代理群体中代码演化和新兴概念的信息研究
摘要：在一个结构化的人群中，我们考虑了代码的演变问题。人们通过从人群中其他人的输出中获取信息来最大化自己对环境的了解。一个天真的应用信息论方法会假设每个人都知道如何“解读”其他人提供的信息。然而，在我们的模型中，我们希望排除这种情况：不清楚一个人在观察哪些其他人，并且因此可用信息受到所使用代码的通用性和一个人“听取”的其他人的影响。我们进一步研究了一个不直接感知环境的人是否可以通过观察其他人的输出来区分不同状态。为此，我们考虑了一个由不同类型的人组成的人群，这些人在谈论不同的概念，并尝试仅通过考虑他们的输出来提取新的概念。
作者：Andres C. Burgos, Daniel Polani
论文ID：1505.04142
分类：Multiagent Systems
分类简称：cs.MA
提交时间：2015-05-18