Evolutionarily stable strategy, stable state, periodic cycle and chaos in a simple discrete time two
MBA百科
对称博弈
• 定义一:所谓对称博弈 对称博弈是指群体中个体无角色区分的博 对称博弈 弈,在进化博弈中,不同角色一般按个体所能够选择的 纯策略集合是相同还是不相同来区分的,因此对称博弈 中所有的个体都有相同的行动空间[1]。 • 定义二:在博弈论,如果博弈的收益只依赖于选手 所选择的策略而不依赖于进行博弈的选手,这类博弈称 为对称博弈。 • 例如,在囚徒困境的博弈中,囚徒都选择认罪的结 果为都判刑10年,都选择不认罪的结果为都判刑1年, 一个选择认罪一个不认罪的结果分别为判刑20年与释放。 在这个博弈中,囚徒最终判刑的年数只要他选择认罪与 否有关,而与他的身份无关,这就是一个对称博弈。用 表格表示如下。
钻石与水悖论
• 钻石与水悖论 钻石与水悖论首次由亚当·斯密在他的著作国富论里提出,也称作价值 价值 悖论( 悖论(paradox of value)。此一理论在台湾教科书中常被称作,钻石 ) 与水的矛盾。 • 众所周知,钻石对于人类维持生存没有任何价值,然而其市场价 值非常高。相反,水是人类生存的必需品,其市场价值却非常低。这 种强烈的反差就构成了这个悖论。为什么会有这样的现象呢?若不考 虑市场上的其他因素,沙漠地区的水比钻石贵,或者是需求面的因素。 就供给面来说,水的数量非常大,且几乎随处可见(如果不考虑荒漠 干旱地区,地球上几乎处处都有水,包含大气层中的水汽);而钻石 呢,是蕴藏在地表底下,且必须经过时间与适当的条件产生(如果不 考虑人工钻石而单纯考虑自然钻石),供给非常的少,因此水供给大, 而钻石供给少,故会产生这样的现象。 • 对此,亚当·斯密在《国富论》中指出: • 没什么东西比水更有用;能用它交换的货物却非常有限;很少的 东西就可以换到水。相反,钻石没有什么用处,但可以用它换来大量 的货品。 • 钻石与水的悖论,台湾所称的钻石与水的矛盾,即是中国俗谚中 的:物以稀为贵。
进化稳定策略及其应用
协调博弈
设某一同质种群的成员任意配对。在这博弈中, (L,L)(D,D)都是严格对称纳什均衡,所以L和D都是ESS。 (S*,S*)是对称混合策略均衡, 其中S*=(1/4,3/4)。为了使 它为ESS必须使E(S*, S)>E(S,S)成立(S*≠S)
在此博弈中参与人选择同一行动要好于选择不同行动,
Maynard Smith & Price(1973)最初的目的是希望理解动物个体之 间的争斗为什么总是一场“有限的战争”,很少造成严重的伤害。 例如,许多蛇类的雄性个体相互之间扭缠打斗时从不使用它们的毒 牙。在Maynard Smith & Price研究这个问题之前,人们通常给出的 解释是,否则许多个体将受到严重伤害,最终对物种生存不利。但 是Maynard Smith & Price不满意这种群体选择的观点,并从个体选 择的角度运用对策论提出了他们自己的生物学解释。他们的分析是 以动物争斗为例进行的。
以上两动态系统有5个平衡点(0,1),(1,0),(0,0),(1,1),
(12p)1 (4q) 4p(1p)
(1/4,1/4).
4q(1q)
(12q)1 (4p)
q q ( 1 q )1 (4 q )
以上已经证明混合策略纳什均衡(1/4,1/4)不是ESS,而 (0,0),(1,1)不是纳什均衡,只证(1,0)是否为ESS,对于两 种群两策略的双矩阵进化博弈,要证平衡点是否为ESS, 只要证明复制者动态方程的平衡点是进化均衡。
定义:如果任何策略y≠x,存在某个 y(0使,1) 得不等式
u [ x ,y ( 1 ) x ] u [ y ,y ( 1 ) x ] 对所有的(0, )
博弈论发展史及主要著作
博弈论发展史及主要著作博弈论发展史及主要著作纳什(JohnNash)、泽尔腾(ReinhardSelten)和海萨尼(JohnHarsany)三位博弈理论家和经济学家。
第一阶段:1944年以前,早期思想和基本概念的形成。
1838年,法国经济学家奥古斯汀古诺(AugustinCournot)在分析生产者竞争时,就利用均衡概念研究了寡头市场的情况,并使用了解的概念,该概念实际上是后来的纳什均衡的一种严格说法。
1881年英国经济学家埃奇沃斯(FrancisY.Edgworth)提出了"契约曲线(ContractCurve)"作为决定个体之间交易结果题目的一个解。
1913年,博弈论中第一个定理--泽梅罗定理(ZermeloTheorm)断言,国际象棋是严格确定的,尽管泽梅罗定理的适用范围是具有完全信息的两人零和博弈,但它的影响是巨大的,在五六十年代曾引起很多博弈论专家和经济学家的广泛深进研究。
1921― 1927年间,波莱尔(EmileBorel)发表了四篇关于策略博弈的文章,第一次给出了一个混合策略的现代形式,并找到了有3个或多个可能策略的二人博弈的最小最大解。
1928年,冯诺伊曼(JohnvonNeumann)证实了最小最大定理,该定理被以为是博弈论的精华,博弈论中的很多概念都与该定理相联系。
1930年泽尤森(F.Zeuthen)的著作《垄断题目与经济竞争》出版,在书中他提出了一个关于讨价还价题目的解,该解后来被海萨尼证实与纳什的讨价还价解是等价的。
此外,这一阶段还提出了博弈的扩展形式、纯策略、策略形式、混合策略、个体理性等重要概念。
第二阶段:1944~1959年,现代博弈论的建立与理论体系的基本形成。
1944年,美国普林斯顿大学的著名数学家冯诺伊曼和经济学家摩根斯坦(OskarMorg enstern)合著的《博弈论与经济行为》一书出版。
该书在详述两人零和博弈理论的同时,在博弈论的诸多方面做出了开创性研究,如合作博弈、可转移效用、同盟形式以及冯诺伊曼--摩根斯坦稳定集等,该书还说明了导致后来在经济学中广泛应用的公理化效用理论。
xdf 黄皮书阅读翻译
xdf 黄皮书阅读翻译? EX1~10? 伟大的喜剧艺术从不以彼岸世界为其目标,它所追求的并不是要予人以神秘玄惑感,它并不会通过将任何与善不一样的事物烙上罪恶EX?1? 的印记而否认那些模棱两可的情形。
伟大的喜剧艺术家们认为,真理可呈现出各种不同的表现形态,故而他们力图强调社会行为中的对立矛盾,而不是通过诉诸于那些代表着神圣目标、字宙目的、或自然法则的超社会象片符号去掩饰或超越它们。
伟大的喜剧艺术中的超越瞬间乃是一个社会性瞬间,源自这样一个坚定信念,即我们终是凡夫俗子,尽管我们竭力想成为神灵。
艺术家们所致力表现的那个不乏喜剧色彩的社会,是一个由那些具有理性思维能力、充满爱心、快乐、和富于怜悯之心的人类构成的社会,他们甘愿承担人类理性行动的风险。
伟大的喜剧艺术根本不祈求神灵或魔鬼,相反,它激发起我们对于理性的无畏勇气,这种勇气缘自对人类作为人所能做到的一切的信心。
? ==? 性别比例(sex?ratio)的演化在绝大部分性别各异的动植物身上,产生了数量大致相等的雌性与雄性物体。
情况何以如此?科学家已提出两种主要的答案。
一种答案是依据对种群(population)的有利条件来表述的。
据称,性别比例之所以会演化,就是为了能在最大程度上增加相反性别的生物个体之间交配的数量。
本质上而言,此乃一种“群体选择” (group?selection)的论点。
另一种——且在我看来不失为一种正确的——答案,是由菲希尔(Fisher)于1930 年率先提出的。
这一“基因遗传” (genetic)的论点从这样一个假设出发,即基因会影响到由携带着这些基因的那个个体繁殖的雄性与雌性后代的相对数量。
生物体所会择取的是那样一种性别比例,那种性别比例能在最大程度上增加一个个体所能拥有的后代数量,并因此能在最大程度上增加所传递到后代身上去的基因复制品的数量。
假如某一种群绝大部分由雌性生物体构成:那么,繁殖雄性后代的个体仅会拥有更多的grandchildren。
自然选择读书笔记读书摘录读书感想
自然选择竞争将意味着适者生存。
然而,适者生存中的“者”,并不是我们通常习惯认为的物种,而是前文逻辑中的主线:自我复制的机制,这里的“者”就是复制算法。
这也就是说:自我复制的算法是生命的本质,复制算法是理解生命的起点。
所有物种,都起始于最初的复制因子,在无数次的突变和自然选择的迭代下,复制因子从简单的复制分子结构延伸出了复杂的算法合作体,它们的外在表象,就是万物生灵。
进化稳定策略ESS:生命奇迹的原因如果自我复制的算法是我们理解生命的起点,那么,如何把复制算法和万物生灵联系起来?1)只有具有复制效率优势的算法,才能够在时间维度上存在的,否则将会面临淘汰。
2)复制效率由内外两个因素决定:内部因素是自身的算法结构,外部因素是与其它算法的合作。
复制算法之间的博弈关系仅有两种可能,合作或竞争,定义如下:- 合作:1+1大于等于2,意味着合作使各方复制效率都提高了,等于2意味着效率至少没有降低;- 竞争:1+1小于2,两者竞争不创造额外的效率优势,相反因为竞争消耗,所以降低了效率。
由上述定义可以推出,长时间的博弈后,最终只有合作关系的算法会留下来,竞争关系的算法会被淘汰。
在这里,“合作”是算法之间的进化稳定策略。
3)进化稳定策略 Evolutionarily Stable Strategy (ESS)这里的策略等同于算法,是非主观的。
不同算法经过长时间的博弈,部分算法可能被淘汰了,而最终留下来的算法一定会在数量和时空维度上达到一个稳定的均衡,例如:在初始状态有A、B、C、D、E共5种算法相互博弈,最后形成数量x的A和数量y的B与数量z的C共同形成了稳定的均衡。
怎样才算是稳定呢?就是任何突变都改变不了的稳定,就好像A、B、C三种算法构成了一个完整的新算法ABC一样。
其本质是A、B、C三种算法之间形成了合作,使各方以及整体具有了复制的效率优势。
这种最终形成稳定均衡的算法称之为ESS,也就是A、B、C都是ESS;自然选择的过程就是算法博弈求解ESS的过程,而自然选择的结果就是ESS。
进化稳定对策
第3章进化稳定对策张大勇最优化理论(optimization theory)和对策论(game theory,又称博弈论)是进化生物学中两个最常用的、非常相近的研究途径。
它们之间的主要区别体现在适用范围上:优化理论适用的情形是当一个个体的最优行为不依赖于其它个体的行为时,而对策论则适用于一个个体的最优行为依赖于其它个体如何行动的情形。
最优化理论的基本出发点是,自然选择总是倾向于使生物最有效地传递它们的基因,因而也将是最有效地从事各种活动,包括使它们在时间和能量分配方面达到最优状态。
第2章我们讨论生活史性状问题时采用的都是优化理论。
但是,最优化理论也遇到了一定困难,即在许多情况下普遍意义上的最佳策略往往并不存在。
一个个体采取某一对策是好还是坏不仅取决于这个对策本身,而且往往还取决于种群内其它个体所采取的对策是什么。
例如,一个雄性粪蝇在寻觅雌蝇时的最优占位往往取决于其它雄蝇停落在什么位置;在争夺配偶的战斗中,一个雄性动物的最佳对策经常取决于他的对手如何行动,有时退让是有利的,有时激烈争斗是更适合的。
在这些例子中,不存在一个任何情形下都一律适用的最佳对策。
这时我们观察到的自然界生物它们应该采取何种对策呢?为解决这一难题,Maynard Smith(1982;Maynard Smith & Price 1973)创造性地提出了一个全新概念––进化稳定对策,或称ESS(为英文全称evolutionarily stable strategy的简写)。
当种群内所有个体都采取了某个对策后,其它对策者都不能侵入该种群,那么这个对策就是进化上稳定的。
这个概念不强调绝对意义上的优化,而是从相对意义上寻求所谓的最佳:当种群完全是由ESS对策者组成的时候,ESS对策者的适合度将大于所有突变对策者的适合度。
因而,ESS 是一个弱化了的最优化概念(Ehrlich & Roughgarden 1987)。
本章的目的就是向读者介绍对策论在进化生物学中的应用,以及它的核心概念—进化稳定对策(关于ESS的综述包括有Maynard Smith 1982; Parker 1984; Hines 1987)。
进化稳定策略
梅纳德· 史密斯和普莱斯(1973)的定义: x∈A是进化稳定策略,如果y∈A,y≠x,存在一个
y ∈(0,1),不等式U[x, εy + (1 − ε)x] > U[y, εx + (1 −
ε)x]对任意ε∈(0, )都成立。 A是群体中个体博弈时的支付矩阵;y表示突变策略; 是一个与突变策略y有关的常数,称之为侵入界限; εy + (1 − ε)x表示选择进化稳定策略群体与选择突变
鸽
0,2
1,1
假设群体中有比例为X的博弈方采用鹰策 略,比例1-x的博弈方采用鸽策略
采用两种策略博弈方的期望得益(选择“鹰” 策略的得益为u1,选择“鸽”策略的得益为u2) 和群体平均期望得益分别为:
u1=-5x+2(1-x)=-7x+2 u2=1-x u =xu1 +(1-x) u2=-6x2+1
动态变化速度
dx F ( x) x(u1 u ) dt
dx F ( x) x(1 x)(1 6 x) dt
解出的复制动态的三个稳定状态分别为X*=0,X*=1和 X*=1/6.
策略群体所组成的混合群体。
进化稳定策略(evolutionarily stable strategy, 简称ESS)是指如体就不可能侵入
到这个群体。或者说,在自然选择压力下,突变
者要么改变策略而选择进化稳定策略,要么退出
系统而在进化过程中消失。可用来描述生物进化
复制动态下的进化稳定策略
生物进化的“复制动态”机制模拟即是
学习速度很慢的成员组成的大群体随机配对 的反复博弈。
鹰鸽博弈的复制动态和进化稳定策略
是同一物种、种群内部竞争和冲突中的
《自私的基因》读书笔记
《自私的基因》读书笔记张跃伟00904160 本书中道金斯使用通俗的语言、形象的叙述、充实的案例,将生物学的一个新理论展现在了读者面前。
他提出的基因具有自私性的理论可以完美的解释诸多的生物学现象,而这一全新的理论又使每一个读者感到惊异。
基因,作为生物体的遗传密码,是构建整个有机体的蓝图,生物的复杂的行为都几乎完全受控于基因。
对于基因的认识,是认识生命的重要过程,道金斯为我们打开了认识基因的一个新的角度——基因具有自私性。
道金斯提出,“本书的论点是,我们以及其他一切动物都是我们自己的基因所创造的机器”1。
本书中,作者为了清楚地阐明自己的论点,将基因人格化,基因似乎具有目的性,就是要让自己更完整的保存下来,这便是其自私性的来源,这个比喻恰到好处的表明了作者的观点,使“自私的基因”清晰地展现了出来。
“成功的基因的一个突出的特性是其无情的自私性”2,这就引入了第一个论题,即利他性与自私性的矛盾。
既然基因是具有“无情的”自私性的,那么所有的生物应该都是生来自私的,但是很多动物所表现出的利他性行为又是怎样解释呢?执行刺蛰任务的工蜂为了完成抵御侵略者的任务不得不面临死亡,小鸟在捕食飞禽飞近时会发出“警告声”,在地面筑巢的鸟类在捕食动物接近时上演“调虎离山计”等,这一系列实例都是动物利他行为的快照。
在解释这些利他行为的众多论点中,“群体选择理论”可能由于和人类的道德观念相符,因而似乎可以给出较完善的解释,却存在无法自圆其说的困境,本书中也多次提到群体选择的错误之处。
道金斯通过一些生物的利他性行为告诉我们,在他的论点中,基因固然是自私的,而动物的一些利他行为也并非与此矛盾,而正是“为了更有效地达到其自私的目的,在某些特殊情况下,也会滋长一种有限的利他主义”3,也就是说“基因自私”与“个体自私”并非完全等价,不能混为一谈。
这一观点在第一章中就阐释出来,使整本书的逻辑体系更为完善。
基因具有无情的自私性,道金斯使用这一论点,依托于达尔文的自然进化论,对生命起源、遗传机制、种群斗争等一系列问题做了详尽的解释,充分展现出“自私的基因”这一论点的正确性及其深厚的生物学内涵。
各种经典博弈案例
对称协调博弈是指无角色区分的参与之间进行的协调博弈,它表现在支付函数的对称上,策略集是一样的。
从形式上看:对称协调博弈就是博弈支付矩阵主对角线上的元素都是纳什均衡的博弈。
协调博弈的均衡选择并不涉及到激励问题而依赖于参与人之间对博弈如何进行有充分相似的信念。
正是由于信念形成是一个相对复杂的过程,所以对协调博弈均衡问题的研究也就显得非常复杂,不同的信念形成过程动态就会产生不同的均衡。
对称协调博弈分成三类:支付占优与风险占优不一致;支付占优与风险占优一致(严格纳什均衡可进行帕累托排序均衡)及无占优性可比的协调博弈。
(1)支付占优与风险占优不一致的协调博弈这类博弈最典型的例子就是猎鹿博弈。
有两个打猎人,他们可以合作去猎鹿也可以单独去猎兔,如果合作猎鹿,那么两个都可以分得4个单位的支付;如果一个人去猎鹿而另一个人去猎兔,那么前者支付为0(因为猎鹿需要两个人合作可以成功)后者的支付为2;如果两个人不合作都去猎兔,那么他们都可以得到3单位的支付。
该博弈的支付矩阵如下:猎鹿猎兔猎鹿4,4 0,2猎兔2,0 3,3表一显然该博弈有两个纯策略严格纳什均衡即要么两个合作猎鹿,要么两人去猎兔与一个混合策略纳什均衡。
按Harsayi and Selten(1988)的定义,纯策略猎鹿是支付占优纳什均衡、纯策略猎兔是风险占优纳什均衡。
猎兔策略是一个保险策略,而猎鹿博弈则是一个帕累托效率策略但由于策略的不确定性而使它具有较大的风险,因此,均衡选择取决于参与人对风险的态度。
(2)支付占优与风险占优一致的协调博弈该类博弈典型例子就是中间值博弈、选美博弈或者平均意见博弈,策略值离中间值越远则成本越大。
博弈双方的支付用代数式表示为:,其中。
这种协调博弈中存在多当具有帕累托可比的严格纳什均衡,并且博弈双方的偏好具有一致性,严格纳什均衡具有帕累托可比性。
如下面支付矩阵所表示的协调博弈:X1 X2X11,1 0,0X20,0 2,2表二此类博弈有两个严格纳什均衡(X1,X1);(X2,X2),其中第二个均衡既是风险占优又是支付占优均衡,并且博弈双方有完全一样的偏好。
昆虫生态学专业知识
晚成鸟的雏鸟从卵壳里出来时,发育还不充分,眼睛还没有睁开,身上的羽毛很少,甚至全身裸露,腿、足无力,没有独立生活的能力,要留在巢内由亲鸟喂养,像这样的鸟就叫做晚成鸟。
晚成鸟的成活率明显高于早成鸟,鸟巢的作用是功不可没的。
大多数晚成鸟在离巢的时候已经能够独立飞行,体重也已接近成鸟的体重。
最常见的,早成鸟有鸡、鸭、大雁、天鹅,晚成鸟有家鸽、燕子、麻雀、老鹰等等。
早成鸟:出壳后的雏鸟,眼睛已经睁开,全身有稠密的绒羽,腿足有力,立刻就能跟随亲鸟自行觅食。
这样的雏鸟,叫做早成鸟。
鸡、鸭、鹅、雁等的雏鸟是早成鸟。
雏鸟孵出时即已充分发育,被有密绒羽,眼已经睁开,腿脚有力,早成鸟和晚成鸟在绒羽干后,可随亲鸟觅食。
大多数地栖鸟类(如鸡)和游禽类(鸭)属于早成鸟。
早成鸟在出生时身体就已经被绒毛所覆盖,双眼张开,而且出生不久后就可独立行走、觅食,甚至例如冢雉等在出生后就可离开父母独立生活。
比如鸡、鸭、鹅、鸵鸟就是很典型的早成鸟,而晚成鸟在出生时全身裸露,几乎不具备羽毛,而且双眼也无法张开,只能依靠父母保温、喂食,比如乌鸦、麻雀等。
爬跨是哺乳动物的一种行为,一般在发情期出现,既爬跨就是雄性动物谋求与雌性动物交配的行为。
不在发情期出现的爬跨行为,则一般是与同伴或主人玩耍。
比如家养的宠物狗经常抱着你的腿进行的爬跨行为,就是一种很亲热的玩耍。
发情是母牛性活动的表现,是由于性腺内分泌物的刺激和生殖器官形态变化的结果。
它主要是受卵巢的活动规律所制约。
当母牛卵巢上的卵细胞发育与成熟时所分泌的雌二醇在血中浓度增加到一定数量时,就引起了母牛生殖道产生一系列变化产生性欲,爬跨其它牛,也接受其它牛的爬跨,把这种生理状态称为发情。
进化稳定策略(evolutionarily stable strategy,ESS)指种群的大部分成员所采取某种策略,这种策略的好处为其他策略所不及。
动物个体之间常常为各种资源(包括食物、栖息地、配偶等)竞争或合作,但竞争或合作不是杂乱无章的,而是按一定行为方式(即策略)进行的。
进化稳定策略名词解释博弈论
进化稳定策略名词解释博弈论
在博弈论中,进化稳定策略(Evolutionarily Stable Strategy,简称ESS)是一个用于描述自然选择过程中达到稳定状态的策略。
它是一种在种群中长期占据主导地位的策略,即使在其他策略发生微小变化或突变的情况下,它仍能保持稳定。
一个策略被认为是进化稳定的,当且仅当满足以下两个条件:
1. 在与其他具有相同策略的个体的对抗中,该策略具有至少与对手相等的平均适应度(fitness)。
也就是说,具有这一策略的个体在与其他相同策略个体竞争中不会处于劣势。
2. 如果一个微小的突变策略出现在种群中,那么具有进化稳定策略的个体在与突变策略个体竞争时,具有更高的平均适应度。
这意味着一旦达到进化稳定状态,任何试图改变策略的个体都会受到劣势,因此进化稳定策略能在长期内保持稳定。
这与纳什稳定的理念相关,但进化稳定策略更进一步地强调了种群内部的稳定性。
这一理论主要与博弈论、行为生态学和进化心理学有关,旨在阐述外部环境的变化如何带来新的选择性力量,而非通过有目的地处理外部环境可能发生的变化来引入新的种群进化选择力。
进化稳定均衡与纳什均衡其它经济学论文
摘要为了让读者对进化博弈理论的基本概念——进化稳定策略(evolutionarily stable strategy)有一个基本的了解,本文主要介绍进化稳定策略概念的提出及其发展。
为了便于理解,文中利用一些具体例子简要地介绍进化稳定均衡(就是系统选择进化稳定策略时所处的均衡)求法、应用以及它与纳什均衡之间的关系。
最后指出了传统进化稳定策略定义的缺陷及经济学家们对此所作的进一步研究。
关键词:进化博弈;进化稳定策略;进化稳定状态;纳什均衡abstract:this paper is mainly about the concept of evolutionarily stable strategy (ess) and its developments. for the convenience of the readers’ better understanding of this basic concept in evolutionary game theory, we use some cases to introduce the solution of evolutionarily stable equilibrium (ese, that is, the equilibrium when the system selects ess), its applications and the relationships between nash equilibrium and ese. finally, we point out the flaws of the traditional concept of ess and some economists’ researches on this.key words:evolutionary game; evolutionarily stable strategy; evolutionarily stable status; nash equilibrium摘要为了让读者对进化博弈理论的基本概念——进化稳定策略(evolutionarily stable strategy)有一个基本的了解,本文主要介绍进化稳定策略概念的提出及其发展。
浅谈进化稳定策略
浅谈进化稳定策略摘要:本文主要介绍进化稳定策略的概念,进化博弈论在经济学中的发展。
为了便于理解,文中会举出进化稳定策略中的经典例子。
关键词:进化稳定策略鹰鸽博弈进化博弈进化稳定策略(Evolutionarily stable strategy,以下简称:ESS)作为进化博弈的一部分最早来自于达尔文的生物进化论。
本文要介绍的ESS是1974年,梅纳德〃史密斯(Maynard Smith)在博弈论的基础上提出的进化论和博弈论结合,在社会学、经济学和生态学领域获得了广泛的应用。
ESS被提出后,不同领域的学者对之进行了广泛的研究,使其体系日趋完善。
本文试图对进化稳定策略做出简要的介绍,介绍进化博弈论在经济学中的发展。
一、ESS的概念达尔文曾在《物种起源》一书中写到,“能存活下来的物种,并不是最强的,也不是最聪明的,而是看哪个物种最能适应环境的变迁。
”ESS正是这种达尔文进化理论的体现:它并不是一个绝对优势的策略。
ESS是指种群的大部分成员所采取某种策略,这种策略的好处为其他策略所不及。
动物个体之间常常为各种资源(包括食物、栖息地、配偶等)竞争或合作,但竞争或合作不是杂乱无章的,而是按一定行为方式(即策略)进行的。
对某个体而言,最好的策略取决于大多数成员在做什么。
由于种群的其他部分也是由个体组成,它们都力图最大限度地、更多更有效地繁殖自己的后代,因而能够持续存在的必然是这样一种策略:它一旦形成,任何举止异常个体的策略都不能与之比拟。
在环境的每次大变动之后,种群内可能出现一个短暂的不稳定期,但是一种ESS一旦确立,就会稳定下来,偏离ESS的行为就会被自然选择所淘汰。
简而言之,凡是种群的大部分成员采用某种策略,而这种策略的好处为其他策略所不及的,这种策略就是进化稳定策略(ESS)。
ESS策略是生物进化过程中的一个普遍现象,几乎所有的优化都涉及到这样的策略。
1二、鹰鸽博弈——ESS中的经典案例假设有一个特定的物种叫做“鹰和鸽子”,在这一物种中只有两种搏斗策略。
《自私的基因》读书笔记
认识你自己--生存机器与谜米机器-------------《自私的基因》读书笔记引言生命有意义吗?人生目的何在?人是什么?我们在面对这些深刻的问题时,无需再求助于迷信。
十八世纪的达尔文通过《物种起源》科学地解答了这个问题。
“物竞天择,适者生存”,残酷的自然,无情的选择,才造就了现如今我们所看到的多姿多彩的自然和顽强生命力的生物。
然而这种选择是在什么水平上进行的?不同于以前达尔文主义者提出的个体选择,群体选择或者是种群选择理论,道金斯认为,从发生在最最低级的水平上的自然选择—基因选择出发是解释进化论的最好方法。
基因,是自然选择的基本单位。
《自私的基因》一书从基因选择入手,对进化论进行研究,提出了“自私的基因”理论。
并运用此理论对“自利”与“利他”行为的生物学本质进行探讨。
此书自问世以来引起巨大影响,褒贬参半,误读者也不少。
自私一词,毫无人性。
很多人在看完这本书之后对人类绝望,对世界绝望,认为人不管活的如何,总是徒为基因作嫁衣裳。
然而,正如作者在文末所说的那样,“我们是作为基因机器而被建造的,是作为觅母机器而被培养的,但我们具备足够的力量去反对我们的缔造者。
在这个世界上,只有我们,我们人类,能够反抗自私的复制基因的暴政。
”可以看出,作者明显不持有极端的“基因决定论”,排斥人类的文化,排斥人类的思想。
否定人的主观能动性,进而构造出一个冰冷的宇宙。
那么,《自私的基因》到底描述的是怎样一种世界?本文试图重构作者在文中描述的基因的世界,了解在作者眼中,基因到底是如何“自私”的。
几点解释本书所谓的"利益"指的是"生存的机会"。
“自私”是指基因所做的都是为了利益最大化提高自己生存的机会,虽然用这样一个人类道德领域中的词来修饰基因不太合适甚至荒唐,然而从全文看,这确实有助于我们的理解。
“在本书中,所谓的"我们"和“生存机器”并不单指人,它包括一切动物、植物、细菌和病毒,适用于一切在进化历程中形成的生物。
进化上的稳定策略---鹰与鸽子
进化上的稳定策略---鹰与鸽子任何行为都要有策略。
还是由汉密尔顿肇始,生物学家们提出了一种“进化上的稳定策略”——evolutionarily stable strategy,英语简称ESS,是字头缩写,我们把这个简称翻译个名字,就叫“宜斯”一既是译音,中文意思也一目了然——“宜于如此”。
那么这“宜斯策略”的确切含义是什么呢?社会生物学家所下的定义是:“凡是种群的大部分成员采用某种策略,而这种策略的好处是其他的策略所比不上的,这种策略就是进化上的稳定策略,或称宜斯策略。
”这个概念很微妙,但也很重要。
它含有这样的意思,对于个体来说,最佳策略是看群体中大多数成员在于什么,你也去照样干。
换言之,你要“随大流”。
也许你会对这种策略大不以为然,用名人的格言来驳斥它:“只有死鱼才顺着水漂。
”但是别忙,牵扯到策略的问题,都是生死攸关的大事,不可感情用事,亦不得有丝毫犬儒主义。
要知道生物在其进化征途上的任何冒险行为都是以其生存和生殖(未来后代的生存)为代价的。
社会生物学的解释是:由于种群的其余部分也是由个体组成的,而这些个体都力图最大限度地扩大其各自的成就,因而能够持续存在的必将是这样一种策略:它一旦形成,就获得了无与伦比的威力,任何与之相异的个体的策略都无法与之抗衡。
在环境的一次大变动之后,群体内可能会出现一个短暂的不稳定阶段,甚至可能出现波动,但一种“宜斯策略”一旦确立,就会稳定下来;偏离宜斯策略的行为就要受到惩罚。
鹰与鸽子社会生物学家为用宜斯策略解释侵犯行为的演化,假设了一个简化的例子:假定有个种群中共有两种类型(实际决不会只有两种)的个体,一种是鹰型,一种是鸽子型(记住,这是与鹰和鸽子这两种鸟毫不相干的一种比喻)。
鹰搏斗起来总是全力以赴、孤注一掷,除非身受重伤,否则决不肯退却;而鸽子却只是以风度高雅的惯常方式进行威胁恫吓,不会造成任何伤亡。
如果鹰与鸽子相遇,鸽子立即逃之夭夭,因此鸽子是不会受伤的。
但是如果鹰同鹰进行搏斗,它们一直要斗到其中的一只身受重伤或者死亡方才罢休。
生态学名词解释
1中性突变(neutral mutation):大多数分子水平的遗传变异,在选择上是中性的,即他们并不影响生存适合度,其命运主要是由随机漂变而不是自然选择决定的。
这些遗传变异称为中性突变。
这一进化理论称为中性理论,不适合于解释其他层次的进化现象。
2 负选择和正选择(negative selection & positive selection ):能降低生存适合度的突变成为有害突变(deleterious mutation ), 他们在选这种处于劣势,因而自然选择想将其从中群众淘汰的方向进行,这种选择称为负选择。
偶尔也会繁盛能提高生存适合度的突变,称为有利突变(advantageous mutation); 有利突变在选择中处于优势,因而自然选择倾向于把它们在种群众固定下来,这种形式的选择校正选择。
3 固定(dixation):指等位基因在种群中的频率达到1,即种群的所有个体在该位点上都是同一等位基因的纯合体。
4 位点(locus):遗传学上泛指染色体上为一个基因所占据的位置;分子生态学中指染色体上为一个DNA分子标记(不管编码与否)所占据的位置。
5 谱系(lineage):只具有连续共同进化历程、享有共同祖先的一个支系;它可以是一组亚种群,一个物种,一组物种。
6 单倍型(haplotype):具有独特遗传特征的、连锁的DNA序列。
7 基因流(gene flow):指基因通过个体迁移或其他途径在种群间的传播、交换。
8 随机遗传漂变(random genetic drift):指中群众等位基因频率或基因型频率受随机抽样误差影响在世代间的的波动,又称遗传漂变。
9 搭载效应(hitchhiking effect):指一个等位技艺频率的改变不是因为它本身受选择影响,而是因为已经他连锁的另外一个位点受到选择而被牵连的现象。
10 非同源相似(homoplasy):指性状的等同状态是通过不同进化途径形成的巧合。
生态学名词解释
48 集合众群(metapopulation):表示一组局域种群构成的种群。
49 局域种群(local population):传统意义上指一群个体组成的种群。
50 空间异质性(spatial heterogeneity):指生态学过程和歌剧在空间分布上的不均匀性及其复杂性,一般可以理解为空间的斑块性(patchness)和梯度(gradient)。
25 体温调节(thermoregulation, body temperature regulation):动物通过物理或生理方式,将体温维持在一定的范围内的过程。
26 基础代谢率(basal metabolic rate, BMR):是恒温动物在空腹、清醒、静止状态下热中性区内的最低代谢率。
22 驯化或室内驯化(acclimation):有机体对环境条件变化而进行的生理性调节,尤其是对温度的升高和降低。
23 气候驯化或季节驯化(acclimatization):季节性或长期的生理性调节,自然环境条件下,生物在生命过程中面对自然气候因子的胁迫而产生的适应性心理反应。
24 异速生长(allometry): 有机体的生物学变量与其个体大小的依赖性关系。Y=aXb,Y 为生物学变量,X 为个体大小,a为常数,b为幂。
61 边际值原理(marginal value theorem):不是这在一个斑块的最佳停留时间为不是这在离开这一板块时的能量获取率(即这一斑块的边际值)。
62协同进化(co-evolution):是一个物种的性状作为对另一个物种性状的反应而进化,而后一个物种的这一形状本身又是对前一物种的反应而进化。
59 数值反应(numerical response):指不是这摄食猎物后,对自身种群数量影响的动态关系。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
J .theor .Biol .(1997)188,21–270022–5193/97/170021+07$25.00/0/jt97045271997Academic Press LimitedEvolutionarily Stable Strategy,Stable State,Periodic Cycle and Chaosin a Simple Discrete Time Two-Phenotype ModelT Y *,Y Q - ,J Z - W Z -Department of Conservational Biology ,Institute of Zoology ,Academia Sinica ,19Zhongguancun Lu ,Haidian ,Beijing ,100080,China (Received on 30July 1996,Accepted in revised form on 31March 1997)A simple discrete time two-phenotype matrix game model is investigated.In this model,according to the suggestion of Vincent &Fisher (1988,Evolutionary Ecology 2,321–337),the fitness of an individual is defined to be an exponential function of its expected pay-offvalue.The results show that:(i)in our model,the static conditions of ESS are only dependent on the properties of pay-offmatrix,but not on the specific form of fitness function.This result implies that the ESS conditions in our model are completely identical with the conditions in the two-phenotype model with linear fitness function.(ii)In our model,the relationship between the static conditions of ESS and the dynamic properties of the pure strategy model is that if the interior fixed point of the pure strategy model is not an ESS-equilibrium,then it must be unstable;conversely,if the interior fixed point of the pure strategy model is an ESS-equilibrium,then it can be stable or unstable,and an unstable ESS-equilibrium must correspond to the cyclic or chaotic behaviour of the population state.71997Academic Press Limited1.IntroductionMaynard Smith (1974,1982)introduced the funda-mental notion of an evolutionarily stable strategy (ESS)in order to explain the evolution of genetically determined social behaviour within a single animal species.Over the past two decades,the concept of ESS has not only proved of practical use in the study of animal behaviour but also has generated enormous theoretical research in this area.The matrix game model is one of the most important theoretical models in the evolutionary game theory.The original static matrix game model has given a dynamic approach to the evolution of animal behaviour (strategies)by many authors (e.g.Taylor &Jonker,1978;Zeeman,1980,1981;Hofbauer &Sigmund,1988;Cressman,1992).Thus the evolution can be defined as change in strategy frequency in the evolutionary game theory (Vincent &Brown,1988).In 1982,Maynard Smith defined a basic linear relationship between the Darwinian fitness of an individual and its expected pay-offvalue in the matrix game model.Maynard Smith assumed that all individuals have a fitness W 0before the contest and the expected pay-offvalue of an individual should be a gain in its fitness (where gain means that the expected pay-offvalue can be positive or negative),thus the fitness of an individual is the sum of W 0and its expected pay-offvalue.This definition is also called the linearity assumption of the fitness function (Hofbauer &Sigmund,1988;Cressman,1992).For the discrete time matrix game model,if we accept the linearity assumption of the fitness function,then W 0should be a sufficiently large positive value in order to guarantee that the fitness is greater than zero.Nevertheless,if the density-de-pendent mechanism is introduced in to this model (Cressman &Dash,1987,and Cressman,1988;who first introduced the density-dependent mechanism into the continuous time two-phenotype model),we*Author to whom correspondence should be addressed.. . 22willfind that the linearity assumption of thefitnessfunction may not be appropriate.As the simplestcase,if W0is density-dependent and the pay-offmatrix is density-independent(Cressman&Dash,1987),then when population density is sufficientlylarge,W0will be very small,and at the sametime,if the expected pay-offvalue of an individualis negative,then thefitness of this individualmay be negative.Obviously,this cannot be permit-ted.For the discrete time evolutionary game modelVincent&Fisher(1988)suggested that the individ-ualfitness should be an exponential function ofpopulation density and strategy frequency in orderto guarantee that thefitness is non-negative.According to this suggestion,let all individuals haveafitness exp4W05before the contest,where W0is only a parameter,then the effect of interactionbetween a pair of individuals on thefitness shouldbe mainly effected in the change of parameter W0.Thus,for the discrete time matrix game model,wecan define that the expected pay-offvalue is a gainin the parameter W0and thefitness of an individualis an exponential function of its expected pay-offvalue.Since Hofbauer et al.(1979)and Zeeman(1980,1981)discussed the relationship between the con-ditions of ESS and dynamic stability in thecontinuous time matrix game model with the linearfitness function,the viewpoint,that the populationstate corresponding to ESS(it can also be called anESS-equilibrium of the population state(Cressman,1992))must be asymptotically stable,has beenextensively accepted(Hofbauer&Sigmund,1988;Cressman,1992).Nevertheless,for the discrete timematrix game model with linearfitness function,ifonly two pure strategies are possible,the conditionsof ESS are compatible with the dynamics ofstrategy frequency,but if more than two purestrategies are possible,the conditions of ESS areneither necessary nor sufficient to guarantee thestability of the dynamics of strategy frequency(Maynard Smith,1982;Cressman,1992).Forexample,Cressman(1992)gave a simple three-phe-notype model,and an ESS-equilibrium is unstablein this model.In this paper,a simple discrete time two-pheno-type matrix game model with nonlinearfitnessfunction will be investigated.The main purpose ofthis paper is to illustrate the relationship betweenthe static conditions of ESS and the possiblenonlinear dynamic behaviours of the strategyfrequency dynamics.2.Basic Assumptions and the Basic ModelIn this paper,we make the following basic assumptions:(1)The generations of the population are discreteand non-overlapping.(2)The population is a haploid population,whichmeans that the offspring have completelyidentical phenotypic strategies with theirparents.(3)There are only two different pure strategies,R1and R2,in the population and the frequenciesof the pure strategies R1and R2in thepopulation at generation t are p t and(1−p t),respectively.(4)The individuals complete randomly in pairwisecontests,and the outcome(pay-offvalue)ofeach contest is determined by strategies used(Maynard Smith,1974,1982).(5)The pay-offmatrix is given byA=$a11a12a21a22%,(1)where a ij is the pay-offvalue for the purestrategy R i played against the pure strategy R j(i,j=1,2)(Maynard Smith,1974,1982;Hofbauer et al.,1979).(6)Let F and f be thefitness of an individual andits expected pay-offvalue,respectively,then thefitness function of this individual is given byF=exp4W0+f5,(2) where W0is a parameter and all individualshave afitness exp4W05before the contest(Vincent&Fisher,1988;see also the definitionin Section1).From the basic assumptions,let f1(t)and f2(t)be the expected pay-offvalues of pure strategists R1and R2at generation t,respectively,then we havef1(t)=p t a11+(1−p t)a12f2(t)=p t a21+(1−p t)a22.(3) Thus,thefitness functions of pure strategists R1and R2at generation t can be written asF1(t)=exp4W0+f1(t)5F2(t)=exp4W0+f2(t)5,(4) respectively.- 23 From Maynard Smith(1982),the frequency of thepure strategy R1at generation t+1can be given byp t+1=p t F1(t)p t F1(t)+(1−p t)F2(t)=p t exp4W0+f1(t)5p t exp4W0+f1(t)5+(1−p t)exp4W0+f2(t)5=p tp t+(1−p t)exp4f2(t)−f1(t)5.(5)Equation(5)can be considered to be a basic pure strategy model with the nonlinearfitness function. If an individual uses a mixed strategy S=[x,(1−x)],where x and1−x are the probabil-ities that this individual expresses the pure strategies R1and R2,respectively,in a population whose average strategy is(p t,1−p t),then its pay-offvalue isf S(t)=xf1(t)+(1−x)f2(t)(6)and so itsfitness isF S(t)=exp4W0+f S(t)5.(7)3.The Static Conditions of EvolutionarilyStable StrategyMaynard Smith(1982)pointed out that an evolutionarily stable strategy is a strategy such that, if all the members of a population adopt it,then no mutant strategy could invade the population under the influence of natural selection.In our model,if the population consists of the S I-strategist and S J-strategist,where S I and S J are the two different strategies,which areS I=[x I,(1−x I)]and S J=[x J,(1−x J)],(8)and the frequencies of S I-strategist and S J-strategist at generation t are1−e(t)and e(t),respectively,then the frequency of the pure strategy R1can be given byp t=[1−e(t)]x I+e(t)x J.(9)From the basic assumption(6),eqn(6)and eqn(7), we know that thefitness functions of S I-strategist and S J-strategist can be given byF SI(t)=exp4W0+x I f1(t)+(1−x I)f2(t)5F SJ(t)=exp4W0+x J f1(t)+(1−x J)f2(t)5,(10)respectively.If S I is an ESS,then according to the Maynard Smith’s(1982)definition,we must haveF SI (t)q F SJ(t)for all S J$S I,(11a)orx I f1(t)+(1−x I)f2(t)q x J f1(t)+(1−x J)f2(t)for all S J$S I(11b)when e(t)is sufficiently small.This means that if S I isan ESS and the population only consists ofS I-strategists,then no S J-strategist could invade thepopulation for all S J$S I when the number of theS J-strategist is sufficiently small.From eqn(3)and eqn(9),inequality(11)can berewritten as[1−e(t)](S I·A S I−S J·A S I)+e(t)(S I·A S J−S J·A S J)q0,(12)whereS i·A S j=x i[x j a11+(1−x j)a12]+(1−x i)[x j a21+(1−x j)a22]for all i,j=I,J(see also Hofbauer&Sigmund,1988).Since e(t)is sufficiently small,inequality(12)impliesthat S I is an ESS if and only if the following twoconditions are satisfied:(I)S J·A S I E S I·A S I for all S J$S I(13a)(II)if S J$S I and S J·A S I=S I·A S I,then S J·A S J Q S I·A S J.(13b)Obviously,the conditions(I)and(II)arecompletely identical with the conditions in the matrixgame model with linearfitness function(Hofbauer&Sigmund,1988).Thus,from Maynard Smith’s(1982)results in the classical two-phenotype matrix gamemodel,the ESS conditions in our model can be givenby(1)The pure strategy R1is an ESS if and only ifpay-offmatrix A satisfies eithera11−a21q0,ora11=a21and a12q a22;(2)The pure strategy R2is an ESS if and only ifpay-offmatrix A satisfies eithera22−a12q0,ora22=a12and a21q a11;. . 24(3)If pay-offmatrix A satisfiesa12−a22q0a21−a11q0,then the mixed strategy S I=[x I,(1−x I)],wherex I=a12−a22a12−a22+a21−a11$(0,1),is a mixed evolutionarily stable strategy.The above results clearly show that in our model, the static conditions of ESS are only dependent on the properties of pay-offmatrix,but not on the specific form offitness function.4.Dynamic Properties of The Pure Strategy Model Let p*be an interiorfixed point of the pure strategy model,eqn(5),which means p*$(0,1),then p*must satisfyf2(t)−f1(t)=0.(14) From eqn(14),it is easy to obtainp*=a12−a22a12−a22+a21−a11.(15)Obviously,in order to guarantee p*$(0,1),the pay-offmatrix A must satisfya12−a22q0a21−a11q0,(16a) ora12−a22Q0a21−a11Q0.(16b) Suppose the pay-offmatrix A satisfies inequality (16)and letg=a12−a22+a21−a11,(17)then eqn(5)can be rewritten asp t+1=8g(p t)0p tp t+(1−p t)exp4g(p t−p*)5,(18)where in order to clearly illustrate the dynamic properties of eqn(18),we can assume that p*is a given constant and is not dependent on g.Fromd8g(p t) dp t =exp4g(p t−p*)5[1−p t(1−p t)g][p t+(1−p t)exp4g(p t−p*)5]2=0,(19)we know that when g q4,8g(p t)has two critical points denoted by c and c,which arec=12−X14−1g and c=12+X14−1g,(20)and8g(c)and8g(c)are maximum and minimum of 8g(p t),respectively.Thus8g(p t)is a one-dimensional map with two critical points for any g q4.The frequency of the pure strategy R1at generation t+n can be given byp t+n=8n g(p t)0p tp t+(1−p t)exp6g0s n−1i=0p t+i−np*17.(21)It is easy to determine the stability of p*in eqn(18). Since the eigenvalue of eqn(18)at the point p*can be given bydp t+1dp t b p t=p*=1−p*(1−p*)g,(22)from the theory of difference equation p*is stable if and only if=1−p*(1−p*)g=Q1.(23) Thus we have that1.if g Q0,then p*must be unstable;2.if0Q g Q2/p*(1−p*),then p*is stable;3.if g q2/p*(1−p*),then p*is unstable andg cr=2/p*(1−p*)is bifurcation valueIt is not difficult to demonstrate that eqn(18) satisfies the theorem of period-doubling bifurcation when p t=p*and g=2/p*(1−p*)(Hao,1993).For the situation of g q2/p*(1−p*),we have to consider the following two basic cases.1 *=0.5In this case,eqn(18)can be rewritten asp t+1=8g(p t)0p tt t t,(24) and when g q8,p*=0.5is unstable.Since we have8g(p t)=1−8g(1−p t),(25) Equation(24)is an anti-symmetric map about p t=0.5.On the other hand,from eqn(21),the frequency of the pure strategy R1at generation t+2can be- 25given byp t+2=82g(p t)0p tp t+(1−p t)exp4g(p t+1+p t−1)5.(26)It is easy to note that thefixed point condition ofeqn(26)isp t+1+p t=1.(27)Obviously,p*=0.5is an unstable trivial solution ofeqn(27).Since g cr=8is a period-doubling bifurcationvalue,from the theorem of period-doubling bifur-cation,we know that there also exist two non-trivialsolutions in eqn(27),which can be denoted by p1andp2,and p1and p2must satisfyp1+p2=1.(28)It is easy to obtaindp t+2 dp t =dp t+2dp t+1·dp t+1dp t=exp4g(p t+1+p t−1)5[1−p t(1−p t)]×[1−p t+1(1−p t+1)][p t+(1−p t)exp4g(p t+1+p t−1)5]2,(29)thus we havedp t+2dp t b p t=p1=dp t+2dp t b p t=p2=(1−p1p2g)2.(30) Equation(30)shows that p1and p2have same stability.For conveniently discussing,we only need to investigate the stability of p1,and let p1q0.5(or p1$(0.5,1)).From eqn(30),we know that p1is stable if and only ifp1(1−p1)g Q2p1$(0.5,1).(31) In the following,we will demonstrate that inequality(31)always holds for any g ing the fixed point condition eqn(27)and eqn(28),we can obtaing=42p1−1lnp11−p1p1$(0.5,1).(32)Substituting eqn(32)for g in inequality(31),we havep1(1−p1)lnp11−p1Q p1−0.5p1$(0.5,1).(33)LetY1(p1)=p1(1−p1)lnp11−p1Y2(p1)=p1−0.5p1$(0.5,1),(34)then it is easy to obtainY1(0.5)=Y2(0.5)=0dY1(p1)dp1=(1−2p1)lnp11−p1+1dY2(p1)dp1=1.(35)Thus we havedY1(p1)dp1Q dY2(p1)dp1p1$(0.5,1).(36)Inequality(36)implies that inequality(31)alwaysholds for any g q8,which means that p1and p2arealways stablefixed points of eqn(26).The above result shows that for any g q8,eqn(24)must have a stable periodic two-cycle attractor.It isnecessary to point out that eqn(24)should beconsidered to be a special case because the generalanti-symmetric map with two critical points can havecomplex dynamic behaviour,for example theanti-symmetric cubic map has the property ofsymmetry breaking(Zhang et al.,1987).2 *$0.5In this case,when g q2/p*(1−p*),p*is anunstablefixed point of eqn(18),and since p*$0.5,the map function8g(p t)is not anti-symmetric aboutp t=0.5.From the theory of applied symbolicdynamics(Zheng&Hao,1994),we know that it isvery important to illustrate the relationship betweenthe dynamic invariant subinterval(Hao,1993)andthe critical points of the map function8g(p t)in orderto understand the nonlinear dynamic properties of8g(p t).On the other hand,since the bifurcation valueg cr=2/p*(1−p*)is symmetric about p*=0.5,weonly need to discuss the situation of p*Q0.5.Thesituation of p*q0.5is similar to p*Q0.5.Let U be the dynamic invariant subinterval of8g(p t),then from eqn(20),U can be given byU=[8g(c),8g(c)].(37)From the definition of the dynamic invariantsubinterval of the one-dimensional map function(Hao,1993),we know that for a given starting valueof eqn(18),p0(where p0$(0,1)),if p0$U,then we. . 26must have p t$U for all t=1,2,...;conversely,ifp0(U,then there must exist a positive integer l(wherel is alwaysfinite),which makes p i(U for i=1,2,...land p l+t$U for all t=1,2,....This means that any sequence of eqn(18)that stars in(0,1)becomes attracted by the closed interval U.Since p*Q0.5,we always have either8g(c)+8g(c)Q1,(38)or2c(g)−p*lnc(g)1−c(g)Q2c(g)−p*lnc(g)1−c(g).(39)Thus there are three possible relationships between U and the critical points(c and c),which are(1)if g satisfies inequalityg Q2c(g)−p*lnc(g)1−c(g),(40)then8g(c)Q c and8g(c)q c,or c(U and c(U;(2)if g satisfies inequality2lnc(g)Q g Q2ln c(g),(41)then8g(c)Q c and8g(c)Q c,or c$U and c(U;(3)if g satisfies inequalityg q2ln c(g),(42)then8g(c)q c and8g(c)Q c,or c$U and c$U.From the above relationships,we can obtain that: (a)If g satisfies inequality(40),then8g(p t)is astrictly decreasing function in U,or we always have d8g(p t)/dp t Q0for all p t$U,thus eqn(18)must have a stable periodic two-cycle attractor.(b)If g satisfies inequality(41),then8g(p t)is anunimodal map function in U,thus the dynamic properties of eqn(18)must be similar to the unimodal map,for example the logistic map (May,1976;Schuster,1988).This means that the periodic and chaotic behaviours of eqn(18) in U are all possible.(c)If g satisfies inequality(42),then8g(p t)hastwo critical points in U,thus the dynamic properties of eqn(18)are similar to the general cubic map(Hao,1989,Zheng&Hao,1994).For the one-dimensional map function with two critical points,the symbolic dynamics of one-dimensional map shows that the map withtwo critical points can have a new trajectory,but a new scaling property with universalitydoes not exist as compared with the unimodalmap(Hao,1989;Zheng&Hao,1994).Thisalso means that if g satisfies inequality(42),then the periodic and chaotic behaviours ofeqn(18)in U are all possible.It is easy tofind that when g q0,the interiorfixed point p*of eqn(18)must correspond to a mixed evolutionarily stable strategy,which can be denoted by S I,where S I=[x I,(1−x I)]and x I0p*=(a12−a22)/ g.From the discussions in Section3,we know that if S Iis a mixed evolutionarily stable strategy and the population only consists of S I-strategists,then no S J-strategist could invade the population for all S J$S I when the number of the S J-strategist is sufficiently small.According to Cressman’s(1992) definition,the interiorfixed point p*of eqn(18)can be called an ESS-equilibrium if and only if g q0.Thus for the pure strategy model eqn(18),the relationship between the static conditions of ESS and dynamics of strategy frequency can be given by(1)if the interiorfixed point of eqn(18)is not anESS-equilibrium,then it must be unstable; (2)if the interiorfixed point of eqn(18)is anESS-equilibrium,then it can be stable orunstable;(3)an unstable ESS-equilibrium of eqn(18)mustcorrespond to the cyclic or chaotic behaviour ofeqn(18).5.ConclusionIn this paper,we investigated a simple discrete time two-phenotype matrix game model with nonlinear fitness function.In this model,thefitness of an individual is defined to be an exponential function of its expected pay-offvalue(Vincent&Fisher,1988). We analysed the static conditions of ESS,the dynamic properties of the pure strategy model and the relationship between the ESS condition and the possible dynamic behaviour of the pure strategy model.Our result shows that:(1)In our model,the static conditions of ESS onlydepend on the properties of the pay-offmatrix,but do not on the specific form of thefitnessfunction.This result implies that the ESSconditions in our model are completelyidentical with the conditions in the two-pheno-type matrix game model with linearfitnessfunction.It is necessary to point out that thisresult should be considered to be model-depen-dent.- 27(2)The pure strategy model can have verycomplex nonlinear dynamic properties,and these properties can be easily understood in mathematics.The main dynamic properties of the pure strategy model eqn(18)can be given by(a)if g Q0,then the interiorfixed point p*ofeqn(18)must be unstable;(b)p*is stable if and only if0Q g Q g cr,where g cr=2/p*(1−p*)is a bifurcationvalue;(c)for all g q g cr,p*is unstable;(d)when p*=0.5,for any g q8,eqn(18)must have a stable periodic two-cycleattractor;(e)when p*$0.5,if g q g cr,then the periodicand chaotic behaviours of eqn(18)are allpossible.(3)In our model,the relationship between thestatic conditions of ESS and the dynamic properties of the pure strategy model can be given by(a)if g q0,then the interiorfixed point p*ofeqn(18)must correspond to a mixedevolutionarily stable strategy and thisfixed point can be called an ESS-equi-librium(Cressman,1992);(b)if an interiorfixed point of eqn(18)is notan ESS-equilibrium,then it must beunstable;(c)if an interiorfixed point of eqn(18)is anESS-equilibrium,then it can be stable orunstable;(d)an unstable ESS-equilibrium of eqn(18)must correspond to the cyclic or chaoticbehaviour of eqn(18).We would like to thank the anonymous referees for constructive criticisms on the manuscript.REFERENCESC ,R.(1988).Frequency-and density-dependent selection: the two-phenotype model.Theor.pop.Biol.34,378–398.C ,R.(1992).The Stability Concept of Evolutionary Game Theory.New York;Heidelberg:Springer-Verlag.C ,R.&D ,A.T.(1987).Density dependence of evolutionarily stable strategies.J.theor.Biol.126,393–406.H ,B.L.(1989).Elementary Symbolic Dynamics and Chaos in Dissipative System.Singapore:World Scientific.H ,B.L.(1993).Starting with Parabolas—An Introduction to Chaotic Dynamics[Chinese].Shanghai:Shanghai Scientific and Technological Education Publishing House.H ,J.,S ,P.&S ,K.(1979).A note on evolutionarily stable strategies and game dynamics.J.theor. Biol.81,609–612.H ,J.&S ,K.(1988).The Theory of Evolution and Dynamical Systems.Cambridge:Cambridge University Press.M ,R.M.(1976).Simple mathematical models with very complicated dynamics.Nature,261,459–467.M S ,J.(1974).The theory of games and the evolution of animal conflicts.J.theor.Biol.47,209–221.M S ,J.(1982)Evolution and the Theory of Games. Cambridge:Cambridge University Press.S ,H.G.(1988).Deterministic Chaos:An Introduction,2nd edn.VCH Weinheim.T ,P.&J ,L.(1978).Evolutionarily stable strategies and game dynamics:Math.Biosci.40,145–156.V ,T.L.&B ,J.S.(1988).The evolution of ESS theory. Ann.Rev.Ecol.Syst.19,423–443.V ,T.L.&F ,M.E.(1988).Evolutionarily stable strategies in differential and difference equation models. Evol.Ecol.2,321–337.Z ,H.K.,D ,J.H.,W ,P.Y.,J ,C.D.&H ,B.L. (1987).Analytical study of a bimodal map related to optical mun.Theor.Phys.8(3),281–294.Z ,E.C.(1980).Population dynamics from game theory.In: Global Theory of Dynamical Systems.Springer Lecture Notes in Mathematics819.Z ,E.C.(1981).Dynamics of the evolution of animal conflicts.J.theor.Biol.89,249–270.Z ,W.M.&H ,B.L.(1994).Applied Symbolic Dynamics [Chinese].Shanghai:Shanghai Scientific and Technological Education Publishing House.。