Interaktive Simulation evolutionärer Spieldynamik mit räumlicher Struktur, Mutation und Selektion
Die Replikatogleichung beschreibt, wie Strategiefrequenzen in einer Population variieren: dx_i/dt = x_i(f_i - phi). Strategien mit überdurchschnittlicher Fitness wachsen. Dieser deterministische Rahmen verbindet evolutionäre Spieltheorie mit dynamischen Systemen.
Mutation verhindert das Aussterben von Strategien. Im Gleichgewicht balancieren Selektion und Mutation. Erhöhte Mutation erhält Diversität; verringerte Mutation erlaubt Fixierung.
Evolutionäre Spiele zeigen Phasenübergänge bei Parameteränderungen. Nahe dem kritischen Punkt produzieren kleine Änderungen dramatisch unterschiedliche evolutionäre Ergebnisse.
Nowak und May zeigten, dass räumliche Struktur evolutionäre Ergebnisse grundlegend verändert. Kooperierer bilden Cluster, die sich gegenseitig vor Invasion schützen.
Netzwerkreziprozität funktioniert, weil räumliche Struktur positive Sortierung zwischen Kooperierern schafft.
Räumliche Struktur ermöglicht Kooperation, da Kooperierer Cluster bilden, deren innere Mitglieder hohe Auszahlungen erhalten.
Die evolutionäre Spieltheorie erklärt biologische Phänomene von Bakterien bis Menschen, einschließlich öffentlicher Güterproduktion und viraler Evolution.
Modelliert begrenzte Rationalität und Lernen. Unternehmen imitieren erfolgreiche Konkurrenten anstatt perfekt zu optimieren.
Soziale Normen entwickeln sich durch Imitation erfolgreicher Normen, ohne bewusste Gestaltung.