随笔分类 -  笔记

• 《凸优化》阅读笔记
  摘要：常见凸集 凸集的定义：设集合$D\in \mathbf^n$，若对于任意两点$x,y\in D$，以及实数$\alpha(0\leq\alpha\leq1)$，都有： \[ \alpha x+(1-\alpha)y\in D \] 则称集合$D$为凸集 仿射集合：如果集合$C\in \mathbf^ 阅读全文
  posted @ 2019-10-02 11:43 hdawen 阅读(7046) 评论(1) 推荐(1)
• 网络最大流问题
  摘要：一、流网络 对于一个流网络 G=(V,E) 是一个有向图，其中每条边 (u,v)∈E 均有一个非负容量 c(u,v)≥0 ，每条边实际流通的流量记为f(u,v)。流网络中有两个特别的顶点：源点s和汇点t。如下图所示： （注：“x/y”，其中x为边上的实际流量 f(u,v) ，y表示边上的流量限制 c 阅读全文
  posted @ 2019-03-19 21:36 hdawen 阅读(718) 评论(0) 推荐(0)
• 04完美信息动态博弈
  摘要：本文是根据 Game Theory (Giacomo Bonanno) 一书第二、三、四章整理的学习笔记。 完美信息动态博弈和不完美信息动态博弈 正规形式的博弈概念一般用于静态博弈，静态博弈的过程可以用矩阵表示出来；扩展形式的博弈一般是指动态博弈，动态博弈的过程可以用决策树表示出来。如下图所示是一个 阅读全文
  posted @ 2019-01-11 15:37 hdawen 阅读(1370) 评论(1) 推荐(0)
• 03博弈论基础知识以及完全信息静态博弈
  摘要：本文是根据 Game Theory An Introduction (Steven Tadelis) 一书第三、四、五、六章整理的学习笔记。 博弈的分类 完全信息：博弈的完全信息是指博弈的所有玩家必须拥有以下四个共识： 1. 所有玩家可能采取的行动信息， 2. 所有行动对应的结果， 3. 所有玩家的 阅读全文
  posted @ 2018-12-24 16:33 hdawen 阅读(2526) 评论(0) 推荐(0)
• 02引入不确定性和时间因素
  摘要：本文是根据 Game Theory An Introduction (Steven Tadelis) 一书第二章整理的学习笔记。 离散结果(Discrete outcomes) 为了形象表示一个决策过程中的随机因素，一种常用的技巧是引入 决策树 来进行分析： 如上图所示，g 和 s 表示策略集 A= 阅读全文
  posted @ 2018-12-20 14:46 hdawen 阅读(440) 评论(0) 推荐(1)
• 01单人决策问题
  摘要：本文是根据 Game Theory An Introduction (Steven Tadelis) 一书第一章整理的学习笔记。 博弈问题的本质是决策问题。因此，本书中作者从决策问题开始讲述，并根据决策问题中的一些合理假设来逐步演化得到博弈论问题以及相关理论。由于博弈理论是基于一些假设的框架下建立的 阅读全文
  posted @ 2018-12-16 12:29 hdawen 阅读(613) 评论(0) 推荐(1)