Descripción del título

This study deals with deterministic strategies for playing the iterated Prisoner's Dilemma. Each strategy is incorporated into the table of a finite state automaton. 4-bit and 16-bit strategies are exhaustively studied on this paper, meanwhile 64-bit strategies have been approached by means of a Genetic Algorithm. Both ideas, of studying deterministic strategies and using a Genetic Algorithm, are in Axelrod's The Complexity of Cooperation.Regardings4-bit strategies, a conclusion has been imposed: Tit for Tat is not the winning strategy.Regarding 16-bit strategies, Tit for Tat has not been the winner either.Regarding 64-bit strategies, we should mention the method to evolve chromosomes found by the Genetic Algorithm confronting them with a control set of strategies. There are also 64-bit strategies better than Tit for Tat
Este estudio se ocupa de estrategias deterministas para jugar al Dilema del Prisionero iterado. Cada estrategia se incorpora a la tabla de un autómata de estado finito. Se estudian exhaustivamente tanto las estrategias de 4 bits como las de 16 bits. El estudio de las estrategias de 64 bits se ha hecho por medio de un Algoritmo Genético. Tanto la idea de estudiar estrategias deterministas como la de servirse de un Algoritmo Genético está en Axelrod, The Complexity of Cooperation.Respecto a las estrategias de 4 bits, una conclusión se ha impuesto: Tit for Tat no es la estrategia ganadora.Respecto a las estrategias de 16 bits, tampoco Tit for Tat ha resultado ganadora.Respecto a las estrategias de 64 bits, hay que destacar el método de hacer evolucionar los cromosomas encontrados por el Algoritmo Genético confrontándolos con un conjunto de control de estrategias. También hay estrategias de 64 bits mejores que Tit for Tat
Analítica
analitica Rebiun31232191 https://catalogo.rebiun.org/rebiun/record/Rebiun31232191 220922s2018 xx o 000 0 spa d https://revistas.ucm.es/index.php/RESF/article/view/62028 S9M oai:ojs.pkp.sfu.ca:article/62028 https://revistas.ucm.es/index.php/index/oai RESF DGCNT S9M S9M dc Automata playing iterated Prisoner's Dilemma electronic resource] Autómatas jugando al dilema del prisionero iterado Ediciones Complutense 2018-10-19 Ediciones Complutense application/pdf Open access content. Open access content star This study deals with deterministic strategies for playing the iterated Prisoner's Dilemma. Each strategy is incorporated into the table of a finite state automaton. 4-bit and 16-bit strategies are exhaustively studied on this paper, meanwhile 64-bit strategies have been approached by means of a Genetic Algorithm. Both ideas, of studying deterministic strategies and using a Genetic Algorithm, are in Axelrod's The Complexity of Cooperation.Regardings4-bit strategies, a conclusion has been imposed: Tit for Tat is not the winning strategy.Regarding 16-bit strategies, Tit for Tat has not been the winner either.Regarding 64-bit strategies, we should mention the method to evolve chromosomes found by the Genetic Algorithm confronting them with a control set of strategies. There are also 64-bit strategies better than Tit for Tat Este estudio se ocupa de estrategias deterministas para jugar al Dilema del Prisionero iterado. Cada estrategia se incorpora a la tabla de un autómata de estado finito. Se estudian exhaustivamente tanto las estrategias de 4 bits como las de 16 bits. El estudio de las estrategias de 64 bits se ha hecho por medio de un Algoritmo Genético. Tanto la idea de estudiar estrategias deterministas como la de servirse de un Algoritmo Genético está en Axelrod, The Complexity of Cooperation.Respecto a las estrategias de 4 bits, una conclusión se ha impuesto: Tit for Tat no es la estrategia ganadora.Respecto a las estrategias de 16 bits, tampoco Tit for Tat ha resultado ganadora.Respecto a las estrategias de 64 bits, hay que destacar el método de hacer evolucionar los cromosomas encontrados por el Algoritmo Genético confrontándolos con un conjunto de control de estrategias. También hay estrategias de 64 bits mejores que Tit for Tat Spanish Iterated Prisoner's Dilemma Methods for Deterministic Strategies Computer Tournament Experimental Philosophy dilema del prisionero iterado métodos con estrategias deterministas torneo computerizado filosofía experimental info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Artículo revisado por pares Benítez, Antonio. cre Revista de Filosofía; Vol. 43 No. 2 (2018); 223-243 Revista de Filosofía; Vol. 43 No. 2 (2018); 223-243 Revista de Filosofía; Vol. 43 No. 2 (2018); 223-243 Revista de Filosofía; Vol. 43 Núm. 2 (2018); 223-243 Revista de Filosofía; Vol. 43 N.º 2 (2018); 223-243 1988-284X 0034-8244 https://revistas.ucm.es/index.php/RESF/article/view/62028/4564456548430 /*ref*/Axelrod, R. (1980): "Effective Choice in the Prisoner's Dilemma". The Journal of Conflict Resolution, Vol. 24, No. 1, pp. 3-25 /*ref*/Axelrod, R. (1980): "More Effective Choice in the Prisoner's Dilemma". The Journal of Conflict Resolution, Vol. 24, No. 3, pp. 379-403 /*ref*/Axelrod, R. (1984) : The Evolution of Cooperation. N. York, Basic Books Inc. Publisher /*ref*/Axelrod, R. (1997): The complexity of cooperation : agent-based models of competition and collaboration. Princeton (N. J.), Princeton University Press /*ref*/Axelrod, R and Dion, D. (1988): "The Further Evolution of Cooperation". Science 242, pp. 1385-1390 /*ref*/Axelrod, R. and Hamilton, W. D. (1981): "The Evolution of Cooperation". Science 211, pp. 1390-1396 /*ref*/Goldberg:, D. E. (1989): Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning. Reading (MA), Addison-Wesley Pub /*ref*/Ho, Teck-Hua (1996): "Finite automata play repeated prisoner's dilemma with information processing costs". Journal of Economic Dynamics and Control 20, pp. 173-207 /*ref*/Hofstadter, D. R. (1983): "Computer tournaments of the Prisoner's Dilemma suggest how cooperation evolves". Scientific American, Volume 248, Issue 5, pp. 16-26 /*ref*/Holland, J. H. (1992): Adaptation in Natural and Artificial Systems. Cambridge (MA), The MIT Press /*ref*/Miller, J. H. (1996): "The coevolution of automata in the repeated prisoner' s dilemma". Journal of Economic Behavior and Organization Vol. 29, pp. 87-112 /*ref*/Minsky:, M. (1967): Computation: Finite and Infinite Machines. Englewood Cliffs, N. J., Prentice-Hall Inc /*ref*/Mitchell, M. (1999): An Introduction to Genetic Algorithms. Cambridge (MA), The MIT Press /*ref*/Rubinstein, A. (1986): "Finite Automata Play the Repeated Prisoner's Dilemma". Journal of Economic Theory 39, pp. 83-96 /*ref*/De Santiago, R. y García, J.A. (1994): "Es posible ganar a Toma-y-Daca?". Anales de Estudios Económicos y Empresariales, Vol. 9, pp. 159-184 /*ref*/Simon, H. (1996): The Science of the Artificial. Cambridge, MA, The MIT Press