🎮 Simulation Tit-for-Tat

Explorez la stratégie coopération-réciprocité-pardon dans la théorie des jeux

Paramètres de la simulation

Stratégies initiales

📊 Statistiques

Génération: 0
Tit-for-Tat: 0
Toujours coopérer: 0
Toujours trahir: 0
Aléatoire: 0
Rancunier: 0

Matrice des gains

CoopèreTrahit
Coopère3,30,5
Trahit5,01,1

🎯 La stratégie Tit-for-Tat (CRP)

Principe

La stratégie Coopération-Réciprocité-Pardon (CRP) ou Tit-for-Tat suit trois règles simples :

  1. Coopération : Commencer par coopérer lors de la première interaction
  2. Réciprocité : Répéter l'action de l'adversaire du tour précédent
  3. Pardon : Ne pas garder rancune indéfiniment

Stratégies présentes dans la simulation

Tit-for-Tat

Coopère au premier tour, puis imite l'adversaire

Toujours coopérer

Coopère systématiquement, même face à la trahison

Toujours trahir

Trahit systématiquement pour maximiser ses gains

Aléatoire

Coopère ou trahit de manière aléatoire (50-50)

Rancunier

Coopère jusqu'à la première trahison, puis trahit toujours

Résultats attendus

Selon les recherches d'Axelrod, Tit-for-Tat tend à dominer car elle :

  • Est gentille (ne trahit jamais en premier)
  • Est provocable (punit immédiatement la trahison)
  • Est indulgente (pardonne et reprend la coopération)
  • Est simple (facile à comprendre et prévoir)

🆘 Guide d'utilisation

Comment utiliser la simulation

  1. Configurez les paramètres : Choisissez la taille de grille et ajustez le nombre d'agents pour chaque stratégie
  2. Lancez la simulation : Cliquez sur "Démarrer" pour voir les agents interagir
  3. Observez l'évolution : Les couleurs sur la grille représentent les différentes stratégies
  4. Analysez les résultats : Suivez les statistiques pour voir quelle stratégie domine

Fonctionnement de la simulation

  • Chaque agent occupe une case de la grille
  • À chaque génération, les agents jouent contre leurs voisins
  • Les agents accumulent des points selon la matrice des gains
  • Les agents les moins performants adoptent la stratégie de leurs voisins les plus performants

Conseils pédagogiques

  • Commencez avec les paramètres par défaut pour voir le comportement classique
  • Modifiez le nombre d'agents pour voir comment la proportion initiale influence les résultats
  • Observez comment les "îlots" de coopération peuvent survivre ou se propager
  • Discutez des implications pour la coopération humaine