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| 編輯推薦： |
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布赖恩斯科姆斯在自己构建的一系列简单互动模型的基础上，分析了信号传递博弈模型、讨价还价博弈模型、多人猎鹿博弈模型、劳动分工模型、动态网络形成模型，以及囚徒困境模型，并将它们融合起来，放在一个更大的策略与结构协同演化的框架中考虑。本书展现了一个不断推进中的研究纲领，作者呈现的演化博弈论的分析工具，有助于读者深入理解个体间的互动如何导致了社会的演化。
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| 內容簡介： |
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本书收录了斯科姆斯18篇经典论文，集中反映了作者运用演化博弈论研究社会动态演化过程的开创性贡献。作者通过囚徒困境博弈、多人猎鹿博弈等基准模型，刻画了社会个体间的互动，将文化演化与个人学习的自适应动力学方法应用于社会理论，有助于读者深入理解个体间的互动如何导致了社会的演化，应当受到经济学、政治学、生物学、哲学等领域的学生和专业人士的喜爱。
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| 關於作者： |
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[美]布赖恩斯科姆斯（Brian Skyrms），美国加州大学欧文分校科学与经济学院逻辑与哲学科学系杰出教授，斯坦福大学哲学系教授。美国国家科学院院士，美国艺术与科学院院士。曾任美国哲学学会、科学哲学学会会长。
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| 目錄：
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主编的话
序言
前言
致谢
第一篇 相关性与社会契约
引言
1 演化与社会契约
1.1 杜威和达尔文
1.2 相关性与合作的演化
1.3 负相关性与恶意
1.4 讨价还价
1.5 劳动分工
1.6 再论群体
1.7 演化与社会契约
第二篇 动力学至关重要
引言
2 信任、风险与社会契约
3 与邻居讨价还价：正义会传染吗？
3.1 理性、行为与演化
3.2 与陌生人讨价还价
3.3 与邻居讨价还价
3.4 稳健性检验
3.5 分析
3.6 结论
4 若干简单的演化模型的稳定性和解释意义
4.1 引言
4.2 三个动力学模型
4.3 均衡的局部动态稳定性
4.4 均衡的全局动态稳定性
4.5 动力学系统的结构稳定性
4.6 定性自适应动力学分析
4.7 相关结构
4.8 稳定性和解释意义
附录
5 从众偏差的动力学
5.1 复制者动力学
5.2 价值
5.3 各种互动
5.4 结论
6 混沌及均衡的解释意义：演化博弈动力学中的奇异吸引子
6.1 引言
6.2 若干博弈
6.3 动力学
6.4 博弈动力学
6.5 通往混沌之路
6.6 均衡的稳定性分析
6.7 李雅普诺夫指数的数值计算
6.8 与洛特卡沃尔泰拉模型及其他文献的关系
6.9 结论
7 N人猎鹿困境中集体行动的演化动力学
7.1 引言
7.2 结果
7.3 讨论
附录A 无限种群中的复制者动力学
附录B 有限种群中的成对比较
8 学会轮流坐庄：基础概念
8.1 引言
8.2 电脑游戏博弈
8.3 马尔可夫虚拟行动模型
8.4 学会轮流坐庄
8.5 结论
9 对社会规范的框定过程的演化论思考
第三篇 动态网络
引言
10 学会联成网络
10.1 引言
10.2 学习
10.3 带有基本强化学习的两人博弈
10.4 对过去进行贴现时，派系形成了
10.5 结构与策略的协同演化
10.6 为什么需要动力学？
11 社会网络形成的动力学模型
11.1 交友博弈：一个作为基准模型的均匀强化模型
11.2 树敌博弈
11.3 对模型的扰动
11.4 拥有非平凡策略的博弈中的强化
11.5 结论
12 通过强化学习形成网络：长期和中期视角
12.1 引言
12.2 强化学习与强化学习过程
12.3 数学背景
12.4 三人成群博弈
12.5 三人猎鹿博弈
12.6 结论
附录：定理1的证明
13 贴现强化模型中的吸收时间
13.1 引言
13.2 三人成群博弈：一个三人互动模型
13.3 一维有贴现强化过程中的俘获
13.4 定理2的证明
第四篇 信号的动力学
引言
14 学会传递信号：对一个微观强化模型的分析
14.1 引言
14.2 建立随机逼近与一个常微分方程的关系
14.3 概率分析
14.4 讨论
15 发明新信号
15.1 引言
15.2 中餐馆过程与霍普波利亚瓮
15.3 有发明的强化
15.4 创造新的信号
15.5 从无到有
15.6 避开混同均衡陷阱
15.7 高效信号传递的原因
15.8 同义词
15.9 有噪声的遗忘
15.10 信号的发明和遗忘
15.11 相关研究：状态数量或行动数量无限
15.12 结论
附录：信号数量无限时的分析
16 信号、演化与瞬态信息的解释力
16.1 引言
16.2 发送者接收者博弈中意义的演化
16.3 有廉价磋商的演化博弈
16.4 猎鹿博弈中的廉价磋商
16.5 讨价还价博弈中的廉价磋商
16.6 结论
17 博弈前信号传递和合作的协同演化
17.1 引言
17.2 模型
17.3 结果
17.4 结论
18 有多个发送者和接收者的信号系统的演化
18.1 引言
18.2 经典的双行为主体发送者接收者博弈：均衡分析
18.3 动力学
18.4 成本
18.5 信号网络
18.6 结论
译后记
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| 內容試閱：
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社会动力学（social dynamics）有许多不同的含义。在本书收录的各篇论文中，这个术语的含义主要是指在社会互动的典型模型中的自适应动力学分析。
我所说的自适应动力学（adaptive dynamics），含义也非常简单，它指的是这样一种动力学：在各种备选方向中，它朝一个会胜出的方向移动，或者说，朝一个看上去会胜出的方向移动。自适应动力学这个概念的灵感来自演化动力学（evolutionary dynamics）。演化动力学模型多种多样，例如，大种群的演化动力学和小种群的演化动力学，无变异的演化动力学和有变异的演化动力学，等等。演化的主角，可以是文化，也可以是生物；驱动演化的力量，可以是复制，也可以是模仿。而处于不断进行的社会互动当中的个体，则可以通过各种各样的、或老练精致或幼稚粗糙的个体学习过程，来适应彼此的行动。所有这些，都是自适应动力学的实例。
在策略性互动的环境中，当每个人都只盯着最好的目标时，却极有可能导致最坏的结果。又或者，也有可能导致完全的不确定，这正是当动力学陷入循环甚至混沌（chaotic）时的情形。自适应动力学并不一定会导致适应。简单假设自适应动力学必定会导致适应，很可能会导致错误的分析。
本书中讨论的互动都是一些简单的相互作用。这样做的目的是，将社会动力学中最重要的那些方面隔离出来加以研究。当然，这样做是有缺点的，那就是，现实世界总是比模型复杂得多。但是它的优点也非常显著：可以在真正的动力学的意义上，对各种模型进行分析，这有时会得到非常令人惊讶的结果。如果被分析的相互作用选择得当，而且得到了很好的理解，那么就可以成为构建更加复杂的模型的基础构件。在本书中，我将超越近乎无处不在的囚徒困境博弈模型，尽力将信号传递模型、讨价还价博弈模型、多人猎鹿博弈模型、劳动分工模型、动态网络形成模型等包括进来，并将它们组合起来考虑。只要进行严格的分析，即便是最简单的互动，也会给我们带来无限的惊喜。
我在走过了一条蜿蜒曲折的道路之后，才叩开了社会动力学的大门。我最初想要解决的问题是决策的不稳定问题，在一些相当复杂的情况下，一个人在形成自己决策的过程中可能会生成一些关于他所在的这个世界的信息，而且这些信息是与他正在进行的决策相关的。这个问题最早是由艾伦吉巴德（Allan Gibbard）和比尔哈珀（Bill Harper）提出来的，他们分析了在前往大马士革的路上遇到了死神的那个人。对这个问题的思考导致了一本关于理性慎思（rational deliberation）的动力学的书。在理性慎思过程中，面临互动决策问题的各参与者试图推理出他们实现均衡的路径。每个决策参与者都建构了一个关于对方的推理过程的模型，然后通过一个虚拟的反复来回的自适应过程，来探索这个模型会把决策引导到哪里。这些关于对方将如何如何的模型根本不需要是准确的，也正是因为如此，各种各样的事情都是有可能发生的。这种探索最后导致了真实而不是虚拟的自适应动力学，即本书的主题。
本书收录的论文中，有不少就是合作的产物，而且其中的许多重要工作都是我的合作者完成的。与其说我们在这本书中隆重推出了一个总体性的理论，不如说我们给出了一个仍然在不断发展中的研究纲领。
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