9、正规形式博弈的其他解概念

正规形式博弈的其他解概念

在博弈论中,除了纳什均衡这一重要的解概念外,还有许多其他的解概念。这些解概念在不同的情境下有着各自的应用和意义,下面将详细介绍几种常见的解概念。

1. 最大最小和最小最大策略
  • 最大最小策略和最大最小值
    • 最大最小策略是指在一个 $n$ 人一般和博弈中,玩家 $i$ 的一种(不一定唯一,通常为混合)策略,该策略能最大化玩家 $i$ 在最坏情况下的收益。即当其他所有玩家都采取对玩家 $i$ 造成最大伤害的策略时,玩家 $i$ 所能获得的最小收益。最大最小值(或安全水平)则是最大最小策略所保证的最小收益。
    • 形式化定义为:玩家 $i$ 的最大最小策略是 $\arg \max_{s_i} \min_{s_{-i}} u_i(s_i, s_{-i})$,最大最小值是 $\max_{s_i} \min_{s_{-i}} u_i(s_i, s_{-i})$。
    • 以“性别大战”游戏为例,每个玩家的最大最小值是 $2/3$,并且需要采取混合策略。最大最小策略对于保守的玩家来说是一个明智的选择,因为即使其他玩家的行为是任意的,玩家 $i$ 仍然能获得至少等于其最大最小值的期望收益。
  • 最小最大策略和最小最大值
    • 在两人博弈中,玩家 $i$ 针对玩家 $-i$ 的最小最大策略是一种能使玩家 $-i$ 的最大收益保持最小的策略,玩家 $-i$ 的最小最大值就是这个最小值。在 $n$ 人博弈($n > 2$)中,定义玩家 $i$ 针对玩家 $j$
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选 依据某些适应性条件测算这些候选的适应度 根据适应度保留某些候选,放弃其他候选 对保留的候选进行某些操作,生成新的候选 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的。 名词释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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