文章分类 -  博弈之道

摘要:1967年,海萨尼(John Harsanyi)指出所有老定义下具有不完全信息的博弈都可以在不改变其精髓的情况下被重新模型化为一个完全但不完美的信息博弈,这一切只需要添加一个由自然在不同规则集合中进行选择的初始行动即可。 在老的定义中,博弈论学家常指出不完全信息博弈是不可分析的,而海萨尼的创见使得这一切有所改变。 老的定义是这样描述的:在完全信息博弈中,全体参与人都知道博弈的规则,否则这一... 阅读全文
posted @ 2005-06-27 20:36 一根神棍研古今 阅读(3686) 评论(1) 推荐(0)
摘要:问一个人,选择硬币是选择正面还是反面,概率应该是50%,但如果换一个问法:你认为我会选择什么,这就产生了聚点:我选择正面,而你也恰好认为我要选择正面的话,这是共同的选择。 在许多组合中,总有一些看起来要更有可能一些,比如111,222,333,888,888就非常容易成为聚点,这是出于心理上的原因尤为引人注目,当然,这也与环境之类的有关与个人文化水平有关,值得注意的是:这些聚点本身也是纳什均... 阅读全文
posted @ 2005-06-23 19:45 一根神棍研古今 阅读(2216) 评论(0) 推荐(0)
摘要:纳什均衡与优势策略均衡是完全不同的,纳什均衡给出了对问题的一种新的分析方法。它往往用于在没有优势均衡与重复剔除优势均衡的情况之下。它的正确并不容易看出,但普遍的应用却很广泛。 智猪博弈 在下面的例子之中: 猪圈里有两头猪,一头大猪,一头小猪。猪圈的一头有一个猪食槽,另一头安装一个按钮,控制猪食的供应。按一下按钮会有10个单位的猪食进槽,但谁按按钮就需要付2个单位的成本。若大猪先到,大猪吃... 阅读全文
posted @ 2005-02-16 17:59 一根神棍研古今 阅读(3495) 评论(1) 推荐(0)
摘要:风险爱好(Risk-Love):风险爱好的参与人,常常会不顾可能发生的危险,仍实施某项行为和进行某项决策活动。其效用函数是凸型的,期望效用必然小于概率事件的期望效用。风险爱好企业获随机收益比获取确定收益所承担的风险要大,而机会则小。其效用函数用公式表示就是:,其中U(l)表示效用函数,E(l)数学期望,表示概率事件的结果。 风险中性(Risk-Neutral):这种企业既不冒险也不保守。... 阅读全文
posted @ 2005-02-16 16:58 一根神棍研古今 阅读(6257) 评论(1) 推荐(0)
摘要:帕累托最优与帕累托改进的定义 是指资源分配的一种状态,在不使任何人境况变坏的情况下,而不可能再使某些人的处境变好。帕累托改进是指一种变化,在没有使任何人境况变坏的前提下,使得至少一个人变得更好。一方面,帕累托最优是指没有进行帕累托改进的馀地的状态;另一方面,帕累托改进是达到帕累托最优的路径和方法。帕累托最优是公平与效率的“理想王国”。 帕累托最优是以提出这个概念的意大利经济... 阅读全文
posted @ 2005-02-15 18:01 一根神棍研古今 阅读(5428) 评论(1) 推荐(0)
摘要:优势策略均衡是由每个参与人的优势策略所组成的策略组合,这个概念通常在一般意义上的囚徒困境博弈中可以体现。 囚徒困境 两名囚犯:行与列,正在被隔离审讯之中,若两人都坦白,则每人入狱8年;若两人都抵赖,则每人入狱1年;若其中一个人坦白,则他被放掉,另一人入狱10年。 列 抵赖 坦白 抵赖 -1,-1... 阅读全文
posted @ 2005-02-15 17:03 一根神棍研古今 阅读(10814) 评论(1) 推荐(0)
摘要:博弈的基本要素包括: 参与人(Players) 指作决策的个体,每个参与人的目标都是通过选择行为来最大化自身的效用。 有时候,模型会明确引入“虚拟参与人(pseudo-players)”这个概念,这个角色通常以纯机械般的方式来采取德。比如说“自然”就是一种虚拟参与人,它在博弈的特定时点上以特定的概率随机选择行为。 行动(Action) 信息(Information) 在模型化的时候,... 阅读全文
posted @ 2005-02-15 16:34 一根神棍研古今 阅读(1979) 评论(0) 推荐(0)
摘要:下文来自于:http://www.sjd.com.cn/notes/file2001181.htm 近几年来,博弈的观点频频出现在各类经济管理书籍中,那么,博弈究竟是什么?博弈对现代企业管理有何启发或指导意义呢? 通俗地讲,博弈论是一种“游戏理论”。其准确的定义是:一些个人、团队或其他组织,面对一定的环境条件,在一定的规则约束下,依靠所掌握的信息,同时或先后,一次或多... 阅读全文
posted @ 2005-01-30 17:23 一根神棍研古今 阅读(1405) 评论(0) 推荐(0)

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