任意のネットワークを用いた協調達成条件の分析

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  • Analysis of Condition for the Cooperation Achievement on Arbitrary Networks

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抄録

本研究では,我々はネットワーク構造上での協調の進化について分析する.ネットワーク構造と協調行動の関係については多くの既存研究が存在するが,ほとんどの研究ではランダムネットワークやスケールフリーネットワークといった単純なネットワークが用いられている.我々は,Greedy Growth Modelを用いて,様々なネットワーク構造を含むネットワークデータセットを構築し,決定木分析を行う.決定木を構築するための説明変数として,5つのネットワーク構造特徴を用いる.しかし,この5つのネットワーク構造特徴は数多ある特徴量の中から恣意的に選んだものであり,これらが協調行動に影響を及ぼしているかどうかは定かではない.そこでまず,この5つのネットワーク構造特徴を用いて,協調の達成率を推定する.この推定が可能であれば,5つの構造特徴によって協調の達成率が決定されることを意味し,5特徴から影響を受けているといえる.実験結果として,推定結果と実測値は高い相関係数(0.8)で相関しており,十分に推定可能であることが分かった.次に,決定木を構築して,協調の達成率の分析を行った.その結果我々は,ハブノードが存在し,次数相関がなく,平均経路長が小さいネットワークにおいて協調が達成しやすいことを突き止めた.

In this paper, we analyze relations between evolution of cooperation on networks and network structures. There are many existing works about these relations. However, most researchers have used simple networks, such as scale-free networks and random networks. We performed decision tree analysis on various networks generated by the Greedy Growth Model. The decision tree is constructed from cooperation degree as objective variable and the five network features as explanatory variables. Here, these five network features are selected from a lot of network features heuristically, and there are not enough guarantees to explain evolution of cooperation by them. We estimate their cooperation degree by SVR. As a result, estimation is successful because estimation values are correlated with measurement values strongly in the correlation coefficient of 0.8. Therefore, it is said that cooperation degree can be explained by the five network features. The decision tree is constructed with cooperation degree and the five network features, and then analyzed. We found that the conditions for achieving cooperation are having few hub nodes, being not very disassortative, and having a short average shortest-path length.

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詳細情報

  • CRID
    1050845762838536704
  • NII論文ID
    170000148692
  • NII書誌ID
    AN00116647
  • ISSN
    18827764
  • Web Site
    http://id.nii.ac.jp/1001/00182257/
  • 本文言語コード
    ja
  • 資料種別
    journal article
  • データソース種別
    • IRDB
    • CiNii Articles
    • KAKEN

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