第三章-第五节-演化博弈模型

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演化博弈方法

演化博弈方法

演化博弈方法

演化博弈方法是一种理论工具,用来描述在多个个体、组织之间互动的过程中,在适应和合作之间寻求平衡的方式。演化博弈方法可以帮助我们理解复杂的生物和社会系统,以及它们如何演化和适应。

演化博弈方法的基本概念

演化博弈方法的基本概念包括两个相互关联的概念:演化和博弈。其中演化是指一个物种或个体针对环境的适应性变化,博弈则是指互动参与者追求最大利益的过程。

演化博弈方法的步骤

演化博弈方法主要包括以下步骤:

1. 设定基本模型

演化博弈方法的第一步是确定基本模型。模型中需要包括参与者的数量、行为选项、收益函数和演化规则等信息。

2. 计算策略的收益

演化博弈方法通过计算策略的收益,来分析策略是否能够稳定存在或者演化。这个过程中需要考虑到参与者的互动和环境的变化。

3. 推导出一组稳定策略

在经过多次迭代和优化之后,演化博弈方法可以推导出一组稳定策略,这些策略可以在长期的互动中获得最大利益。这些策略通常被称为纳

什均衡。

4. 分析演化路径

演化博弈方法还可以用来分析演化路径,即为什么一种策略会取代另

一种策略,以及这个过程是如何进行的。

演化博弈方法的应用

演化博弈方法在生物和社会学等领域中都有广泛的应用。

在生物学中,演化博弈方法可以用来研究有机体之间的互动和自然选择。例如,通过使用演化博弈方法可以研究动物之间的搏斗、求偶和

繁殖等行为。

在社会学中,演化博弈方法可以用来研究群体行为和社会结构的演化。例如,通过使用演化博弈方法可以研究社交网络中的合作、竞争和共

存等现象。

总之,演化博弈方法是一种有用的理论工具,可以帮助我们理解复杂

演化博弈论PPT课件

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dy/dt = y(u2s – u2a)=y(1-y)(-2x)
先对博弈方1的复制动态方程分析: 若y=1/2,那么dx/dt始终为0,这意味着所有x水平都是稳定状态; 若y≠1/2,则x*=0、 x*=1,是两个稳定状态,其中y>1/2时, x*=0是 ESS,y<1/2时, x*=1是ESS。 再对博弈方2的复制动态方程分析: 若 x=0,那么dy/dt始终为0,这意味着所有x水平都是稳定状态; 若x≠0 (此时必然x>0),则y*=0、 y*=1,其中y*=0是ESS。
17
混合策略的演化稳定性
胆小鬼博弈
Y
a(q)
b(1-q)
混合策略纳什均衡 ((1/3,2/3),(1/3,2/3))
a(p) 0,0
2,1
X pq*0p(1q)*2(1p)q*1(1p)(1q)*0
X b(1-p) 1,2
0,0
X/p(1q)*2q0 q1/3
Y qp*0q(1 p)*2(1q)p*1(1q)(1 p)*0
u1e、u1n、u1a:
2
u1e= y*0 +(1-y)*2 =2(1-y) u1n= y*1 +(1-y)*1 =1 u1a = x u1e +(1-x) u1n =2x(1-y)+(1-x)
1 进入x 不进1-x
打击y 0, 0 1, 5

演化博弈_精品文档

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演化博弈

演化博弈是一种研究群体中个体之间的相互作用和演化途径的理论

模型。它是组成生物系统的个体在互相竞争、合作和适应环境中展

现演化规律的数学模型。在生物学、社会学、经济学和计算机科学

等领域都有广泛的应用。

演化博弈理论起源于20世纪60年代,由数学家John Maynard Smith和动物学家George R. Price提出,并在之后的几十年里得

到了持续的发展和应用。它的核心思想是探索演化过程中个体间竞

争和合作的策略选择与结果,以及这些策略在不断变化的环境中的

生存优劣。

演化博弈的研究对象可以是动物、植物、微生物甚至人类社会中的

个体或群体。通过建立数学模型,研究者可以模拟不同类型的策略

和环境条件下个体间的互动和适应过程。

在演化博弈中,个体的策略选择通常基于直接或间接相互作用的效果。直接相互作用是指个体与其竞争对手之间的直接对抗或合作,

而间接相互作用则是指通过与其他个体的互动间接影响自己的结果。个体根据效益值来评估自己的策略选择,并根据效益值的优劣来决

定是否调整策略。

演化博弈理论研究了许多不同类型的博弈,其中最经典的是囚徒困境。囚徒困境是指两个被捕的罪犯面临合作或背叛对方的选择。如果两个罪犯都合作,他们都会获得较轻的刑罚;如果一个背叛,而另一个合作,背叛者将获得更轻的刑罚,而合作者将获得较重的刑罚;如果两个都背叛,他们都将面临较重的刑罚。在囚徒困境中,合作是理性的选择,但是当面临一次性选择时,个体往往会选择背叛。

演化博弈理论的研究内容也包括混合策略、进化稳定策略和协同演化等。混合策略是指个体在不同的时间点选择不同的策略,以降低被对手预测和利用的风险。进化稳定策略是指在给定环境下能够稳定存在并不易被替代的策略。协同演化是指不同演化过程之间的相互影响和演化路径的依赖关系。

第三章-第五节-演化博弈模型解读

第三章-第五节-演化博弈模型解读
设:群体比例的动态变化速度为
dx x U Y U dt
dx 则: x 2 x3 dt
当x=0时,稳定;
复制动态方程
当x>0时,最终稳定于x*=1
dx/dt
dx x 2 x3 dt
乙 Y 甲 Y N 1,1 0, 0 N 0 ,0 0,0
0
1
图1 签协议博弈的复制动态相位图 x*=0,x*=1为稳定状态,此时,dx/dt=0 但x*=1为ESS,即最终所有人都将选择“Y”
适应能力最强的公司。
在演化博弈理论中,演化稳定策略 (Evolutionary Stable
wk.baidu.com
Strategy, ESS)和复制动态(Replication Dynamics)是两个核
心概念。演化稳定策略是指在博弈的过程中,博弈双方由于有 限理性,博弈方不可能一开始就找到最优策略以及最优均衡点。
于是,博弈方在博弈的过程中需要不断进行学习,有过策略失
F x
dx x a c 1 x b d x U1 U x 1 x dt
当F(x) =0时,
复制动态稳定状态为:x*=0,x*=1,x*=(d-b)/(a-b-c+d)
稳定性定理
F(x)=dx/dt,t↑,则x↑
第五节 演化博弈模型
一、演化博弈思想

演化博弈模型matlab编码

演化博弈模型matlab编码

演化博弈模型matlab编码

演化博弈模型是一种用于研究群体行为的模型,它模拟了种群内个体之间的博弈和进化过程。在这个模型中,每个个体有一个策略,这个策略会对其自身的收益和其他个体的收益产生影响。随着时间的推移,个体的策略会不断地进化,从而导致整个种群的行为模式发生改变。

matlab作为一种常用的科学计算工具,可以方便地实现演化博弈模型。下面是一个基于matlab的简单演化博弈模型的实现代码: ```matlab

% 演化博弈模型的matlab实现

% (仿) 《The Selfish Gene》

% 初始化

N = 100; % 种群规模

T = 100; % 模拟时间

p = 0.5; % 初始策略为协作与背叛各占一半

G = [4 1; 5 2]; % 收益矩阵

strat = rand(N,1) > p; % 随机生成初始策略

% 模拟

for t = 1:T

% 计算每个个体的收益

payoff = zeros(N,1);

for i = 1:N

for j = 1:N

if i ~= j

if strat(i) == 1 % i协作

if strat(j) == 1 % j协作

payoff(i) = payoff(i) + G(1,1); else % j背叛

payoff(i) = payoff(i) + G(1,2); end

else % i背叛

if strat(j) == 1 % j协作

payoff(i) = payoff(i) + G(2,1); else % j背叛

payoff(i) = payoff(i) + G(2,2); end

演化博弈模型

演化博弈模型

2021/10/10
14
谢谢老师和同学们
2021/10/10
15
演化博弈 ——2012《金融监管研究》
2021/10/10
1
研究问题的背景
随着社会经济全球化发展,环境保护、气候变暖、生态能源 等问题日益突出,可持续发展的压力越来越大
发展绿色信贷:探究影响绿色信贷实施效果的主要原因,建 立科学的绿色信贷政策体系,完善绿色信贷实施机制以及进 一步提升实施效果
2021/10/10
(分析) 一方面,不考虑监管部门惩罚F的情况下,如果银行实施绿色信贷 所获得的双倍收益2S能够不断趋近于银行损失的客户资源的收益M,那么不 实施绿色信贷的银行的比例将会缩小;另一方面,加入监管部门惩罚F,且 (S+2F) 不断趋向于M,选择实施绿色信贷的银行的比例将会趋近于1。
(怎么做)在保证银行实施绿色信贷获得的收益S,监管部门增强对银行违 规放贷的检查和处罚力度,增加银行不实施绿色信贷所支付的成本F,并且二 者能够与银行实施绿色信贷后流失客户导致的损失M不断接近的前提下,才 能使得更多的银行贯彻执行绿色信贷
2021/10/10
12
在“协调博弈”情形中,银行间的博弈将演进为两个稳定状态,一个
是均不实施绿色信贷,另一个是都选择实施绿色信贷。在绿色信贷政策起 步阶段,实施绿色信贷的银行的比例对最终达到全体银行均实施绿色信贷 的良好状态至关重要。

第三章-第五节-演化博弈模型报告

第三章-第五节-演化博弈模型报告

F x
dx x 1 x x a c 1 x b d dt v vc x 1 x x 1 x 2 2
当F(x) =0时,x*=0,x*=1,x*=v/c为稳定状态
乙 鹰 甲
第五节 演化博弈模型
一、演化博弈思想
传统博弈理论的两个苛刻假设: (1)完全理性(2)完全信息 与传统博弈理论不同,演化博弈理论并不要求参与 人是完全理性的,也不要求完全信息的条件。 演化博弈论(Evolutionary Game Theory)把博弈 理论分析和动态演化过程分析结合起来的一种理论。
F ‘(0) >0, F’(1)>0,而 F‘(1/6)<0,
F x
dx x a c 1 x b d x U1 U x 1 x dt
当F(x) =0时,
复制动态稳定状态为:x*=0,x*=1,x*=(d-b)/(a-b-c+d)
稳定性定理
F(x)=dx/dt,t↑,则x↑
x
(二)一般两人对称博弈
甲 S1 S2
乙 S1 a,a c, b S2 b ,c d,d
群体中采用S1的比例为x,S2的比例为1-x,对于甲
U1 x a 1 x b
U2 x c 1 x d

sd演化博弈模型

sd演化博弈模型

sd演化博弈模型

SD演化博弈模型(Stochastic Dynamic Evolutionary Game Model)是一种用来描述群体中个体行为演化过程的数学模型。该模型结合了演化博弈论和随机性的因素,允许个体的行为在一定程度上发生变异和随机选择,从而更真实地反映现实生活中的群体行为演化过程。

在SD演化博弈模型中,每个个体会被赋予一定的策略(也称

为行为)来参与博弈。个体的策略选择将决定其在博弈中的收益或者支付。随着时间的推移,个体根据自身的策略和其他个体的策略的效果,可能会调整或者改变自己的策略,以谋求更高的收益。

与传统的演化博弈模型不同,SD演化博弈模型引入了随机性

的因素。这种随机性可以是由外部环境的不确定性或者个体之间的随机交互所引起的。随机性使得个体在选择策略时不仅受到自身的收益和其他个体策略的影响,还有一定的随机因素的干扰。这种随机性的引入可以使模型更能真实地反映群体行为的波动和变化。

SD演化博弈模型在研究群体行为演化的过程中有广泛的应用。例如,研究不同类型的策略在群体中的竞争优势、稳定状态、持续演化等问题。这种模型可以帮助我们更好地理解群体行为的形成和演化机制,为实际问题的解决提供理论指导。

演化博弈 两个解

演化博弈 两个解

演化博弈两个解

抽象:

在进化生物学和博弈论领域,演化博弈是一种研究生物个体通过策略选择和适应性进化来达到最优结果的方法。演化博弈可以用来解决个体行为和群体结果之间的矛盾。本文将讨论演化博弈的两个解。

第一部分:演化博弈的基本概念

演化博弈是通过模拟生物个体之间相互作用的策略选择来研究群体行为的方法。在一个演化博弈模型中,个体通过与其他个体的交互来选择最佳策略,该策略可以使个体在演化过程中获得更大的适应度。适应度在演化过程中被认为是生存和繁殖成功的度量标准。

第二部分:纳什均衡解

纳什均衡解是演化博弈中常用的解决方法之一。纳什均衡是指在一个博弈中,每个参与者选择的策略是其他参与者策略确定的情况下,自己无法通过单方面改变策略来获得更好的结果。在演化博弈中,纳什均衡解是指一个策略组合,在该组合下,没有个体可以通过改变自身策略来获得更高的适应度。纳什均衡解可以解释为演化过程中的稳定态。

第三部分:演化稳定策略解

除了纳什均衡解,演化博弈还有一个解是演化稳定策略解。演化稳定策略解是指在演化过程中,如果大多数个体都采用某一策略,并且

这些个体在与其他不同策略个体的交互中能够获得更高的适应度,那么这个策略就是一个演化稳定策略。演化稳定策略解描述了个体在演化过程中能够稳定存在的策略选择。

结论:

演化博弈是研究生物个体行为和群体结果之间关系的一种方法。纳什均衡解和演化稳定策略解是演化博弈中常用的解决方法。纳什均衡解描述了个体在策略选择中无法通过单方面改变来获得更好结果,而演化稳定策略解描述了个体在演化过程中通过与其他个体的交互来选择更优策略的过程。两个解在不同的情况下对个体行为和群体结果的解释有所不同,但都是有效的方法来理解演化博弈。

vensim演化博弈案例

vensim演化博弈案例

vensim演化博弈案例

主题:vensim演化博弈案例

要求:介绍一个使用vensim进行演化博弈模拟的案例,包括模型构建、参数设定、结果分析等内容。

案例:

在生态系统中,物种之间的相互作用是一个复杂的演化博弈过程。为

了研究这种演化博弈过程,我们可以使用vensim软件进行模拟。

假设有两种物种A和B,它们之间的相互作用可以用以下模型来描述:

A的增长率= A的繁殖率 - A的死亡率 - A与B的相互作用

B的增长率= B的繁殖率 - B的死亡率 - B与A的相互作用

其中,繁殖率和死亡率是物种自身的属性,相互作用则是两种物种之

间的影响。我们可以将相互作用分为两种情况:合作和竞争。合作可

以提高物种的繁殖率,竞争则会降低繁殖率。

为了模拟这个过程,我们需要设定一些参数。假设A和B的繁殖率分别为0.5和0.4,死亡率分别为0.2和0.3。合作时,A和B的相互作用为0.1,竞争时为-0.1;当A和B的相互作用为0时,它们之间不存在任何影响。

我们可以使用vensim软件进行模拟。首先,我们需要在vensim中创建一个新的模型,并添加两个变量A和B。然后,我们需要设置它们的初始值,假设A和B的初始数量分别为100和50。

接下来,我们需要添加两个流量变量,分别表示A和B的增长率。我们可以使用vensim中的函数来计算它们的值,如下所示:

A的增长率=0.5*A-0.2*A-0.1*B

B的增长率=0.4*B-0.3*B-0.1*A

最后,我们需要设置模拟的时间范围和时间步长,并运行模拟。在模拟过程中,我们可以观察A和B的数量随时间的变化,以及它们之间的相互作用。

随机演化博弈模型

随机演化博弈模型

随机演化博弈模型

随机演化博弈模型是指在博弈过程中,参与者之间的策略随机发生变化,从而影响游戏结果的一种数学模型。在随机演化博弈模型中,每

个参与者都可能随机选择一种新的策略,这会改变他们的策略与其他

参与者的互动,导致游戏结果的不确定性。

随机演化博弈模型最早由生物学家简·梅耶卢普和马斯坦提出,被广泛

应用于生物学、经济学、社会学、政治学等领域。通过这个模型,人

们可以深入研究群体行为现象、政治投票行为、市场竞争、合作与竞

争的权衡等重要问题。

在随机演化博弈模型中,参与者在每一轮游戏中都需要选择一种策略,这个策略可以是个人的选择,也可以是一种群体决策的结果。游戏过

程中,每个参与者都会被随机选择,然后会随机选择一种新的策略。

这个新的策略可能来自于其他参与者,也可能是一个随机的选择。通

过随机的选择和演化,参与者的策略逐渐演化,直到游戏结束。

经过数学分析和计算机中的模拟实验,研究者们发现,在随机演化博

弈模型中,参与者的策略会随着时间的推移而趋于平均值,从而导致

游戏结果趋于合作。这种结果与实际经验相一致,也得到了很好的验证。随机演化博弈模型为我们提供了一种新的思路,可以用来解决人

类社会中的一些重要问题,如如何保持社会稳定和如何推动社会进步。

总之,随机演化博弈模型是一种非常有价值的数学模型,它能够帮助

我们理解博弈过程中参与者之间的竞争和合作关系。随机演化博弈模

型为我们提供了一种新的思考框架,可以应用到生物学、社会学、经

济学和政治学等多个领域。随着技术的不断进步,随机演化博弈模型

还将继续为我们解决更多的实际问题。

第三章-第五节-演化博弈模型

第三章-第五节-演化博弈模型

UB y UBs 1 y UBn 5 2xy 3x
则在位者群体的复制动态方程FB(x):
dy FB y y U Bs U B y 1 y 2 x dt
20
打击 A 进入 不进 0 ,0 1 ,5
B
不打击 2 , 2 1, 5
假设: A:“进入”的群体比例为x “不进”的群体比例为1-x B:“打击”的群体比例为y “不打击”的群体比例为1-y
对A而言:
U Ae y 0 1 y 2 2 2 y
U An y 1 1 y 1 1
U A x U Ae 1 x U An 2x 1 y 1 x
F x
dx x a c 1 x b d x U1 U x 1 x dt
8
当F(x) =0时,
复制动态稳定状态为:x*=0,x*=1,x*=(d-b)/(a-b-c+d)
稳定性定理
F(x)=dx/dt,t↑,则x↑
(一) 市场阻入博弈
竞争者
有两个群体:竞争者和在位者
不进入
打击 竞 进入 争 者 不进 0 ,0 1 ,5 在位者 不打击 2 , 2 1, 5
进入 在位者 打击 (0,0) 不打击 (2,2)
17
(1,5)
采用A表示竞争者,B表示在位者

演化博弈模型流程

演化博弈模型流程

演化博弈模型流程

Evolutionary game theory is a branch of game theory that studies behavioral strategies in evolutionary settings. It aims to understand how individuals act and interact in social environments, considering factors such as selection, mutation, and reproduction. By modeling these dynamics, researchers can gain insights into the evolution of cooperation, competition, and other social behaviors among species.

演化博弈理论是博弈论的一个分支,研究在演化环境中的行为策略。它旨在了解个体在社会环境中的行为和互动方式,考虑到选择、突变和繁殖等因素。通过对这些动态的建模,研究人员可以更深入地了解合作、竞争以及其他物种之间的社会行为的演化。

One of the fundamental concepts in evolutionary game theory is the idea of a strategy, which represents a rule or plan of action that an individual follows in a given situation. These strategies can be classified as either pure strategies, where a player chooses a specific action with certainty, or mixed strategies, where a player randomizes among different actions according to probabilities. The interaction of

演化博弈模型及其应用

演化博弈模型及其应用
Baidu Nhomakorabea
参考内容
内容摘要
在当今复杂多变的社会环境中,合作与竞争并存的现象越来越普遍。这种环 境下,博弈论为我们提供了一个理解和分析这种复杂性的有力工具。特别是合作 竞争博弈模型,它强调了博弈中参与者之间的合作和竞争的交互性质,对于我们 理解和解决实际问题具有重要的启示作用。
一、合作竞争博弈模型概述
一、合作竞争博弈模型概述
合作竞争博弈模型是在传统零和博弈的基础上发展而来的。零和博弈强调的 是竞争,即一方的得益必然会导致另一方的损失。然而,在现实生活中,人们往 往通过合作实现共同利益。合作竞争博弈模型正是为了描述这种现象而提出的。
一、合作竞争博弈模型概述
合作竞争博弈模型主要的是参与者在博弈中的合作和竞争的策略选择。这种 博弈通常包括两个主要元素:局中人和局中人可选择的策略。在模型中,局中人 会选择一种策略来最大化他们的收益。然而,这种选择会受到其他局中人的策略 的影响,因为他们的选择会直接影响到每个局中人的收益。
四、结论
四、结论
总的来说,合作竞争博弈模型为我们理解和解决实际问题提供了一个有效的 框架。它让我们认识到,在复杂的现实世界中,合作和竞争并存是一种常态。通 过理解和运用这种博弈模型,我们可以更好地处理各种人际关系,实现更大的利 益。
谢谢观看
3、经济学
结论 演化博弈模型是一种重要的数学理论和工具,它为我们理解群体行为和演化 过程提供了有力的支持。通过这些模型,我们可以更好地理解个体行为如何相互 作用并影响整个群体的演化,同时也可以预测群体演化的趋势和可能的结果。

雅可比矩阵演化博弈

雅可比矩阵演化博弈

雅可比矩阵演化博弈

雅可比矩阵演化博弈是一种经济学中常用的博弈模型,用于研究个体在一个群体中进行决策时的演化和结果。它基于雅可比矩阵的概念,其中每个个体的决策是根据其自身利益和其他个体的决策而定。

在雅可比矩阵演化博弈中,每个个体有一组可供选择的策略,每个个体根据自身的利益决定选择哪个策略。每个个体选择策略的利益由雅可比矩阵中对应的行和列的元素决定。例如,如果个体A选择策略1,个体B选择策略2,则雅可比矩阵中对应的元素表示A和B各自的收益。

博弈的演化过程是通过重复的博弈回合进行的。每个回合,个体根据当前的策略和雅可比矩阵中的收益计算自己的效用,然后根据一定的策略更新机制选择下一回合的策略。常见的策略更新机制包括纳什均衡、最大效用等。

通过多次回合的演化,个体逐渐学习和调整自己的策略,最终形成一种稳定的策略分布。这种稳定的策略分布可以是纳什均衡,表示个体的策略选择互相博弈下的最优策略;也可以是其他稳定的演化结果,如局部最优解、收敛到特定策略等。

雅可比矩阵演化博弈在经济学和社会科学领域有广泛的应用。它可以用于研究个体在社会交互中的决策行为和演化结果,探索个体和群体之间的相互作用和合作关系。通过分析雅可比矩阵演化博弈,可以揭示个体行为和策略分布的演化规律,为制定有效的政策和策略提供参考。

第三章信息经济学的研究方法—博弈论

第三章信息经济学的研究方法—博弈论
开始于-冯.诺曼(Von Neumann)与摩根斯坦 (Morgenstern)在1944年合作的《博弈论与经济行为》 (The Theory of Games and Economic Behaciour)
一、博弈论的定义
注意两点: 1、是两个或两个以上参与者之间的对策论 当鲁滨逊遇到了“星期五”
他日,驴一鸣,虎大骇,远遁;以为且噬已也,甚恐。 然往来视之,觉无异能者;益习其声,又近出前后,终不敢 搏。稍近,益狎,荡倚冲冒。
驴不胜怒,蹄之。
尽其肉,乃去。
第一节 概述-人生处处皆博弈
人生是永不停歇的博弈过程,博弈意略达 到合意的结果。
作为博弈者,最佳策略是最大限度地利用 游戏规则,最大化自己的利益;
五、博弈论与信息经济学
博弈论是给定信息结构求均衡结果,它实际上是一种均衡理论, 我们最终要找的是一个均衡的结果,博弈论是方法论导向的, 它实际上是一种解决问题的方法。它是一个实证的方法。
信息经济学是给定信息结构求契约的安排。它实际上是一种契 约设计理论,它是问题导向的。它是一个规范的方法。
大猪
小猪
按 按 5,1
等待
4,4
等待 9,-1
0,0
行动
支付函数
4大于1 0大于-1
案例3:市场进入阻挠
完全信息动态博弈 子博弈精炼纳什均衡
行动
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则: dx x2 x3
dx dt
xUY
U
dt
当x=0时,稳定;
复制动态A方程
当x>0时,最终稳定于x*6=1
dx/dt
dx x2 x3
dt
甲Y
N

Y
N
1,1
0 ,0
0, 0
0,0
0
1x
图1 签协议博弈的复制动态相位图
x*=0,x*=1为稳定状态,此时,dx/dt=0 但x*=1为ESS,即最终所有人都将选择“Y”
x
A
9
(三)协调博弈的复制动态和ESS

A
B
复制动态方程F(x):
A 甲
B
50,50 0,49
49,0 60,60
Fxd dxtx1xxac1xbd 当F(x) =0时,x*=0,x*=1,
x1x61x11
x*=11/61为稳定状态
dx/dt
0
11/61
1x
图2 协调博弈的复制动态相位图 A
可知,当F '(0) <0, F'(1)<0, 而F'(11/61)>0,则
复制动态实际上是描述某一特定策略在一个种群中被采用 的频数或频度的动态微分方程,可以用下式表示:
dxi dt
xi[(usi ,x)u(x,x)]
A
4
演化博弈关注的问题
当时间趋于无穷大时,博弈参与方策略选择行为是怎样的? 这就是演化博弈稳定性问题,一个稳定状态必须对微小扰 动具有稳健性才能称为演化稳定策略。也就是说,如果我 们假定为演化稳定策略的稳定点,则该点除了本身必须是 均衡状态以外,还必须具有这样的性质:如果某些博弈方 由于偶然的错误偏离了它们,复制动态仍然会使x回复到 x*。在数学上,这相当于要求:当干扰使x低于时x* , dx/dt必须大于0;当干扰使得x出现高于时x*, dx/dt必 须小于0,这就要求这些稳定状态处于的导数必须小于0。
若简化问题分析,令v1=10,v2=2,c=12



鹰 甲

-1 ,-5 0 ,2
10 ,0 5 ,1
A
23
采用A表示甲,B表示乙
鹰 A

B 鹰
-1 ,-5
0 ,2
鸽 10 ,0 5 ,1
假设:
A:采用“鹰”策略的群体比例为x “鸽”策略的群体比例为1-x
B:采用“鹰”策略的群体比例为y “鸽”策略的群体比例为1-y
y
1
1/2
通过分析可知:ESS为x*=1,y*=0
即无论两个群体的初始状态落在哪个
0
1x
区域,最终的演化博弈结果为竞争者“进
入”,在位者“不打击”
A
22
(二) 非对称鹰鸽博弈
有两个实力不同的群体,争夺/分享资源
鹰 甲




(v1-c) /2
,(v/2-2c)
v1 ,0
0 ,v2
v1/2,v2/2
dx/dt
dx/dt
0
1
x
0
1
x
ESS: x*=0
ESS: x*=1
显然,当机会成本小于收益时,所有的雄蛙将选择“不鸣叫”。 当“鸣叫”的收益大于群体鸣叫而个别A雄蛙“搭便车”的收益时,所有雄蛙都16将鸣
叫。
三、复制动态中的非对称博弈
➢ 对称博弈:相似/相同群体中的演化博弈行为 ➢ 非对称博弈:不同群体间的演化博弈行为
A
2
为什么将演化思想引入到博弈论中?
(1)博弈论对生物学的影响。博弈论的策略对应生 物学中的基因 ,博弈论的收益对应生物学中的 适应度。在生物学中应用的博弈论与经济学中的 传统博弈论最大区别就是非完全理性的选择。
(2)演化化思想对社会科学的影响。例如,在市场 竞争中,我们不必要去理性的想那个策略才是最 优的,最后能够在市场存活下来的企业,一定是 适应能力最强的公司。
当个别雄蛙“搭便车”的收益大于群体雄蛙“鸣叫”所获得的收益时,则总会存
A
15
在搭便车“不鸣叫”的雄蛙。
蛙鸣 A 不鸣
蛙B

不鸣
P-z ,P-z
m-z ,1-m
1-m,m-z
0 ,0
② 若(m-z)/(1-P) <0,即z>m
F xd d x tx1 x m z 1 P x
③ 若(m-z)/(1-P) >1,即m-z>1-P
dy/dt
dy/dt
0
1y
(a) x=0 y*∈[0,1]
0
1y
(b) x≠0
ESS: y*=0
A
ห้องสมุดไป่ตู้
21
进入 A
不进
B 打击
0 ,0
1 ,5
不打击
2 ,2 1 ,5
A:“进入”的群体比例为x “不进”的群体比例为1-x
B:“打击”的群体比例为y “不打击”的群体比例为1-y
最后,得到竞争者和在位者两群体复制动态的关系和稳定性图例
dx/dt
1/6 0
1x
F ‘(0) >0, F’(1)>0,而 F‘(1/6)<0,
则ESS为: x*=1/6
当冲突损失严重时,例如c/v=6时,两个种群发生战争的可能性为1/36;和平共处
的可能性为25/36;一方霸道、一方忍让的可能性为10/36。
发生战争的可能性随着c/v比值的增加而A降低,即:和平共处的可能性也随着1增2 加。
第五节 演化博弈模型
A
1
一、演化博弈思想
传统博弈理论的两个苛刻假设: (1)完全理性(2)完全信息
与传统博弈理论不同,演化博弈理论并不要求参与 人是完全理性的,也不要求完全信息的条件。
演化博弈论(Evolutionary Game Theory)把博弈 理论分析和动态演化过程分析结合起来的一种理论。 在方法论上,它不同于博弈论将重点放在静态均衡 和比较静态均衡上,强调的是一种动态的均衡。演 化博弈理论源于生物进化论。



鹰 (v-c)/2,(v-c)/2 v ,0

鸽 0 ,v
v/2 ,v/2
F xd d x tx1x xv 2c1x2 v
② 假设v=8,c=8(表示种群间和平共
处所得到的收益等于两者冲突导致的损失)
dx/dt
③ 假设v=8,c=4(表示种群间和平共
处所得到的收益大于两者冲突导致的损失)
对B而言: U B s x0 1 x 5 5 5 x
U B n x2 1 x 5 5 3 x
U B y U B s 1 y U B n 5 2 x y 3 x
则在位者群体的复制动态方程FB(x):
F B y d d y t y U B s U B y 1 y 2 x
B:“打击”的群体比例为y “不打击”的群体比例为1-y
对A而言: U A e y 0 1 y 2 2 2 y
U A ny11y11
U A x U A e 1 x U A n 2 x 1 y 1 x
则竞争者群体的复制动态方程FA(x):
F A x d d x t x U A e U A x 1 x 1 2 y
A
7
(二)一般两人对称博弈
甲 S1 S2

S1
S2
a,a
b ,c
c, b
d,d
群体中采用S1的比例为x,S2的比例为1-x,对于甲
U1xa1xb
U2xc1xd UxU 11xU 2
则复制动态方程F(x):
Fxddxt xU1U x 1 x x a c 1 x b d
当F(x) =0时,
演化稳定策略的影响因素分析
A
5
二、复制动态中的对称博弈

Y
N
(一)签协议博弈
甲Y N
1,1 0, 0
0 ,0 0,0
Y:同意 N:不同意
假设:群体中“Y”的比例为x,“N”的比例为1-x,对于
甲 U Yx11x0x
U Nx01x00
U xU Y 1 xU N x 2
设:群体比例的动态变化速度为
Fxddxt x1xxac1xbd x1xxv2c1x2v
当F(x) =0时,x*=0,x*=1,x*=v/c为稳定状态
A
11



鹰 (v-c)/2,(v-c)/2 v ,0

鸽 0 ,v
v/2 ,v/2
F xd d x tx1x xv 2c1x2 v
① 假设v=2,c=12(表示种群间发生冲突导致的损失很大,大于和平共处所得到的收益)
A
18
进入 A
不进
B 打击
0 ,0
1 ,5
不打击
2 ,2 1 ,5
A:“进入”的群体比例为x “不进”的群体比例为1-x
B:“打击”的群体比例为y “不打击”的群体比例为1-y
竞争者群体的复制动态方程: F A x d d x t x U A e U A x 1 x 1 2 y
竞争者的群体复制动态相位图为:
对A而言:
U A e y 1 1 y 1 0 1 0 1 1 y
U A d y 0 1 y 5 5 5 y
U A x U A e 1 x U A d 5 5 x 5 y 6 x y
则A群体的复制动态方程FA(x):
F A x d d x t x U A e U A x 1 x 5 6 y
m-z ,1-m
1-m,m-z
0 ,0
➢ m、P为求偶成功的概率 ➢ z为机会成本(体力消耗、危险性等)
满足:m ∈ (0.5,1],m<P≤1
令x为采用“鸣”策略的群体比例,1-x为采用“不鸣”策略的群体 比例 则复制动态方程F(x):
F xd d x tx1 x m z 1 P x
稳定状态:x*=0,x*=1,x*=(m-z)/(1-P)
A
20
进入 A
不进
B 打击
0 ,0
1 ,5
不打击
2 ,2 1 ,5
A:“进入”的群体比例为x “不进”的群体比例为1-x
B:“打击”的群体比例为y “不打击”的群体比例为1-y
在位者群体的复制动态方程: F B y d d y t y U B s U B y 1 y 2 x
在位者的群体复制动态相位图为:
A
14
蛙鸣 A 不鸣
蛙B

不鸣
P-z ,P-z
m-z ,1-m
1-m,m-z
0 ,0
F xd d x tx1 x m z 1 P x
① 若(m-z)/(1-P) ∈ (0,1),即1-P>m-z>0
dx/dt
mz 1 P
0
ESS: x*= (m-z)/(1-P)
1x
在这种情况下,无论初始状况如何,最后总有(m-z)/(1-P)比例的雄蛙鸣叫。
dx/dt
0
ESS: x*=1
1
x
0
1
x
ESS: x*=1
当c≤v时,种群间宁可发生冲突,也不愿意和平共处以获得更多的收益。主要原
因在于当一方忍让时,另一方可获得更多收益。
A
这是一种悲剧。目前,人类的现状和理性尚不能解决这种悲剧。
13
(四)蛙鸣博弈的复制动态和ESS
蛙鸣 A 不鸣
蛙B

不鸣
P-z ,P-z
A
3
在演化博弈理论中,演化稳定策略 (Evolutionary Stable Strategy, ESS)和复制动态(Replication Dynamics)是两个核 心概念。演化稳定策略是指在博弈的过程中,博弈双方由于有 限理性,博弈方不可能一开始就找到最优策略以及最优均衡点。 于是,博弈方在博弈的过程中需要不断进行学习,有过策略失 误会逐渐改正,并不断模仿和改进过去自己和别人的最有利策 略。经过一段时间的模仿和改错,所有的博弈方都会趋于某个 稳定的策略。
x*=0和x*=1为ESS
这意味着: 当初始x<11/61时,ESS为x*=0; 当初始x>11/61时,ESS 为1x0*=1.
(四)鹰鸽博弈的复制动态和ESS



鹰 (v-c)/2,(v-c)/2 v ,0

鸽 0 ,v
v/2 ,v/2
令x为采用“鹰”策略的群体比例,1-x为采用“鸽”策略的群体比 例 则复制动态方程F(x):
A
24
鹰 A

B 鹰
-1 ,-5
0 ,2
鸽 10 ,0 5 ,1
A:采用“鹰”策略的群体比例为x “鸽”策略的群体比例为1-x
B:采用“鹰”策略的群体比例为y “鸽”策略的群体比例为1-y
(一) 市场阻入博弈
有两个群体:竞争者和在位者
竞争者
不进入
进入
竞 进入 争 者 不进
在位者
打击
不打击
0 ,0
2 ,2
1 ,5
1 ,5
(1,5) 打击
在位者 不打击
(0,0) (2,2)
A
17
采用A表示竞争者,B表示在位者
B
打击
不打击
进入 A
不进
0 ,0 1 ,5
2 ,2 1 ,5
假设:
A:“进入”的群体比例为x “不进”的群体比例为1-x
dx/dt
dx/dt
dx/dt
0
1x
(a) y=1/2 x*∈[0,1]
0
1x
(b) y>1/2 ESS: x*=0
A
0
1x
(c) y<1/2 ESS: x*=1
19
进入 A
不进
B 打击
0 ,0
1 ,5
不打击
2 ,2 1 ,5
A:“进入”的群体比例为x “不进”的群体比例为1-x
B:“打击”的群体比例为y “不打击”的群体比例为1-y
复制动态稳定状态为:x*=0,x*=1,A x*=(d-b)/(a-b-c+d)
8
稳定性定理
F(x)=dx/dt,t↑,则x↑
若x<x*,为使x→x*,应满足F(x)>0; 若x>x*,为使x→x*,应满足F(x)<0.
F(x)
F(x)=dx/dt,t↑,则x↓
x* 0
这意味着:
当F'(x*)<0,x*为ESS
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