码迷,mamicode.com
首页 > 其他好文 > 详细

博弈论 斯坦福game theory stanford week 4.0_

时间:2018-03-13 22:49:47      阅读:237      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:latex   混合   not   title   backward   src   效果   两种   tps   


title: 博弈论 斯坦福game theory stanford week 4-0
tags: note
notebook: 6- 英文课程-15-game theory
---

博弈论 斯坦福game theory stanford week 4-0

perfect information extensive form: taste 完美的信息广泛的形式:品味

包含时间的博弈形式

一般的博弈的形式中并不包括序列的变量,比如时间变量,或者博弈者的动作序列

所以现在我们可以引入拓展形式来描述上述这些问题

这种形式分为两种:

  • 完美信息形式
  • 不完美信息形式

完美信息博弈

我们这样定义通过一个结构:

技术分享图片

  • N 代表博弈者的集合
  • A 代表行为的集合
  • 剩下的部份是选择点和这些点的标签
    • H 代表无终端的选择点
    • x 所有的可能的行为的集合
    • 技术分享图片行为的选择
  • Z 终端点,终结点,与无终端点相排斥的点
  • 收益函数,技术分享图片

完美信息博弈的例子

技术分享图片

这是一个关于分钱的博弈,两个人分两块钱

第一个博弈者有三个选项,2-0,1-1,0-2这三种分钱的方式。

对于这三个选择,博弈者二都有两个选择。

同意和不同意

例子中的纯策略

这个例子中有多少的纯策略呢?

1 有一个选择点,但是这个点有三个分支。

2 有三个选择点,每个选择点有两个分支。

但是我们的纯策略有八种,这是技术分享图片所以是8.也就是说节点二不是选择一个决策,而是应对1 的每一个决策选择一个决策。

技术分享图片

我们定义: 在一个完美信息拓展决策中,一个人的纯策略的个数通过上述公式确定。

一个更加复杂的例子是这样的

技术分享图片

玩家2 的选择有多少种呢?

答案是4种:技术分享图片

玩家一的呢?

同样是四种,因为即使有的时候他的第二次决策是并没有实际效果的,但是在决策开始前他也必须做出。技术分享图片

在我们定义了纯策略的定义后,我们就可以轻易的得到下面定义:

混合策略

最优响应

纳什均衡

标准的形式和拓展的形式

对于有些的拓展形式是可以转化成一般形式的,比如例子1.

技术分享图片

如下图所示。

我们可以发现,这种形式会产生冗余,比如左上角和右上角

定理:每一个完美信息博弈都有一个纳什均衡

那么这个博弈的纯策略纳什均衡是多少呢?

技术分享图片

答案是我圈出的那个,具体的方法可以使用前面学到的方法进行求解。

subgame perfection 子博弈完美性

在这个博弈中

技术分享图片

有一个纳什均衡是(BH)(CE)

我们看到如果 1 有机会进行第二次选择,对他来说,他一定不会选择H,而是会选择G

不过他这样做是在威胁2,从而让他选择F

在这样的情境下,我们进行这样的两个定义

技术分享图片

在h的根下的子游戏G

这个问题就表明了,有的时候子博弈的纳什均衡有的时候并不是完整博弈的完整性。

下面的那个纳什均衡是子博弈完美的呢?

技术分享图片

(AG)(CF)是子博弈完美的

因为他的子博弈的纳什均衡和完整博弈的纳什均衡是一致的。

其他的博弈都是不可信的

Backward induction 后向诱导

在这种的情况下,我们怎么计算子博弈的完美均衡呢?

思路就是,先从最低端开始寻找,然后一点点的向上寻找。

技术分享图片

对于这个问题,我们可以使用上面的算法来求解。

不过对于零和问题,我们可以将问题进行简化。我们可以很轻易的衡量每一个节点的得失,因为是零和博弈,你的获得就是我的失去。

博弈论 斯坦福game theory stanford week 4.0_

标签:latex   混合   not   title   backward   src   效果   两种   tps   

原文地址:https://www.cnblogs.com/zangzelin/p/8563028.html

(0)
(0)
   
举报
评论 一句话评论(0
登录后才能评论!
© 2014 mamicode.com 版权所有  联系我们:gaon5@hotmail.com
迷上了代码!