本論文は,マルチエージェントシステムにおける協力の出現を統計物理学的問題として扱い,微視的学習規則が巨視的集団行動変化を誘導する過程を研究する。既存の研究で提示されたメカニズムに基づいて、適応的再配線のQ学習ベースのバリエーションを提案します。この方法は、時間差学習とネットワーク再構成を組み合わせて、エージェントが対話履歴に基づいて戦略と社会的接続を最適化できるようにします。近所の特定のQ学習により、エージェントは洗練されたパートナーシップ管理戦略を開発し、協力者のクラスタ形成を可能にし、協力的な領域と欠陥領域の間の空間的分離を作成します。実際の世界の異種接続パターンを反映する重複法則ネットワークを使用して、さまざまな再配線制約レベルで出現する行動を評価し、急激な熱力学的転移ではなくパラメータ空間にわたって区別される協力パターンを示します。体系的な分析で3つの行動体制を確認した。許容可能な体制（低い制約）、中間体制（ジレンマ強度に対する敏感な依存性）、そして忍耐強い体制（高い制約）です。シミュレーション結果は,適切な制約が協力を抑制する遷移のような領域を作るが,完全に適応した再配線は,有利なネットワーク構成を体系的に探索して協力レベルを改善することを示した。定量的分析は、再配線の頻度の増加が、二乗法則サイズ分布を持つ大規模クラスター形成を誘導することを示しています。この研究は、複雑な適応システムで知能が主導する協力パターンの形成を理解するための新しいパラダイムを提示し、機械学習がマルチエージェントネットワークにおける自発的な組織化の代替の推進力としてどのように機能するかを示しています。
