Evolutionary Dynamics of Collective Behavior Selection and Drift: Flocking, Collapse, and Oscillation
Evolutionary Dynamics of Collective Behavior Selection and Drift: Flocking, Collapse, and Oscillation
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集体行为选择和漂移的进化动力学：聚集、崩溃和振荡
DOI：
10.1109/tcyb.2016.2555316
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发表时间：
2017-07
影响因子：
11.8
通讯作者：
Wang Zhen
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Tan Shaolin;Wang Yaonan;Chen Yao;Wang Zhen
行为选择在广泛的交互式决策过程和无数的科学学科中无处不在。关于这个问题，一个实质问题实际上是理解当人们面临各种冲突选择时，集体社会行为是如何在他们之间形成和演变的。本文建立了一个选择-漂移动态模型来刻画社会群体的行为模仿和探索过程。在该框架的基础上，用不同类型的行为网络再现了几种典型的行为演化模式，包括行为聚集、崩溃和振荡。有趣的是，对于齐次对称行为网络上的选择-漂移动力学，我们揭示了从行为聚集到崩溃的相变，并导出了社会行为演化中进化稳定行为的分岔图。同时，通过分析最优行为在异质对称行为网络上的生存条件，提出了一种选择漂移机制来保证最优行为的一致性。此外，当模拟非对称行为网络上的选择漂移动力学时，发现打破行为网络的对称性可以引起各种行为振荡。这些获得的结果可能会为理解、检测和进一步控制社会规范和文化趋势的演变提供新的见解。
Behavioral choice is ubiquitous across a wide range of interactive decision-making processes and a myriad of scientific disciplines. With regard to this issue, one entitative problem is actually to understand how collective social behaviors form and evolve among populations when they face a variety of conflict alternatives. In this paper, a selection–drift dynamic model is formulated to characterize the behavior imitation and exploration processes in social populations. Based on the proposed framework, several typical behavior evolution patterns, including behavioral flocking, collapse, and oscillation, are reproduced with different kinds of behavior networks. Interestingly, for the selection–drift dynamics on homogeneous symmetric behavior networks, we unveil the phase transition from behavioral flocking to collapse and derive the bifurcation diagram of the evolutionary stable behaviors in social behavior evolution. While via analyzing the survival conditions of the best behavior on heterogeneous symmetric behavior networks, we propose a selection–drift mechanism to guarantee consensus at the optimal behavior. Moreover, when the selection–drift dynamics on asymmetric behavior networks is simulated, it is shown that breaking the symmetry in behavior networks can induce various behavioral oscillations. These obtained results may shed new insights into understanding, detecting, and further controlling how social norm and cultural trends evolve.
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DOI：
10.1073/pnas.0912515107
发表时间：
2010-02-16
影响因子：
11.1
作者：
Traulsen, Arne;Semmann, Dirk;Milinski, Manfred
通讯作者：
Milinski, Manfred
影响因子：
11.8
作者：
Wang JB;Wang L;Li X
通讯作者：
Li X
DOI：
10.1109/tnet.2010.2048923
发表时间：
2010-12
期刊：
IEEE/ACM Transactions on Networking
影响因子：
--
作者：
S. Sen;Youngmi Jin;R. Guérin;K. Hosanagar
通讯作者：
S. Sen;Youngmi Jin;R. Guérin;K. Hosanagar
影响因子：
56.9
作者：
H. Morlon
通讯作者：
H. Morlon
影响因子：
3.5
作者：
Shaolin Tan;Shasha Feng;Pei Wang;Yao Chen
通讯作者：
Shaolin Tan;Shasha Feng;Pei Wang;Yao Chen