動的なグループ形成を導入したマルチレベル選択による協調の進化とその解析

書誌事項

タイトル別名
  • ドウテキ ナ グループ ケイセイ オ ドウニュウ シタ マルチレベル センタク ニ ヨル キョウチョウ ノ シンカ ト ソノ カイセキ
  • Simulations and Analyses for the Evolution of Cooperation by Multilevel Selection based on Dynamic Group Restructuring
  • アルゴリズム理論

この論文をさがす

説明

利他的行為などの個体レベルの選択では説明しきれない現象を包括的に説明しうる説として,SoberとWilson はマルチレベル選択を提唱している.これは形質に基づいてグループが構成され,個体レベル選択とグループレベル選択が同時に働くとするものである.協調の進化の観点から,マルチレベル選択が継続的に働くためにはグループの定期的な再構成が必要であることが知られている.我々は今回N 人版囚人のジレンマゲーム(NPD)を用いて,動的なグループ形成(再構成方法とタイミングからなる)を導入したマルチレベル選択のモデルを構築し進化シミュレーションを行った.その結果,グループサイズが小さい場合には,たとえ再構成方法がランダムでも協調者が得る利得の期待値がコストを上回る可能性が高いためにその形質が進化することが分かった.さらに,非ランダムなグループの再構成方法が採用され,協調が減少するたびにグループを再構成する場合に協調は最も進化しやすかった.また,本モデルを「血縁選択」と「プライス方程式に基づく個体レベル選択とグループレベル選択による形質の変化への分離」という2 つの観点から解析する.

Individual-level selection can’t explain the evolution of cooperation. Multilevel selection recently proposed by Sober andWilson is a new comprehensive theory explaining it. Group-level selection and within-group individual-level selection are supposed to work simultaneously, in which groups are defined on a trait-by-trait basis. This is the main idea of multilevel selection (MS). Some of the previous studies have shown that periodic group-restructuring is necessary to keep MS working. We constructed an agent-based model based on the N-player prisoner’s dilemma (NPD) for MS with dynamic group-restructuring and conducted evolutionary experiments. It has been shown that even if adopting random group-restructuring method, cooperation evolves when group sizes are small, because the benefits of cooperators are sometimes higher than the costs in that case. It has also been shown that cooperation quickly evolves in the case that non-random group-restructuring method is adopted and in the case that group-restructuring is conducted every when the fraction of cooperators decreases. Also, we have analyzed our models in terms of kin selection and in terms of variance partition based on Price equation.

収録刊行物

参考文献 (24)*注記

もっと見る

関連プロジェクト

もっと見る

キーワード

詳細情報 詳細情報について

問題の指摘

ページトップへ