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博弈論-不完全信息靜態(tài)博弈博弈論課件(已修改)

2025-10-07 17:10 本頁面
 

【正文】 不完全信息靜態(tài)博弈 STATIC GAME OF INCOMPLETE INFORMATION ——摘自 《 莊子 》 子非魚 , 安知魚之樂? 子非我 , 安知我不知魚之樂? 不完全信息 ?在前面的分析中,我們假定支付函數(shù)是所有參與人的共同知識 (Common Knowledge) ?如果在博弈中至少有一個參與人不知道其他參與人的支付函數(shù),則稱該博弈為不完全信息博弈。 不完全信息 ?一些不完全信息的例子 ?與一個陌生人打交道 ?購買一幅藝術(shù)品 ?一個企業(yè)想進入某個市場 ?參與投標(biāo)的各個廠商 一個簡例:市場進入博弈 ?一個企業(yè)決定是否進入一個新的產(chǎn)業(yè),但不知道在為企業(yè)的成本函數(shù),也不知道一旦進入,在位者決定默許還是斗爭。 ?假定在位者有兩種可能成本函數(shù):高成本和低成本。對應(yīng)兩種不同成本的不同策略組合的支付矩陣如表 31所示。 一個簡例:市場進入博弈 表 31 市場進入博弈:不完全信息 在位者 高成本情況 低成本情況 默許 斗爭 默許 斗爭 進入者 進入 不進入 40. 50 10, 0 30, 80 10, 100 0, 300 0, 300 0, 400 0, 400 如果在位者是高成本 一個簡例:市場進入博弈 在位者 高成本情況 低成本情況 默許 斗爭 默許 斗爭 進入者 進入 不進入 40. 50 10, 0 30, 80 10, 100 0, 300 0, 300 0, 400 0, 400 進入者最優(yōu)行為是進入,在位者最優(yōu)行為是默許。 表 31 市場進入博弈:不完全信息 一個簡例:市場進入博弈 在位者 高成本情況 低成本情況 默許 斗爭 默許 斗爭 進入者 進入 不進入 40. 50 10, 0 30, 80 10, 100 0, 300 0, 300 0, 400 0, 400 如果在位者是低成本 表 31 市場進入博弈:不完全信息 一個簡例:市場進入博弈 在位者 高成本情況 低成本情況 默許 斗爭 默許 斗爭 進入者 進入 不進入 40. 50 10, 0 30, 80 10, 100 0, 300 0, 300 0, 400 0, 400 進入者最優(yōu)行為是不進入,在位者最優(yōu)行為是斗爭(一旦低成本者進入)。 表 31 市場進入博弈:不完全信息 一個簡例:市場進入博弈 在位者 高成本情況 低成本情況 默許 斗爭 默許 斗爭 進入者 進入 不進入 40. 50 10, 0 30, 80 10, 100 0, 300 0, 300 0, 400 0, 400 但進入者不知道在位者究竟是高成本還是低成本,因此,進入者的最優(yōu)選擇依賴于他對在位者成本的信念。 表 31 市場進入博弈:不完全信息 一個簡例:市場進入博弈 ?假定進入者認(rèn)為在位者是高成本的概率是 p,則是低成本的概率是 (1p)。 ?進入者進入的期望支付是 p(40)+(1p)(10) ?進入者不進入的期望支付是 0 ?比較上面兩個表達(dá)式,可知進入者的最優(yōu)選擇為 ?如果 p≥1/5,進入;如果 p1/5,不進入。 ?在前面市場進入博弈中,進入者似乎是在與兩個不同的在位者博弈,一個是高成本的在位者,一個是低成本的在位者。 ?一般地,如果在位者有 T種可能的不同成本函數(shù),進入者似乎是在與 T個不同在位者博弈。 海薩尼 (Harsanyi)轉(zhuǎn)換 ?如果一個參與人并不知道他在與誰進行博弈,博弈的規(guī)則無法進行定義。 ?海薩尼通過引入虛擬的參與人 —— ”自然” (Nature),將不完全信息博弈轉(zhuǎn)換為完全但不完美信息的博弈,從而可用完全信息博弈論進行處理,這就是著名的“海薩尼轉(zhuǎn)換” (Harsanyi Transformation) 海薩尼 (Harsanyi)轉(zhuǎn)換 ?圖 ,經(jīng)過海薩尼轉(zhuǎn)換后,得到的博弈樹。 0 高 低 [P] [1P] 進入者 不進入 進入 不進入 進入 合作 斗爭 合作 斗爭 (0, 300) (0, 400) (40, 50) (10, 0) (30, 80) (10, 100) 圖 31 市場進入博弈 海薩尼 (Harsanyi)轉(zhuǎn)換 ?不完全信息靜態(tài)博弈中,參與人 i的行動空間 Ai可能依賴于他的類型 θi,或者說行動空間是類型依存的 (typecontingent)。 ?比如,一個企業(yè)選擇什么價格依賴于其實力;一個人能干什么事情依賴于其能力,等等。 海薩尼 (Harsanyi)轉(zhuǎn)換 ?因此,行動空間可以表示為 Ai(θi),一個特定行動可表示為集合 Ai(θi)中的一個元素 。 ?類似的,參與人 i的支付函數(shù)也是類型依存的(比如不同成本函數(shù)的企業(yè)利潤各不相同。),用 ui(ai, ai。 θi)表示參與人 i的效用函數(shù)。于是可以用上述參數(shù)表示一個靜態(tài)貝葉斯博弈。 海薩尼 (Harsanyi)轉(zhuǎn)換 ?更為一般地,自然在博弈的開始選擇還可包括參與人的戰(zhàn)略空間、信息集、支付函數(shù)等。 海薩尼 (Harsanyi)轉(zhuǎn)換 ?我們將一個參與人所擁有的所有個人信息稱為他的類型 (Types) ?不完全信息意味著,至少有一個參與人有多個類型(否則就成為完全信息博弈)。 海薩尼 (Harsanyi)轉(zhuǎn)換 ?一般地,用 θi表示參與人 i的一個特定類型, Θi表示參與人 i的所有類型的集合,即 θi∈ Θi ?假定,只有參與人 i知道自己的類型 θi 海薩尼 (Harsanyi)轉(zhuǎn)換 ?根據(jù)海薩尼公理 (Harsanyi Doctrine),假定各參與人類型的分布函數(shù) P(θ1, …, θn )是共同知識。 ?以市場進入博弈為例,在位者高成本的概率 p是共同知識意味著:進入者知道在位者是高成本的概率為 p,在位者知道進入者認(rèn)為在位者是高成本的概率是p… 海薩尼 (Harsanyi)轉(zhuǎn)換 ?用 θi=(θ1,…, θi1, θi+1, …, θn )表示除了 i之外的所有參與人的類型組合。 θ=( θi, θi )表示所有參與人的類型組合。 ?根據(jù)條件概率規(guī)則 ????????? ??iiiiiiiiiiii ppppp),(),()(),()|(?????????海薩尼 (Harsanyi)轉(zhuǎn)換 ?N人靜態(tài)貝葉斯博弈的戰(zhàn)略式表述包括:參與人的類型空間 Θi,條件概率 p1,…, pn,類型依存戰(zhàn)略空間為 Ai(θi), 類型依存支付函數(shù) ui(ai,ai。 θi), i=1,…, n。參與人 i知道自己的類型 θi(屬于 Θi),條件概率pi=pi(θi| θi)描述給定自己屬于 θi的情況下,參與人 i關(guān)于其他參與人類型的一個估計??梢杂?G={Ai。 θi。pi。 ui。 i=1,…, n}表示這個博弈。 靜態(tài)貝葉斯博弈定義 ?給定參與人 i只知道自己的類型 θi,而不知道其他參與人的類型 θi,參與人 i將選擇ai(θi)以最大化自己的期望效用。參與人 i的期望效用函數(shù)定義為 ???????iiiiiiiiiiii aaupv??????? ),)。(),(()|(靜態(tài)貝葉斯博弈定義 ?參與人的類型空間 Θi,條件概率 p1,…, pn,類型依存戰(zhàn)略空間為 Ai(θi), 類型依存支付函數(shù) ui(ai,ai。 θi), i=1,…, n。 ?參與人 i知道自己的類型 θi(屬于 Θi),條件概率 pi=pi(θi| θi)描述給定自己屬于 θi的情況下,參與人 i關(guān)于其他參與人類型的一個估計??梢杂?G={Ai。 θi。pi。 ui。 i=1,…, n}表示這個博弈。 N人靜態(tài)貝葉斯博弈 戰(zhàn)略式表述 N人靜態(tài)貝葉斯博弈的戰(zhàn)略式表述 ?給定參與人 i只知道自己的類型 θi,而不知道其他參與人的類型 θi,參與人 i將選擇ai(θi)以最大化自己的期望效用。參與人 i的期望效用函數(shù)定義為 ???????iiiiiiiiiiii aaupv??????? ),)。(),(()|(貝葉斯納什均衡 (Bayesian
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