確率的に安定した均衡

ゲーム理論において、確率的に安定した均衡は、ディーン・フォスターとペイトン・ヤングによって提唱された進化ゲーム理論における進化的に安定した状態の改良である。進化的に安定した状態Sは、ノイズが消滅する状況で集団が状態S付近にある確率がゼロにならない場合、確率的にも安定している。^[1]

この概念は、集団学習モデルで広く使用されており、そこでは「ノイズ」を使用して、実験や、失敗したプレイヤーを新しいプレイヤーに置き換えること (ランダム 突然変異) をモデル化します。時間の経過とともに、実験の必要性がなくなるか、集団が安定すると、集団は進化的に安定した状態のサブセットに収束します。フォスターとヤングは、このサブセットが最も高い可能性を秘めた状態の集合であることを示しました。

• ディーン・P・フォスターとH・ペイトン・ヤング：「確率的進化ゲームダイナミクス」、理論人口生物学38(2)、pp.219-232(1990)要約