Evolution markovienne de systèmes multi-joueurs accumulant leurs gains

Markovian evolution of systems of wealth accumulating agents

• Auteur / Autrice : Sylvain Gibaud
• Direction : Laurent Miclo
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Mathématiques appliquées
• Date : Soutenance le 29/11/2017
• Etablissement(s) : Toulouse 3
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, informatique et télécommunications (Toulouse)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut de mathématiques de Toulouse (2007-....)
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Jérôme Renault

Mots clés

Mots clés contrôlés

Richesse

Jeux de stratégie (mathématiques)

Processus de Markov

Mots clés libres

Processus de Markov

Dilemme du prisonnier

Jeux évolutionnaires

Comportements asymptotiques

Modélisation économique

Résumé

Cette thèse porte sur la modélisation probabiliste, via des processus de Markov, de communautés de joueurs accumulant leurs gains. Cette accumulation de gain s'appelle la richesse du joueur. Dans le premier modèle que nous étudions la richesse représente l'énergie d'une particule biologique. Dans le second modèle la richesse représente le patrimoine financier de l'individu. Les individus s'échangent de la richesse via des jeux stratégiques. L'objectif de cette thèse est de trouver des outils appropriés à ces modèles afin de connaître la distribution des richesses des individus. Dans une première partie, on considère un modèle biologique d'accumulation de richesses : le Dilemme du Prisonnier Démographique. Ce modèle fait intervenir deux types d'espèce : les altruistes, que l'on peut voir comme des proies, et les égoïstes, que l'on peut voir comme des prédateurs. Dans le Dilemme du Prisonnier Démographique (que l'on note DPD), les individus meurent si leur richesse devient négative et peuvent donner naissance si ils sont suffisamment riches. On répond dans ce contexte à la question centrale : '' Est ce que les proies peuvent survivre sur du long terme dans un environnement hostile ?

This thesis is about the probabilistic modelisation, via Markov processes, of community of players accumulating their payoff. This payoff is called wealth. In a first model, wealth represents the energy of a biological particle. In a second model, wealth represents the financial wealth of an individual. In both models, individuals exchange wealth via strategic games. The goal of this thesis is to find appropriate tools to these models in order to know the wealth distribution of individuals. In a first part, we consider a biological wealth accumulation model called Demographic Prisoner's Dilemma (denoted DPD). In this model there are two kinds of species : the altruistic ones, that we can see as preys ; and the selfish ones, that we can see as predators. In the DPD, particles dies if their wealth become negative. They can give birth if they are rich enough. This model takes place in the evolutionnary game theory. We answer in this context to the central question : '' Can prey survive in long term in an hostile environment ? ''