コア仮説：有権者が空間内で複数の塊（クラスタ）を作ると、塊ごとに「居心地のよい位置＝局所最適」ができ、 その数だけ政党が立ちうる。単峰（塊が1つ）なら中位投票者定理で全党が中央1点に収束し、政党は1つに潰れる。 ただし「局所最適が複数あるから党が複数」と一方向では言い切れない（一部循環する）。党の数を上流で決めるのは 有権者の許容度（棄権閾値 R＝どこまで離れた党を許せるか）と空間の広さの比——形式的には「生存に必要な最小シェア τ と空間の広さの比」（共存できる党数 N ≲ 1/τ）——で、局所最適は「なぜそこに留まるか」を説明する近接メカニズム。
収束について：多くの初期配置では各党がそれぞれの塊に居着いて止まる（＝収束）。初期配置を変えながら試すと体感8割ほどはナッシュ均衡らしき配置に落ち着く。
ただし配置によっては、候補位置が「クラスタ重心＋ジッター」と離散的なため党がラウンドごとに別クラスタへ飛び、空いた重心へ参入が補充する循環（リミットサイクル）から抜けないことがある。
最大移動量が0付近に貼り付けば均衡、振動が続けば未収束（右下グラフで判定できる）。面白いのは「たいてい収束するのに、ある配置だと延々と止まらない」その境目。
なお純粋戦略均衡が原理的に存在しないと示せるのは1次元空間での3党以上のような特定のケース（Eaton–Lipsey の古典的反例）で、一般には党数・次元・初期配置しだいで均衡が在ることも無いこともある。
まず試すなら（やさしい順）
① 「▶ 再生」を押す：政党（◯）が票を求めて動き回る。ピタッと止まれば収束、いつまでも動き続ければ未収束。
② 「小選挙区／比例代表」を切り替える：政党の数や最大党の大きさがどう変わるか見比べる。
③ 「乱数シード」を変える：有権者の初期配置が変わり、行き着く先も変わる（毎回ちがう結果になるのが普通）。
④ 「棄権閾値 R」を下げる：「合う党がない」と投票をやめる人が増え、真ん中寄りの党が有利になる。
⑤ 「クラスタ散らばり」を上げる：有権者の塊どうしが溶け合って1つになり、政党が真ん中に集まりやすくなる。
⑥ 「有権者分布」を「ランダム」にする：有権者の塊そのものをシードから作り直す。塊が偶然くっつけば1党に、離れていれば多党になる。
各操作で何が起き、なぜそうなるかの詳しい手順は
「仮定と各stepの説明」ページの“遊び方の実例”にまとめてある。
まだ入っていない要素：戦略投票（死票回避の乗り換え）と先行者の縄張り効果。 この2つを入れると小選挙区で「巨大与党＋少数野党乱立」が出やすくなる（現状の正直投票モデルでは多党のまま）。