We study mechanisms of synchronisation, coordination, and equilibrium selection in two-player coordination games on multilayer networks. We apply the approach from evolutionary game theory with three possible update rules: the replicator dynamics (RD), the best response (BR), and the unconditional imitation (UI). Players interact on a two-layer random regular network. The population on each layer plays a different game, with layer I preferring the opposite strategy to layer II. We measure the difference between the two games played on the layers by a difference in payoffs $\Delta S$ while the inter-connectedness is measured by a node overlap parameter $q$. We discover a critical value $q_c(\Delta S)$ below which layers do not synchronise. For $q>q_c$ in general both layers coordinate on the same strategy. Surprisingly, there is a symmetry breaking in the selection of equilibrium -- for RD and UI there is a phase where only the payoff-dominant equilibrium is selected. Our work is an example of previously observed differences between the update rules on a single network. However, we took a novel approach with the game being played on two inter-connected layers. As we show, the multilayer structure enhances the abundance of the Pareto-optimal equilibrium in coordination games with imitative update rules.


翻译:我们研究了在多层网络上的二人协调游戏中的同步、协调和均衡选择机制。我们应用了三种可能的更新规则——复制动力学(RD)、最佳反应(BR)和无条件模仿(UI)——来进行进化博弈论的研究。玩家在一个双层随机正则网络上交互,每个层次的人群都玩一个不同的游戏,其中层I更喜欢相反的策略,而层II更喜欢相同的策略。我们通过一个支付差异$\Delta S$来衡量在两层上博弈中所扮演的两个游戏之间的差异,而互联系数则通过节点重叠参数$q$来衡量。我们发现,在$q_c$以下的关键值处,层不会同步。对于$q>q_c$,通常两层会协调选择相同的策略。令人惊讶的是,在均衡选择方面存在对称性破缺——对于RD和UI,存在一个阶段只选择占优地位的均衡。我们的工作是单个网络上观察到不同更新规则之间的差异的例子。然而,我们采用了一个新颖的方法,游戏在两个相互连接的层上进行。正如我们展示的那样,多层结构增强了具有模仿更新规则的协调游戏中帕累托最优均衡的丰富程度。

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