南京航空航天大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院精品課程群建設(shè)組(編輯修改稿)
2024-11-16 21:09 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 它們的最大利益 ” （ 即理性經(jīng)濟(jì)人 ） 表示懷疑 （ 吳德勤 ， 納什均衡的內(nèi)涵 、 問題和前景 ―― 讀 《 納什均衡論 》 ， 上海大學(xué)學(xué)報（ 社會科學(xué)版 ） ， ） 。 進(jìn)化博弈理論的誕生 正是由于經(jīng)典博弈理論中的這一無法圓滿解決的理性困惑問題 ， 卻摧生了進(jìn)化博弈理論 （ 它放棄了經(jīng)典博弈論的充分理性假說 ， 將生物視為有限理性的當(dāng)局者 ， 它們在相互競爭的同時完成自身的進(jìn)化 ， 合理解釋了某些生物習(xí)性的形成 。 Maynard Smith, J. 1982） 。 20世紀(jì) 60年代生物學(xué)家們就已經(jīng)用進(jìn)化博弈理論來解釋生態(tài)現(xiàn)象了 ， 特別是 Maynard和 Price（ 1973） 及Maynard（ 1974） 提出進(jìn)化穩(wěn)定策略 （ Evolutionarily Stable Strategy, ESS） 這一進(jìn)化博弈的基本概念之后 ， 該理論逐漸被廣泛地運(yùn)用生態(tài)學(xué) 、 社會學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)等領(lǐng)域 。 進(jìn)化博弈理論的誕生 近年來，在國外有關(guān)進(jìn)化博弈的理論研究與應(yīng)用方面的文章已經(jīng)占據(jù)了博弈論文獻(xiàn)中的一個較大的份額，而且越來越大（ On economy applications of evolutionary game theory,《 Evolutionary Economics》 , J Evol Econ (1998)8: 1534, Daniel Friedman,1998）。目前，國外主要用于刊載進(jìn)化博弈及其相關(guān)內(nèi)容文章的英文版雜志主要：Evolutionary Economics, Journal of Mathematical Biology, International Journal of Game Theory, Review of Economic Design 等等。 如果說經(jīng)典博弈理論的發(fā)展對經(jīng)濟(jì)、社會和其它各相關(guān)領(lǐng)域所產(chǎn)生的影響是人們始料不及的。那么，今天，人們對進(jìn)化博弈理論寄予了更高的期望。 灰系統(tǒng)的理論和思想在博弈領(lǐng)域中的可能的應(yīng)用及其前景展望 要領(lǐng)域 從整個博弈論的發(fā)展過程來看，博弈理論是在回答了一個個的現(xiàn)實向其提出的問題同時，而使其自身不斷地走向完善。今天，應(yīng)該可以說，博弈理論獲得了驚人的發(fā)展。前不久，我們在相關(guān)網(wǎng)站對近幾年來有關(guān)博弈理論研究與應(yīng)用方面的文章進(jìn)行了檢索，共檢索到有關(guān)中文文章近 2020多篇。 這些文獻(xiàn)涉及到博弈理論與應(yīng)用研究的各個方面。從對這些文獻(xiàn)的初步研究中，我們發(fā)現(xiàn)：無論是經(jīng)典博弈理論還是進(jìn)化博弈理論都是建立在經(jīng)典數(shù)學(xué)基礎(chǔ)之上的，所解決的博弈問題主要涉及到，完全信息靜態(tài)、完全信息動態(tài)、不完全信息靜態(tài)、不完全信息動態(tài)和基于有限理性的進(jìn)化博弈問題等。 現(xiàn)實世界除了不完全信息 （博弈論中的不完全信息有著特定的含義，即：滿足支付函數(shù)是所有參與人的共同知識這一假定的博弈，稱為完全信息博弈；否則，則稱之為不完全信息博弈） 和有限理性 （完全理性是指：博弈過程中的行為主體始終以自身最大利益為目標(biāo)，具有在確定和不確定環(huán)境中追求自身利益最大化的判斷和決策能力，還要求他們具有在存在交互作用的博弈環(huán)境中完美的判斷和預(yù)測能力；不僅要求人們自身有完美理性，還要求人們相互信任對方的理性，有理性的共同知識（有限理性條件下的進(jìn)化博弈理論， 《 上海財經(jīng)大學(xué)學(xué)報 》 ，謝識予， ））； 我們把不滿足這一假設(shè)條件的理性，稱之為有限理性） 等之外，還有未來的不確定性、有限知識 （或稱有限信息、貧信息， 《 灰色系統(tǒng)理論及其應(yīng)用 》 ，劉思峰等著，科學(xué)出版社， 1999） 等等許多問題。 然而遺憾的是，對于這些問題，在目前的博弈理論中涉及的極少，尤其是有限知識等問題，就更是如此。 我們知道，由于人的認(rèn)識能力、知識水平和時間等等多種因素的限制，有限知識（灰信息）是普遍存在的，這就導(dǎo)致了人們對系統(tǒng)的認(rèn)識不可能部是十分完全的，也就是說，展現(xiàn)在人們面前的系統(tǒng)往往不是 “ 白 ” 的，而是 “ 灰 ” 的。一般認(rèn)為在以下四種情況下，系統(tǒng)信息表現(xiàn)為不完全，或稱為灰的（ 《 灰色系統(tǒng)理論及其應(yīng)用 》 ，劉思峰等著，科學(xué)出版社， 1999） ： （ 1）元素（參數(shù)）信息不完全； （ 2）結(jié)構(gòu)信息的不完全； （ 3）邊界信息的不完全； （ 4）運(yùn)行行為信息的不完全。 由此可以推斷，博弈理論中所涉及到的許多問題幾乎都是灰的，然而，目前的博弈理論對這些現(xiàn)實中的灰系統(tǒng)幾乎都采用了過份簡化的方法（將這些灰系統(tǒng)簡單的看作白系統(tǒng)）進(jìn)行處理，而這樣做的必然結(jié)果是導(dǎo)致了博弈論的預(yù)測對現(xiàn)實的指導(dǎo)作用大打折扣。 事實上，在經(jīng)典博弈理論的某些不確定信息問題的處理上，就已經(jīng)表現(xiàn)出了灰系統(tǒng)思想的應(yīng)用。例如，在一個不完全信息的抓錢博弈 （ 《 博弈論與信息經(jīng)濟(jì)學(xué) 》 張維迎者，上海人民出版社， ） 中，就引入了參與人的類型 ，且假定 在 的區(qū)間上均勻分布，其損益值矩陣如表 1所示。 然而，到目前為止，系統(tǒng)地運(yùn)用灰系統(tǒng)理論解決博弈問題的文獻(xiàn)卻極為少見。 表 1 不完全信息抓錢博弈 抓 不抓抓 － 1 ，－ 1不抓 0 ， 0參與人 2參與人111 , 0??20 , 1 ?? 我們知道，灰系統(tǒng)理論與其它一些不確定性數(shù)學(xué)（概率統(tǒng)計，模
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