Dissertação

{pt_PT=Learning in Collective Dilemmas} {} EVALUATED

{pt=Entender a emergência do comportamento altruísta nas populações é fundamental para compreender a própria natureza humana e indispensável na criação de ambientes que favoreçam a cooperação entre indivíduos. Embora a cooperação altruísta pareça inviável para o indivíduo, esta encontra-se amplamente espalhada pelo mundo animal. Existem vários exemplos disto: deste caçadas em grupo, atividades comunitárias e os acordos entre países para promover sustentabilidade ecológica. Muitos destes cenários podem ser formulados como um jogo de bens públicos, que é o principal foco desta tese. A Teoria de Jogos Evolutiva é uma ferramenta poderosa para estudar as interações complexas que existem numa população, assumindo que os indivíduos se adaptam através de aprendizagem social. Vários trabalhos recorrem, com sucesso, à Teoria de Jogos Evolutiva para explicar que mecanismos permitem que a cooperação consiga vencer o comportamento egoísta no mundo real. No entanto, permanece inexplorada a possibilidade da cooperação emergir num cenário em os agentes aprendem recorrendo apenas à sua experiência individual. Será a cooperação capaz de emergir por aprendizagem individual? Esta é a questão que motivou este trabalho. Com este trabalho conseguimos compreender um pouco melhor como é que indivíduos egoístas e racionais se comportam quando apresentados com a hipótese de sofrerem um custo para darem um benefício a outro. Apesar destas ideias parecem contraditórias, neste trabalho é mostrado que estes agentes egoístas escolhem cooperar, em certas circunstâncias., en=Explaining the emergence of altruistic cooperation is a very important matter. By knowing how cooperation emerges we can create better environments for it to develop and be maintained. Altruistic cooperation may seem counterproductive for the individual but it is widespread in the animal world. While cooperation is traditionally studied in a two-person interaction - framed in the well-known Prisoners Dilemma - there are several examples of cooperative behavior in the form of collective dilemmas: from group hunting, communal activities in human settlements to agreements between countries to promote ecological sustainability. Most of these scenarios can be formulated in terms of a public goods game (PGG), which is the main focus of this thesis. Evolutionary Game Theory (EGT) provides a way for us to study the complex interactions within a population, assuming that individuals adapt through social learning. There has been a lot of research effort under EGT trying to explain how cooperation can beat selfish behavior in the real world. Notwithstanding, the effects of individual-based learning on cooperation under a PGG have not received much attention. Will cooperation emerge in a population where agents are trying to learn which behavior leads to the best possible outcome, based on their own experience? We shed some light on how selfish and rational agents behave when given the choice to incur a cost to themselves to produce a benefit for another. As conflicting as these ideas may seem, it was shown that selfish agents can still choose to cooperate, under certain circumstances.}
{pt=Cooperação, Jogos de bens Públicos, Teoria de Jogos Evolutiva, Aprendizagem por Reforço, Q-learning, Aprendizagem Social, en=Cooperation, Public Goods Games, Evolutionary Game Theory, Reinforcement Learning, Q-learning, Social Learning}

Novembro 2, 2016, 11:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

Francisco João Duarte Cordeiro Correia dos Santos

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Associado

ORIENTADOR

Fernando Pedro Pascoal dos Santos

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Colaborador Não Remunerado Docente