Optimal use of simplified social information in sequential decision-making
Optimal use of simplified social information in sequential decision-making
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在顺序决策中优化使用简化的社会信息
DOI：
10.1101/2021.01.25.428128
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Mann R
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Mann R
社会性动物可以通过关注其他动物的决定来改善自己的决定。这种社会信息的好处必须与获取和处理它的成本相平衡，以前的工作集中在理性的代理人，最佳地响应一系列先前的决定。然而，完整的决策序列可能是昂贵的感知和处理。因此，动物可能依赖于更简单的社会信息，这将影响它们表现出的社会行为。在这里，我得出的最优策略，代理人响应简化形式的社会信息。我将展示如何代理出席之前的选择的总数的行为不同于那些出席最近的事先决定，我提出了一个混合策略，提供了一个高度准确的近似的最优策略与完整的序列。最后，我分析了每个策略的进化稳定性，表明当认知成本低但非零时，混合策略占主导地位，而当成本高时，最近的决策占主导地位。这些结果表明，智能体可以采用高效的社会决策规则，而不需要不切实际的认知能力，并表明不同动物关注的社会信息可能存在生态差异。
Social animals can improve their decisions by attending to those made by others. The benefit of this social information must be balanced against the costs of obtaining and processing it. Previous work has focused on rational agents that respond optimally to a sequence of prior decisions. However, full decision sequences are potentially costly to perceive and process. As such, animals may rely on simpler social information, which will affect the social behaviour they exhibit. Here, I derive the optimal policy for agents responding to simplified forms of social information. I show how the behaviour of agents attending to the aggregate number of previous choices differs from those attending to just the most recent prior decision, and I propose a hybrid strategy that provides a highly accurate approximation to the optimal policy with the full sequence. Finally, I analyse the evolutionary stability of each strategy, showing that the hybrid strategy dominates when cognitive costs are low but non-zero, while attending to the most recent decision is dominant when costs are high. These results show that agents can employ highly effective social decision-making rules without requiring unrealistic cognitive capacities, and indicate likely ecological variation in the social information different animals attend to.
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DOI：
10.1073/pnas.2000840117
发表时间：
2020
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R. Mann
通讯作者：
R. Mann
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Mann, Richard P.
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Mann, Richard P.
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Donald D. Hoffman