ARBS（自动重复博弈策略）是一种应用于博弈论和人工智能领域的策略模型，主要用于模拟长期互动中的合作行为。其核心思想是通过重复博弈中的历史行为来调整策略，以达成最优解或均衡。ARBS通常基于“以牙还牙”原则，即根据对手上一轮的行动采取对等回应，从而促进合作或惩罚背叛。该策略在经济学、生物学和计算机科学中被广泛研究，尤其适用于探讨信任、合作机制及多智能体系统的演化。其优势在于简单高效，能适应动态环境，但可能受噪声或误解干扰。ARBS为理解复杂互动提供了重要理论工具。
ARBS（自动重复博弈策略）是一种应用于博弈论和人工智能领域的策略模型，主要用于模拟长期互动中的合作行为。其核心思想是通过重复博弈中的历史行为来调整策略，以达成最优解或均衡。ARBS通常基于“以牙还牙”原则，即根据对手上一轮的行动采取对等回应，从而促进合作或惩罚背叛。该策略在经济学、生物学和计算机科学中被广泛研究，尤其适用于探讨信任、合作机制及多智能体系统的演化。其优势在于简单高效，能适应动态环境，但可能受噪声或误解干扰。ARBS为理解复杂互动提供了重要理论工具。