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开发者动态对App Store演化生态系统模型适应度的影响
Soo Ling Lim，Peter J. Bentley和Fuyuki Ishikawa
摘要 - 自然生态系统表现出相互作用物种的复杂动态。 人造生态系统表现出类似的动态，而在移动应用程序商店的情况下，可以说开发人员试图最大限度地提高应用程序下载量来执行优化。 这项工作旨在了解应用商店动态内的稳定性和不稳定性以及它如何影响健身。 该调查采用iOS应用程序商店的AppEco模式进行，该应用程序模型已针对本文进行了扩展，并将其更新为2008年至2014年的商店模型。AppEco模拟包含功能的应用程序，构建应用程序的开发人员，根据应用程序下载应用程序的用户他们的偏好，以及向用户呈现应用的应用商店。 它还模拟了使用常用策略构建应用程序的开发人员：创新者，挤出者，优化者，模仿者和灵活（选择任何策略的能力）。 结果显示，尽管模仿策略取得成功，但开发人群中模仿比例较低的情况仍然处于明显稳定状态，这反映了生产者 - 捕捉系统的理论生物学结果。 结果还表明，当进化优化器（作为生产者）和模仿者（作为scrounger）策略以稳定的比例共存时，达到最佳适应度。
索引术语 - 基于代理的模拟，应用程序商店，计算建模，演化生态系统模型，遗传算法，移动应用程序开发人员，生产者 - scrounger系统。
- 介绍
T
人口在生态系统中的相互依存关系很复杂。 他们可能是有竞争力或合作的; 物种可能表现为寄生虫，共生体，猎物或掠食者。 生态系统健康的任何衡量标准都可能是有争议的 - 它是否均衡？ 人口的稳定性？ 长寿？ 但与任何健康概念分开，可持续发展的动力
手稿于2015年5月12日收到; 2015年8月14日修订; 公认
2015年10月14日发布日期2015年10月26日; 当前日期
版本2016年7月26日。
SL Lim在伦敦大学学院计算机科学系英国伦敦WC1E 6BT，以及英国伯恩茅斯大学设计，工程和计算学院Poole BH12 5BB（电子邮件：s.lim@cs.ucl.ac.uk).
PJ Bentley在英国伦敦WC1E 6BT伦敦大学学院计算机科学系工作（电子邮件：p.bentley@cs.ucl.ac.uk).
F. Ishikawa与日本东京101-8430国立信息学研究所（电子邮件：f-ishikawa@nii.ac.jp).
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数字对象标识符10.1109 / TEVC.2015.2494382
生态系统1 非常感兴趣。 这种动态，如果用于搜索或优化目的的演化计算，可能具有很大的潜力。 如果交叉和变异的动力学可以驱动遗传算法中的搜索，并且群内代理相互作用的动力学可以推动粒子群优化算法中的搜索，那么生态系统驱动内的群体动力学可以以一种新的有用的方式进行搜索？ 如果是这样，那么可能有用的动态是什么？
为了解决这些问题，并且由于描述其行为的数据的可用性，本文中我们将重点放在人造进化生态系统上：称为应用程序商店的商业软件环境。 我们调查应用商店动态，重点关注开发者策略的稳定性和不稳定性以及它们如何影响健身。
应用程序商店为移动设备提供数十万个软件应用程序（应用程序）的环境。 在此环境中，应用程序彼此竞争以接收来自用户的下载。 具有符合用户偏好的良好实施功能的应用程序可能会变得更加成功。2 那些执行不佳的功能或功能不理想的用户不会收到下载，因此不会成功。 应用在应用商店环境中有一个位置，这可能取决于他们的成功。 更成功的应用程序可以享受顶级应用程序或新应用程序图表的丰富牧场，他们更有可能获得更多下载。 不太成功的应用程序会发现自己被降级到默默无闻，并未被用户察觉。
与生命系统不同，应用程序不会复制自身，也不会从合子向成人生物发展。 但是，应用程序的开发。 人类开发人员在创建新应用程序时遵循一系列进化策略。 常见的策略包括发布新的应用程序，基于对其性能更佳的应用程序的修改，复制其他开发的成功应用程序以及将其他成功应用程序的功能添加到自己的应用程序。 开发人员还创建了应用程序之间的交互和竞争策略：它们可能通过广告或购买正面反馈吸引人们对应用程序的关注，它们可能会通过使用户群体
\为了这项工作的目的，我们将可持续生态系统定义为一个演化系统，其中至少有两个物种与非零人口大小共存，它们的适应性是相互依赖的，并且它们的持续存在不取决于外界的影响。
\凡“功能”包括应用程序的每个方面，例如功能，外观，教育价值，娱乐价值等。
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应用程序“病毒”，或者他们甚至可能试图通过留下负面反馈来杀死竞争对手的应用。
结果是竞争激烈的进化生态系统，应用程序及其开发人员在不断变化的复杂交互中竞争。 在应用商店中，创建可以接收比其竞争对手更多下载的应用程序的压力始终存在，无论该应用程序属于哪个利基或类别。 从这个意义上说，应用商店作为一个整体来优化应用以满足用户偏好。3
对于本文，我们使用AppEco [1]–[4]，一个基于代理的应用程序商店的进化生态系统模型，作为一个测试平台，以便对生态系统展现的潜在有用的演化动态进行分析。 之前的研究通过模拟iOS应用商店从2008年到2011年调查AppEco并调查开发者策略的表现[3]，宣传对应用下载的影响[1]和应用排名算法[4]。 为了确保这些动态与真实应用程序商店尽可能展示的动态类似，对于这项工作，我们使用从全球10000人调查中收集的数据[5]并将新功能纳入AppEco，如应用功能质量，开发人员功能和应用评级。 我们对AppEco进行了校准，以模拟2008年至2014年的iOS App Store。
我们专注于开发人员策略中的稳定性和不稳定性的原因，并调查其对应用程序适应性的影响。 我们考虑了以下研究问题。
- 应用商店中的开发者策略是否有平衡？ 例如，“捕食者”和“猎物”行为之间是否存在周期性行为，它是如何影响健身的？
- 应用商店战略状态空间中的吸引力是什么？ 例如，有些策略总是比其他策略更成功，它们是否有助于提高健康水平？
- 稳定性和健康之间有什么关系？
本文的其余部分安排如下。 第二节介绍了现有的工作。 第三节描述了AppEco。 第四部分描述了我们对AppEco模型的校准以模拟iOS应用生态系统，第五部分描述了基准AppEco行为。 第六节描述了回答第一个研究问题的实验，第七节描述了回答第二个研究问题的实验，第八节描述了回答第三个研究问题的实验。 第九节提供了结论并讨论了未来的工作。
- 背景
进化计算技术已广泛用于生态系统建模，因为它们表现出与生物系统相似的特性（如基因型/表型映射，适应和进化），并且它们可以有效处理大型搜索空间[6], [7]。 现有的大自然模式的启发
\并非所有的开发者都希望他们的应用成为商店中最好的。 但是，大多数开发人员希望他们的应用程序能够被需要或需要他们应用程序的用户下载，因此他们的应用程序必须与所有其他具有相同功能的应用程序竞争下载。 具有更好功能或更好实施功能的应用程序（更好地满足用户偏好）将获得更多下载。
进化生态系统包括Daisyworld [8]，回声[9]，Tierra [10]， 一群 [11]和SugarScape [12].
还有越来越多的研究使用基于进化代理的建模来探索和理解人类系统，例如金融市场[13]–[17]，组织行为[18]–[21]，外汇市场[22]，劳动力市场[23], [24]，电力市场[25], [26]和药物相互作用的理论研究[27]–[31].
与本研究特别相关的现有模型具有进化学习和竞争的元素。 例如，开发了一个基于代理的模型来分析由少数企业主导的市场中的产出决策演变[32]。 在每个时间段内，每家公司决定是否生产与以前相同的产品，为最初的优势引入新的产品变体，或者复制另一家公司生产的产品。 不同的公司具有不同的开发产品和模仿现有设计的能力; 因此，决定是模仿还是创新的决定因企业而异。 公司有简单的规则来估计所有公司的市场潜力和市场开拓潜力，并使用随机学习规则做出决策。 进行实验以探索企业的创新规则应该如何适应最佳的利润率，无论是对个体企业还是整个行业。
最近，进行了文化进化的实验模拟以研究“复制成功个人”学习策略[33]。 该实验使用虚拟箭头任务，参与者设计虚拟箭头并在虚拟狩猎环境中测试它们，通过单独的试错学习或通过复制另一个参与者的设计来改进其设计。 结果显示，复制成功个人策略比个人学习更具适应性。 在定期允许文化学习的情况下，复制成功个体的适应优势得以维持。
这种背景几乎无法刻画关于进化生态系统模型的文献（更广泛的综述见[34], [35]），但它说明了建模方法的丰富多样性以及创建这些模型作为有助于理解自然系统和人类系统复杂动力学的强大优势。 在本文中，我们利用以前的这些研究并调查了人类生态系统的一种最新形式，使用AppEco来模拟应用商店。
- APPECO
AppEco是移动应用商店生态系统的演化模型，它使用遗传算法作为其表示的灵感。 它将应用程序建模为特征网格（类似于具有基因的个体）。 它为开发人员，用户和应用商店环境建模。 该模型通过分析移动应用程序商店得到通知，对来自15个以上国家的10 000多人进行了关于其移动应用程序使用行为的调查[5]和应用程序开发人员的访谈。
AppEco模拟了应用商店中持续增长的应用程序数量。 开发者代理构建并上传应用程序
图1. AppEco中通过应用程序的代理之间的交互从[1].
图2.应用特征网格F（空单元格为零，为了清楚起见未显示）。
应用商店使用继承和变化的原则; 用户代理浏览应用程序商店并选择要下载的应用程序，请参见图。1。 如果他们收到更多下载，应用程序会更成功。
- AppEco组件
AppEco由四个关键组件组成：1）应用程序; 2）开发人员; 3）用户; 和4）应用程序商店。 我们在下面描述每个
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