Python工具EGTtools：深度解析进化博弈动态

EGTtools是一个专门用于Python的软件库，它专注于进化博弈动力学（Evolutionary Game Theory, EGT）的分析。本文由Elias F. Domingos和Francisco C. Santos Lenaerts合作撰写，发表在ISCIENCE期刊上，DOI: <https://doi.org/10.1016/j.isci.2023.106419>。文章的接收日期为2022年，经过修订后于2023年2月17日接受，并计划在同年正式发布。 EGTtools的设计目标是提供一个灵活且易用的工具包，支持研究者在处理复杂的游戏理论模型时进行模拟和分析。它特别关注有限和无限种群的情况，适应了不同规模的系统研究，包括基于代理的模拟方法。这个库支持对各种策略的比较，如AllC、全D、Tit for Tat (TFT)、巴甫洛夫学习规则（Randomized Pavlov）、 Grim（Grudger）等，这些策略在游戏中被广泛用于探讨合作与竞争的动态平衡。 该软件的一个核心特性是其数值分析能力，它能够绘制出策略的演化过程，帮助用户观察随着时间推移，策略如何在群体中扩散和变化。此外，EGTtools的设计允许用户研究不同的游戏类型，比如Game1和Game2，以及它们各自的策略组合（strategy1和strategy2）。 值得注意的是，虽然提供的预校样PDF版本包含了初步的研究成果和代码示例，但它是尚未最终编辑和排版的版本，可能存在错误和改进的空间。读者在引用此工作时，应确保引用最新的正式出版信息。文章版权归属于作者，所有法律声明也适用于此版本。 EGTtools为Python用户提供了强大的研究工具，促进了进化博弈动力学在实际应用和理论研究中的深入探索，尤其是在理解策略选择、群体动态和文化进化方面的应用。通过这个工具，研究人员可以方便地探索复杂的社会和经济行为模型，以及它们在自然选择和合作竞争中的演变机制。