[b]Sagittarius,[/b]
Вы читаете как-то выборочно. Игроки в модели Неймана изначально обладают интеллектом, а потому в состоянии ставить цели и выбирать стратегию для их достижения. И среди множества разнообразных стратегий существуют эволюционно устойчивые. Например, умеренная агрессия и альтруизм - это устойчивые стратегии. То есть могут реализоваться любые возможные стратегии, но закрепляются (в генах или в памяти) только устойчивые - в данных условиях внешней среды.
Например, если все игроки в модели Неймана поставят цель минимизации собственных потерь (от эксплуатации более сильным игроком), и выберут стратегию отдавать свою долю вышестоящему, то с необходимостью все игроки войдут в одну коалицию, а весь выигрыш будет у главного иерарха. Ничего не напоминает? :)
И против такой коалиции не устоит никакая другая, кроме аналогичной по размеру.
Кстати, отсутствие выигрыша - это ещё  не проигрыш, так как мы здесь рассматриваем игру с ненулевой суммой. К тому же выигрыш для "эксплуатируемых" игроков коалиции может быть в другом - например, в обеспечении их безопасности доминантом. :)

[QUOTE] Александр Антонов пишет:
Другими словами, для любого паттерна коалиций существует по крайней мере один другой паттерн, который будет над ним "доминировать" (по терминологии фон Неймана), причем отношение доминирования нетранзитивно. Всегда будет существовать циклический список альтернативных решений, и система никогда не перестанет переходить от одного решения к другому, всегда находя решение, более предпочтительное, чем нынешнее. Фактически это означает, что роботы (благодаря своему полному интеллекту) так и не смогут сыграть ни одной "партии" в этой игре.[/QUOTE]
А если эти роботы "тупые"? ;)
Тут всё дело в прочности связи. Если связь "жидкая", то есть элементы по своему усмотрению могут переходить из одной коалиции в другую (как у Неймана), тогда да - так и будут воевать друг с другом. Однако если однажды образованная случайно связь закрепляется, и подчинённый элемент передаёт функцию принятия решения (вместе с выигрышем) доминирующему, тут уже вырисовывается совершенно другая картина - наблюдается рост иерархии. Одновременно во всей (достаточно большой) системе образуется множество центров роста, которые в конечном счёте объединяются в одну большую иерархически организованную структуру. При этом уменьшается число степеней свободы системы. Например, если число свободных элементов N, и каждый элемент имеет одну степень свободы (число степеней свободы системы равно N), то у иерархической структуры степень свободы равна 1. В этом смысл иерархии - доминант определяет поведение системы.
Но это ещё не всё, самое интересное позже :)

[QUOTE] Александр Антонов пишет:
При других К возможна другая длительность цикла?[/QUOTE]
Видимо, я неправильно выразился. При К = 2 изменяется [I]поведение системы[/I], появляются предельные циклы,[I] устойчивые [/I]к небольшим случайным изменениям.
[QUOTE]При K = ~ 2 поведение автомата принципиально меняется. Влияние минимальных возмущений на программы мало. Мутации обычно вызывают только слабые изменения динамики функционирования автомата. Только отдельные редкие мутации проводят к радикальным, каскадным изменениям программ автоматов. Длина аттракторов L и число аттракторов M уменьшаются до величин порядка N1/2. Такое поведение характеризуют как жизнь на границе хаоса и порядка (“at the edge of chaos”).[/QUOTE]

В отличие от случая  К > 3, когда
[QUOTE]При больших K (K = N) “жизнь” автоматов стохастична: последовательные состояния аттракторов радикально отличаются друг друга, программы очень чувствительны (существенным образом изменяются) как по отношению к минимальным возмущениям (случайное изменение одной из компонент выходного вектора X(t) в процессе работы автомата), так и по отношению к мутациям (изменение типа элемента или связи между элементами). Длина аттракторов L очень велика: L ~ 2N/2. Число атракторов M порядка N . Если степень связности K уменьшается, то такой стохастический тип поведения сохраняется, до тех пор, пока K не достигнет величины порядка 2.
[/QUOTE]

Тут вопрос-то сводится к одному - каким образом реальные системы "знают", что должны иметь степень связности, равную ~2, чтобы достичь стационарного состояния (гомеостаза)???
Так вот Техник утверждает, что нет необходимости подозревать наличие некого внесистемного "управляющего знания" - в том случае, если принять, что система неоднородна (например, элементы имеют различный вес), и связи образуются по правилам доминирования бОльшего веса. В этом случае сама собой (автоматически!) образуется иерархическая структура со степенью связности ~ 2.6. Причем этот параметр ни от чего не зависит - ни от числа элементов, ни от их весов, а значит является характеристикой самого процесса. Другими словами, доминирование (и связанная с ним конкуренция) - это тот самый принцип, который и [B]стабилизирует[/B] систему.
Банально, но факт :)
А механизм стабилизации заключается в образовании в иерархии контура с отрицательной обратной связью, с вероятностью, пропорциональной логарифму общего числа элементов. То есть в процессе роста иерархии с определённой вероятностью происходит "замыкание" и стабилизация структуры. Потому мы и наблюдаем разнообразие стабильных структур различного размера.
Такая одномерная модель малореалистична, однако если ввести многомерность, то результатом (возможно) будет образование [B]гиперцикла[/B], что уже ближе к реальности :)