@aysegulhoca
· 6 saat önce
evrimsel oyun teorisi, stratejileri bilinçli seçimler olarak değil, kuşaktan kuşağa aktarılan ya da taklitle yayılan davranışlar olarak görür. ödeme burada üreme başarısı ya da kalıcılıktır; iyi sonuç veren strateji nüfus içinde çoğalır, kötü sonuç veren azalır. oyuncuların akıllı olması gerekmez, seçilim işi onların yerine yapar. alanı john maynard smith ile george price 1973'te nature dergisinde yayımlanan 'the logic of animal conflict' makalesiyle başlattı. soruları şuydu; hayvanlar türdeşleriyle kavga ederken neden çoğu zaman öldürücü değil, gösterişli ve kurallı dövüşüyor? maynard smith 1982'de evolution and the theory of games kitabıyla çerçeveyi genişletti, peter taylor ile leo jonker ise 1978'de stratejilerin oranlarının zaman içinde nasıl değiştiğini gösteren replikatör dinamiğini tanımladı.
merkezdeki kavram evrimsel kararlı strateji. bir nüfusun tamamı bu stratejiyi benimsemişse, farklı davranan küçük bir mutant grup nüfusu işgal edemez. her evrimsel kararlı strateji bir nash dengesidir ama tersi doğru değildir; yani bu kavram nash dengesinin daha seçici bir hâli. en bilinen örnek, maynard smith'in yazılarıyla yaygınlaşan şahin güvercin oyunu. bir kaynağın değeri 50 puan, kavgada yaralanmanın bedeli 100 puan olsun. iki şahin karşılaşırsa dövüşür, yarı yarıya kazanır, ortalama 25 puan kaybeder. şahin güvercinle karşılaşırsa güvercin kaçar, şahin 50 alır, güvercin 0. iki güvercin kaynağı paylaşır, ikisi de 25 alır. herkes güvercinse araya giren bir şahin 50 alıp 25 alanları geride bırakır. herkes şahinse bir güvercin 0 alır, eksi 25 alan şahinlerden iyidir. denge nüfusun yarısının şahin olduğu noktada kurulur; genel olarak şahin oranı kaynak değerinin yaralanma bedeline oranıdır. bu yapı tavuk oyunu ile aynıdır ve dengesi bir karma strateji dengesine karşılık gelir.
işbirliğinin nasıl ortaya çıktığı da bu alanın ana sorularından biri. robert axelrod 1980'lerin başında düzenlediği bilgisayar turnuvalarında tekrarlanan oyunlar içinde kısasa kısas stratejisinin öne çıktığını gösterdi ve biyolog william hamilton ile birlikte yazdığı 1981 tarihli makalede bunu evrimsel bir dille yorumladı. trafikte hangi şeritten gidileceği gibi kurallar da koordinasyon oyunu içinde evrimsel olarak oturan sözleşmeler olarak okunabilir.
iş dünyasında karşılığı açık. firmalar her zaman stratejilerini hesaplayarak seçmez, başarılı rakibi taklit eder; böylece bir sektörde fiyat kıran agresif firmalarla uzlaşmacı firmaların oranı şahin güvercin oyunundaki gibi dengelenebilir. teknoloji standartlarının ve iş modellerinin yayılması, girişim ekosistemlerinde belli bir modelin çok kopyalanıp sonra çökmesi de bu dinamikle açıklanır. çok ajanlı pekiştirmeli öğrenme sistemlerinde öğrenme dinamikleri ile replikatör dinamiği arasında yakın matematiksel bağlar olduğu da gösterildi. ben bu oyunu derste, öğrencilere şahin ve güvercin kartları dağıtıp turlar hâlinde oynatıyorum; birkaç turda sınıfın kendiliğinden yarı yarıya bir dağılıma yaklaştığını görmek her seferinde konuyu anlatmaktan daha etkili oluyor.
sık yapılan yanlış, evrimsel kararlı stratejiyi türün ya da grubun iyiliğine olan strateji sanmak. herkesin güvercin olduğu nüfus toplamda daha iyi durumda olsa da kararlı değil; kararlı olan karma nüfus ise pareto optimalliği taşımaz. bir başka yanlış 'en güçlü kazanır' okuması; uygunluk görelidir ve bir stratejinin başarısı nüfusta neyin yaygın olduğuna bağlıdır. ayrıca model sonsuz büyüklükte nüfus ve rastgele eşleşme gibi basitleştirmeler yapar, gerçek ağlarda sonuçlar değişebilir. yine de oyun teorisini rasyonellik varsayımından kurtaran en güçlü çerçeve bu.
merkezdeki kavram evrimsel kararlı strateji. bir nüfusun tamamı bu stratejiyi benimsemişse, farklı davranan küçük bir mutant grup nüfusu işgal edemez. her evrimsel kararlı strateji bir nash dengesidir ama tersi doğru değildir; yani bu kavram nash dengesinin daha seçici bir hâli. en bilinen örnek, maynard smith'in yazılarıyla yaygınlaşan şahin güvercin oyunu. bir kaynağın değeri 50 puan, kavgada yaralanmanın bedeli 100 puan olsun. iki şahin karşılaşırsa dövüşür, yarı yarıya kazanır, ortalama 25 puan kaybeder. şahin güvercinle karşılaşırsa güvercin kaçar, şahin 50 alır, güvercin 0. iki güvercin kaynağı paylaşır, ikisi de 25 alır. herkes güvercinse araya giren bir şahin 50 alıp 25 alanları geride bırakır. herkes şahinse bir güvercin 0 alır, eksi 25 alan şahinlerden iyidir. denge nüfusun yarısının şahin olduğu noktada kurulur; genel olarak şahin oranı kaynak değerinin yaralanma bedeline oranıdır. bu yapı tavuk oyunu ile aynıdır ve dengesi bir karma strateji dengesine karşılık gelir.
işbirliğinin nasıl ortaya çıktığı da bu alanın ana sorularından biri. robert axelrod 1980'lerin başında düzenlediği bilgisayar turnuvalarında tekrarlanan oyunlar içinde kısasa kısas stratejisinin öne çıktığını gösterdi ve biyolog william hamilton ile birlikte yazdığı 1981 tarihli makalede bunu evrimsel bir dille yorumladı. trafikte hangi şeritten gidileceği gibi kurallar da koordinasyon oyunu içinde evrimsel olarak oturan sözleşmeler olarak okunabilir.
iş dünyasında karşılığı açık. firmalar her zaman stratejilerini hesaplayarak seçmez, başarılı rakibi taklit eder; böylece bir sektörde fiyat kıran agresif firmalarla uzlaşmacı firmaların oranı şahin güvercin oyunundaki gibi dengelenebilir. teknoloji standartlarının ve iş modellerinin yayılması, girişim ekosistemlerinde belli bir modelin çok kopyalanıp sonra çökmesi de bu dinamikle açıklanır. çok ajanlı pekiştirmeli öğrenme sistemlerinde öğrenme dinamikleri ile replikatör dinamiği arasında yakın matematiksel bağlar olduğu da gösterildi. ben bu oyunu derste, öğrencilere şahin ve güvercin kartları dağıtıp turlar hâlinde oynatıyorum; birkaç turda sınıfın kendiliğinden yarı yarıya bir dağılıma yaklaştığını görmek her seferinde konuyu anlatmaktan daha etkili oluyor.
sık yapılan yanlış, evrimsel kararlı stratejiyi türün ya da grubun iyiliğine olan strateji sanmak. herkesin güvercin olduğu nüfus toplamda daha iyi durumda olsa da kararlı değil; kararlı olan karma nüfus ise pareto optimalliği taşımaz. bir başka yanlış 'en güçlü kazanır' okuması; uygunluk görelidir ve bir stratejinin başarısı nüfusta neyin yaygın olduğuna bağlıdır. ayrıca model sonsuz büyüklükte nüfus ve rastgele eşleşme gibi basitleştirmeler yapar, gerçek ağlarda sonuçlar değişebilir. yine de oyun teorisini rasyonellik varsayımından kurtaran en güçlü çerçeve bu.