张良桥-进化博弈基本动态理论及其应用
《桥梁博士教程》课件
用户反馈与软件改进
用户调研反馈
通过定期的用户调研,收集 用户对软件功能、界面、操 作等方面的反馈意见,了解 用户需求和软件使用情况。
在线论坛交流
建立在线论坛或社区,鼓励 用户分享使用经验和技巧, 针对常见问题提供解答,促 进用户间的交流与互助。
功能改进建议
根据用户反馈和实际需求, 持续优化软件功能和界面设 计,提高软件易用性和用户 体验。
性和可靠性。
计算方法误差
软件中使用的数值计算 方法可能存在一定的近 似和误差传递,这也会 影响模拟结果的精度。 了解数值计算方法的局 限性有助于合理评估模
拟结果的可靠性。
输入数据误差
输入到软件中的数据可 能存在误差或不确定性 ,如测量误差、数据来 源不一致等。这些输入 数据误差会传递到模拟 结果中,影响结果的准
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案例分析与实践
实际工程案例介绍
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案例选择
选择具有代表性的实际桥 梁工程作为案例,如某著 名大桥或某复杂结构桥梁 。
案例背景
介绍案例的背景信息,包 括桥梁的地理位置、设计 参数、施工环境等。
案例特点
分析案例的特点和难点, 为后续的模拟分析提供依 据。
使用桥梁博士进行模拟分析
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根据模拟分析结果,评估桥梁的安全性能和 稳定性。
优化方案
提出针对性的优化方案,如改进结构形式、 调整材料属性等。
问题诊断
根据评估结果,诊断桥梁存在的问题和隐患 。
优化效果评估
通过再次模拟分析,评估优化方案的效果, 确保桥梁性能得到提升。
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问题与解决方案
软件常见问题解答
软件பைடு நூலகம்动问题
第6讲:演化博弈论简介
NE: (A,A) , (B,B) ,(11/61,11/61)
其中,(B,B)为pareto最优,但(A,A)为风险上策均衡
第6讲:演化博弈论简介
最优反应动态:能根据对方的上期策略调整自己的策略。
例如:
5 1
乙 A
2
B 49,0 60,60
甲
A B
50,50 0,4943 5个博弈方,相邻者彼此博弈,初始策略组合为32种。 实际上为8种:无A,1A,相邻2A,不相邻2A,3连A,非3连A,4A,5A 令xi(t)为t时期博弈方i 的采用策略A的邻居的数量,则xi(t) = 0,1,2.
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:
Uy 01 y 2 2 2 y A e
U y 1 1y 11 A n
U x Ux 1 U 2 x 1 y 1 x A A e A n
d x x x U Ux 1 x 1 2 y 竞争者群体的复制动态方程: F A A e A d t
竞争者的群体复制动态相位图为:
dx/dt
dx/dt
dx/dt
0 1
x
0 1
0
1
x
x
(a) y=1/2 x*∈[0,1]
(b) y>1/2 ESS: x*=0
Ux t 5 02 t 4 9 A i i x
可知,当xi(t)>22/61时,UA>UB
Ux t 0 2 x t 6 0 在t时期,当2个邻居中只要有1个邻 B i i
《经济博弈论》期末考试复习
《经济博弈论》期末考试复习资料第一章导论1.博弈的概念:博弈即一些个人、队组或其他组织,面对一定的环境条件,在一定的规则下,同时或先后,一次或多次,从各自允许选择的行为或策略中进行选择并加以实施,并从中各自取得相应结果的过程。
它包括四个要素:参与者,策略,次序和得益。
2.一个博弈的构成要素:博弈模型有下列要素:(1)博弈方。
即博弈中决策并承但结果的参与者.包括个人或组织等:(2)策略。
即博弈方决策、选择的内容,包括行为取舍、经济活动水平或多种行为的特定组合等。
各博弈方的策略选择范围称策略空间。
每个博弈方各选一个策略构成一个策略组合。
(3)进行博弈的次序:次序不同一般就是不同的博弈,即使博弈的其他方面都相同。
(4)得益。
各策略组合对应的各博弈方获得的数值结果,可以是经济利益,也可以是非经济利益折算的效用等。
3.合作博弈和非合作博弈的区别:合作博弈:允许存在有约束力协议的博弈;非合作博弈:不允许存在有约束力协议的博弈。
主要区别:人们的行为互相作用时,当事人能否达成一个具有约束力的协议。
假设博弈方是两个寡头企业,如果他们之间达成一个协议,联合最大化垄断利润,并且各自按这个协议生产,就是合作博弈。
如果达不成协议,或不遵守协议,每个企业都只选择自己的最优产品(价格),则是非合作博弈。
合作博弈:团体理性(效率高,公正,公平)非合作博弈:个人理性,个人最优决策(可能有效率,可能无效率)4.完全理性和有限理性:完全理性:有完美的分析判断能力和不会犯选择行为的错误。
有限理性:博弈方的判断选择能力有缺陷。
区分两者的重要性在于如果决策者是有限理性的,那么他们的策略行为和博弈结果通常与在博弈方有完全理想假设的基础上的预测有很大差距,以完全理性为基础的博弈分析可能会失效。
所以不能简单地假设各博弈方都完全理性。
5.个体理性和集体理性:个体理性:以个体利益最大为目标;集体理性:追求集体利益最大化。
第一章课后题:2、4、56.设定一个博弈模型必须确定哪几个方面?设定一个博弈必须确定的方面包括:(1)博弈方,即博弈中进行决策并承担结果的参与者;(2)策略(空间),即博弈方选择的内容,可以是方向、取舍选择,也可以是连续的数量水平等;(3)得益或得益函数,即博弈方行为、策略选择的相应后果、结果,必须是数量或者能够折算成数量;(4)博弈次序,即博弈方行为、选择的先后次序或者重复次数等;(5)信息结构,即博弈方相互对其他博弈方行为或最终利益的了解程度;(6)行为逻辑和理性程度,即博弈方是依据个体理性还是集体理性行为,以及理性的程度等。
第三讲-动态博弈与逆向归纳法
第二种方式:参与者的行动有先后顺序, 后行动者可以观察到先行动者做了什么选择, 先行动者的选择影响后行动者的选择空间。
此类博弈称为动态博弈。
21支旗游戏
美国哥伦比亚广播公司的电视真人秀节 目《Survivor 》(幸存者)中有这样一个 游戏:
地面插着21支旗,两个人轮流移走这 些旗。每个人在轮到自己时可以选择移走1 支、2支或3支旗。拿走最后1支旗的人获胜, 无论这支旗是最后1支,还是2支或3支中的 一支。
如果海盗人数为205人呢?
205号海盗没有那么走运了。他不能指 望203号和204号支持他的方案,因为如果他 们投票反对205号方案,就可以看到205号被 扔进海里,而他们自己的性命却仍然能够保 全。这样,无论205号海盗提出什么方案都 活不了命。
206号海盗的命运也是这样。他肯定可 以得到205号的支持,但这不足以救他一命。
假设:没有两名海盗是同等厉害的;这 些金块不能再分,也不允许几名海盗共有1 块金子。
那么,最厉害的一名海盗应该提出什么 样的分配方案呢?
考虑到分析的便利,这里按照这些海盗 能力的差异给他们编上序号。最怯懦的海 盗为1号海盗,次怯懦的海盗为2号海盗, 依此类推,最厉害的海盗为10号海盗。
海盗们基于三个因素来做决定:首先, 自己要能存活下来;其次,自己得到的利益 最大化;最后,在所有其它条件相同的情况 下,优先选择把别人扔进海里。
请大家两两配对来玩这个游戏,轮流充 当先行者。时间为10分钟。
你是跟着感觉走来玩这个游戏吗?
你是否发现越玩到后面、剩下的旗越少 的时候就越清晰地知道自己正确的策略是什 么?
那就让我们向前展望、倒后推理,即面 向未来,思考现在,站在未来的立场来确定 现在的最优行动。
博弈论与国际关系研究_历程_成就与限度
博弈论与国际关系研究: 历程、成就与限度
文的生物进化论引入博弈论, 它假定参与人是有限理性 的, 与此前假定人是完全理性的古典博弈论形成区别。# 90年代以后, 以质疑传统博弈论共同知识假定为起点, 强调参与者的学习和模仿功能对博弈进程影响的博弈 学习理论成为博弈论的一个重要发展方向。
+ 参见 [美 ] 罗伯特 ) 杰维斯著, 秦亚青译: !国际政治中的知觉与 错误知觉∀, 北京: 世界知识出版社, 2003年版, 第 51页。
, Thom as C. Schell ing, Th e S tra tegy of Conf lict, Cam bridge: H arvard U n iversity Press, 1980, pp. 3- 172. 由于谢林运用博弈论 解释经济、政治 和国际关系中的冲突现象卓有成效, 获得了 2005年诺贝尔经济学奖。
( 68 (
Rapoport) 和多伊奇等成为博弈论的重要代表人物, !冲 突解决杂志 ∀ ( Journa l o f Conflict Reso lut ion)从这一时期 开始成为发表研究冲突的博弈论学术成果的重要阵地。 谢林用斗鸡博弈分析了美苏之间包括古巴导弹危机等 在内的多项冲突, 他认为在斗鸡博弈中, 最佳方案是稳 站道路中央, 而不要连续做出微小退让, 这样做会避免 双方发生正面冲撞。如果避开大路走边路, 拒绝参与博 弈的话, 就会招致惨重损失。+ 在 !冲突战略 ∀一书中, 谢林重点研究了如何将威胁使用武力作为一种威慑战 略来加以使用, 论述了威慑在国家互动中的实质、作用 及如何使用理性与非理性行为技巧。谢林认为, 在核时 代, 选择战争无疑是最愚蠢的行为, 但是向敌对方显示 有控制的威胁或战争的危险却是正确的战略措施, 人们 应该尽量让自己的行为符合理性, 但是没有必要在任何 情况下都表现得很理性。在此基础上, 他发展出博弈论 中著名的讨价还价理论, 并使用博弈论模型来研究了相 互依赖决策问题。, 拉帕波特和查马 ( A lbert M. Cham m ah)则将囚徒困境模型应用到国际军备裁减问题上, 但分析的结果是发现参加军备竞赛的国家无法确定其 他国家的长远意图, 这样就无法克服囚徒困境, 不得不 实施背叛战略, 即将成本高昂的军备竞赛进行下去才是 慎重的选择。−
天时,地利,人和合力汇聚系统,穿透质变点,完成等级跨越
天时,地利,人和合力汇聚系统,穿透质变点,完成等级跨越2021-12-04 00:25规则世界那就像物理学里面的临界质量,当你达到一定程度的质量,你就能引发核爆炸——而如果你没有达到那种质量,你将什么也得不到。
——彼得·考夫曼《穷查理宝典》临界质量的到达是质变的点,如果没有超过这个质变点,你将永远无法跨入下一个等级。
而如何跨越这个质变点,是我们需要讨论的问题,这里我想讲一种更高层面的系统动力源。
系统:各个部分互相联系,相互作用,形成正作用力。
你要学会借力打力量,天时,地利,人和。
天时,地利是本质的规律,人和是你能动的范围,这里是认知系统的作用范围。
你需要拔高自己的选择系统,选择是1,认知系统是后面的0。
利用大势乘风而起,利用认知御风而行。
1质变点是你努力的一束光,循着目标砥砺前行,实现质的飞跃!一个人没有跨越质变点,就永远在一个层面上波动。
这是一个多么可怕的世界啊!他们把人分成三六九等,最高层的人,能够充分享受物质和精神的供应,然后随着层次的递减,供应就开始减少了;最低层次的人,通常他们接受的物质能量只能勉强维持他们的生活,而精神供应几乎是零,本人曾经就活在这个层面里!——《黑冰》这也是马克思的洞见:这个世界的法律和政治传递着自由,公正,平等。
但是其背后都是对于掌握规则之人控制其他阶层的武器。
世界本就不平等,弱国无外交不是一句空话。
讲道理是讲不通的,只有拳头才是硬道理!我们要使得自己变得强大起来,而不是抱怨,积累量变,早日质变。
量变坚持不下来的原因主要有两点•量变几乎没有反馈,努力许久不见效果•没有趋势的力量,你可能永远等不到那个质变就像你练习了许久的文章没有任何提高,学习了许多的东西却没有用,英语背了好多单词依旧什么都做不出来。
如果你确定你的方法没有问题的话,那你只有熬下来,行百里者半九十就是熬到最后越来越没有力气,没有曙光,熬不住放弃了,那你永远无法等来质变点。
2最重要的事情是要牢牢记住,这100种模型往往能够带来特别大的力量。
张良桥-进化博弈基本动态理论及其应用
张良桥(顺德德职业技术学院528300)摘要本文主要介绍进化博弈理论的基本动态模型:对称博弈模拟者动态模型和非对称博弈模拟者动态模型及其相关结论。
为了便于理解,在文中引用了一些简单的例子说明它们之间的区别与联系。
在此基础上文中还介绍了理论家们对随机动态所进行的相关研究及其所取得的理论成果。
最后本文比较了经典博弈理论1与进化博弈理论在动态概念上的差别。
关键词:动态博弈;非对称博弈;模拟者动态;随机稳定集英文标题:The basic dynamics theorie s of evolutionary game and it’s applications Abstract:This paper mainly introduces the basic dynamics model of evolutionary game theory: symmetric replicator dynamic model, asymmetric replicator dynamic model and its relative conclusion. For better understanding, the sample cases are applied to describe the differences between them. Based on the models, this paper also introduced theorists’ study and its achievements on stochastic evolutionary dynamics. Finally, We also give the differences on the concept of dynamics of classic game theory and evolutionary game theory.Keywords: Dynamic Games; Asymmetric Games; Replicator Dynamics; Stochastic Stable Sets作者简介:张良桥,顺德职业技术学院,硕士联系方式:顺德市职业技术学院通信地址:顺德职业技术学院经济管理系 523800电话: 013660431173; 0765--2338178E - Mail: zlbridge@张良桥(顺德德职业技术学院528300)摘要本文主要介绍进化博弈理论的基本动态模型:对称博弈模拟者动态模型和非对称博弈模拟者动态模型及其相关结论。
试论战略管理学科的研究框架及发展趋势
战略管理是工商管理学科的重要分支。国外 战略管理学科经历了 2" 多年的发展,从 !" 世纪 也已有近 !" 年的历史。可 1" 年代开始引入我国, 是,当前国内学术界和企业界对于战略、战略管 理、 战略管理学科仍然缺乏全面了解。在这种情况 下,把握国外战略管理学科的研究框架及其发展 趋势是有意义的。 一、 战略与战略管理 “战略” “将 一词的希腊语是 AE+,E)(IA/ 意思是 军指挥军队的艺术” , 原是一个军事术语。!" 世纪 战略思想开始运用于商业领域, 并与达尔 8" 年代, “物竞天择” 文 的生物进化思想共同成为战略管理 学科的两大思想源流。 什么是企业战略?有关说法纷繁芜杂, 形成了 所谓的理论“丛林” 。如果从企业未来发展的角度 (O-,*) 来看, 战略表现为一种计划 , 而从企业过去 发 展历 程的 角 度来 看, 战 略则 表 现为 一 种 模式 (O,EE)+*) 。如果从产业层次来看, 战略表现为一种 (OIA?E?I*) 定位 , 而从企业层次来看, 战略则表现为 ) ( 战略也表现为企业 一种观念 O)+AD)KE?P) 。此外, (O-IJ) 在竞争中采用的一种计谋 。 这是关于企业战 (S?*ETL)+(/ 略比较全面的看法, 即著名的 ’O 模型 。需要说明的是, 教科书通常倾向于把战 )E $%%1)
摘要: 本文首先界定了战略、 战略管理和战略管理学科的概念, 接着提出了战略管理研究的业绩—内容—过程框 架, 并分别对其中的各个学派进行了介绍。在此基础上, 本文从环境因素、 研究对象、 战略内容、 战略过程、 理论基 础五个方面展望了战略管理研究的未来。 关键词4 战略 5 战略管理 5 战略管理学科 中图分类号: 6%7 # "8 文献标识码: 9 文章编号: $""! # %&’7 0 !""! 3 "8 # ""87 # "2
%BA经典博弈理论与进化博弈理论之关系
理性与有限理性:论经典博弈理论与进化博弈理论之关系张良桥 冯从文3 内容提要 本文以理性与有限理性为线索,主要介绍进化博弈理论(evo lu ti onary gam etheo ry )与经典博弈理论(gam e theo ry )①的区别与联系。
在指出经典博弈理论的缺陷以后,给出进化博弈理论产生的必要性及可能性,并给出进化博弈理论的基本概念——进化稳定策略的定义,并把两种理论进行对比。
关键词 理性 有限理性 进化稳定策略 纳什均衡 3张良桥、冯从文:中山大学岭南学院 电话:020-******** 电子信箱:W enkang 1@ 中山大学岭南学院经济学系数量经济九八级研 510275。
本文在写作过程中始终得到了王则柯教授的悉心指导,在此谨向他表示感谢。
文中如有不当之处概由作者负责。
①本文把源于V on N eum ann 与M o rgenster m 经N ash 发展而形成的博弈论称为经典博弈理论。
20世纪60年代生物学家们就已经用进化博弈理论来解释生态现象了,特别是M aynard 和P rice (1973)及M aynard (1974)提出进化稳定策略(Evo lu ti Stab le Strategy ,ESS )这一基本概念以后,该理论逐渐被广泛地用于生态学、社会学、经济学等领域。
1992年关于进化博弈理论的国际学术会议在康奈尔大学召开,此后进化博弈理论在经济学上的应用得到迅速的发展,越来越多的经济学家应用该理论来研究经济活动中经济主体的群体行为。
与经典博弈理论不同,进化博弈理论并不要求经济主体是完全理性的,也不要求经济主体的行为满足预期一致性原则。
因此进化博弈理论比经典博弈理论能更准确地预测经济主体的行为,所以在短短的二十几年里进化博弈理论就获得了迅速的发展。
本文主要介绍进化博弈理论的发展、基本内容及其与经典博弈论的区别。
一、经典博弈理论的困惑新古典经济学假定参与人是完全理性的,即生产者在给定技术和资源下能够找到一个可获得最大利润的最优生产方案;消费者在既定的预算约束下能够找到一个可获得最大效用的消费方案。
协调博弈均衡的稳定性研究
协调博弈均衡的稳定性研究张良桥【摘要】针对不变突变率模型的缺陷,结合心理学、社会学等成果,通过在吸引域离开阻抗中引入意向因素而拓展了不变突变率模型,研究了意向因素影响下协调博弈均衡的稳定性,探讨了均衡结果与影响因素之间的数量关系,模型可为决策者驾驭经济演化系统提供理论依据.【期刊名称】《财经理论与实践》【年(卷),期】2010(031)006【总页数】5页(P83-87)【关键词】协调博弈;意向因素;随机稳定状态【作者】张良桥【作者单位】中山大学,岭南学院,广东,广州,510275;顺德职业技术学院,广东,顺德,528333【正文语种】中文【中图分类】F019.1与新古典经济学不同,进化博弈理论从有限理性参与人群体出发,强调均衡结果的过程依赖性,认为结果是过程的函数,进化博弈为解决均衡选择及均衡稳定性提供了新的视角。
到目前为止,在对均衡稳定性的研究中最有代表性的模型是协调博弈模型,最基本的概念是进化稳定策略及随机稳定状态,最核心的标准是风险占优与支付占优。
已有对协调博弈均衡稳定性研究的文献主要从实验与理论两方面来进行的:实验研究是针对单个因素来设计情境并探讨其对均衡结果的影响,研究表明,参与人行为选择并不完全取决于基于博弈支付的理性计算,而是受到环境中诸多因素影响;理论研究则通过构建精美的数学模型从数理上探讨参与人行为选择的内在规律性,并用以解释并预测参与人群体行为演化。
本文拟在不变突变率模型基础上,结合社会学、心理学及博弈理论的成果,通过引入意向因素来研究协调博弈均衡的稳定性。
Kandori,M.,Mailath,G.J.,and rob,R. KMR,Peyton Young与 Ellison相继考察了离散条件下如图1所示协调博弈的均衡稳定性[1,2],其中 a >c;d>b,均衡A与均衡B①是两个严格纳什均衡; a>d则说明均衡A累托优于均衡B;c+d>a+b则说明均衡B风险占优于均衡A。
演化博弈论的复制动态方程
演化博弈论的复制动态方程
演化博弈论是一种研究在群体中个体之间的相互作用和竞争的
数学模型。
在演化博弈论中,不同的策略会根据其在竞争中的成功程度而获得不同的收益。
当个体之间的策略的选择不断变化时,演化博弈的复制动态方程可以用来描述不同策略之间的选择和比例的变化。
复制动态方程的基本形式为:
dx/dt = x(f(y) - f(x))
dy/dt = y(g(x) - g(y))
其中,x、y分别表示两种策略在群体中的比例,f和g为策略的收益函数。
这个方程描述了当一种策略的收益高于另一种策略时,该策略的比例会增加。
换句话说,当一个策略在竞争中更加成功时,它将更快地在群体中传播。
复制动态方程提供了一种框架,用于研究演化博弈中的策略选择和变化。
它可以帮助我们更好地理解各种群体行为的演化和变化,从而有助于我们设计更有效的政策和策略来解决各种社会问题。
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运筹帷幄张良的启示作文800字
"Running a country is like choreographing an epic dance battle - that's what the legendary Chinese strategist Zhang Liang once said. Thisparison is not just catchy, it's packed with wisdom about governance and decision-making. The idea of 'military formations' brings to mind the need for intricate planning, synchronized movements, and long-term strategy in leadership. Zhang Liang's role as a key advisor to the early Han dynasty in China adds a fascinating historical touch to his insights, offering valuable lessons for leaders today. So, next time you're making big decisions, just imagine yourself as the choreographer of a massive, high-stakes dance-off!""运行一个国家就像编舞一场史诗式的舞蹈战斗——这就是传说中的我国战略家张良曾说过的话。
这个帕里森不仅很吸引人,而且充满了治理和决策的智慧。
“军事编队”的想法使人们想到,在领导方面需要复杂的规划、同步行动和长期战略。
张良作为我国汉朝早期的重要顾问,为他的洞察力增添了迷人的历史触摸,为今天的领导人提供了宝贵的教训。
经济学好书推荐
经济学好书推荐市场经济对强者跪拜,快来看一些经济学好书,变为一个强者吧!以下是店铺推荐给大家的关于经济学好书推荐,希望大家喜欢!经济学好书推荐◆◆◆ 通俗读物◆◆◆01、《斯坦福极简经济学》作者: [美] 蒂莫西‧泰勒出版社: 湖南人民出版社副标题: 如何果断地权衡利益得失译者: 林隆全出版年: 2015-2页数: 245传说中斯坦福大学最受欢迎的经济学入门课程。
36个经济学关键名词,每篇约3000字,用生活实例引入观念原理,概念清晰,没有经济基础,也能轻松理解,帮助我们认识复杂的经济运作,理性决策,更聪明地工作,提高效率与生活质量。
02、《助推》作者: 理查德•泰勒 / 卡斯·桑斯坦出版社: 中信出版股份有限公司译者: 刘宁出版年: 2015-4-1页数: 304我们通常因为偏见和非理性做出荒谬的判断,其实并不需要强制性手段,也不需要硬性的规定,助推就能保证我们同时收获“最大利益”和“自由选择权”。
这股轻轻推动你做出最优选择的力量,就是“助推”。
03、《好“孕”大数据》作者: [美] 艾米丽·奥斯特出版社:中信出版股份有限公司副标题: 一位经济学家的理性怀孕指南出版年: 2015页数: 284作者长期从事经济学和医学交叉领域的研究,这本书围绕准妈妈们在孕期可能遇到的各种问题,客观分析得出结果,让准妈妈们能够独立进行科学决策。
04、《好奇者的经济学》作者: 罗伯特•索洛出版社: 漓江出版社译者: 叶心可出版年: 2015-5-1页数: 25612位诺贝尔经济学奖得主,为普通读者而写的普及性经济学读物,没有深奥的术语和乏味的数据分析,以精简的语言分析了经济的萧条和衰退、可持续发展、就业、养老保障等一系列热点问题,直面了当今全球面临的一些重大挑战,让非专业读者能够从不同角度人数经济学。
05、《风险与好的决策》作者: [德]格尔德·吉仁泽出版社: 中信出版股份有限公司译者: 王晋出版年: 2015-3页数: 336世界最权威的风险专家吉仁泽,却用案例和比较分析表明,掌握的信息越多,也许比不能帮助我们抉择,相反,会有负面的影响。
博弈论与信息经济学-教学大纲全文
可编辑修改精选全文完整版《博弈论与信息经济学》教学大纲课程编号:030412B课程类型:□通识教育必修课□通识教育选修课□专业必修课√专业选修课□学科基础课总学时:32讲课学时:32学分:2适用对象:经济学、经济学实验班先修课程:微观经济学、高等数学一、课程的教学目标《博弈论与信息经济学》是研究策略相互影响的局势中,参与人如何选择自己的策略才能使自身的收益最大化的一门课程。
无论是人类社会的发展变化、社会经济制度的变革,还是人们的日常生活,我们都会经常碰到利益相互影响的博弈问题,也会经常使用博弈去选择策略,不管是自觉的还是无意识的。
近年来,博弈论的思想和建模方法已渗透到了几乎所有的经济分析领域,拓宽了经济学的研究领域,加深了经济学的分析,有以博弈论为基础重构经济学大厦的趋势。
萨缪尔森曾说过,“要想在现代社会做一个有文化的人,你必须对博弈论有一个大致的了解”,可见博弈论的重要性。
而作为经济类本科生,尤其需要掌握博弈论的思想和方法。
通过本课程的学习,目标1:要使学生掌握基本的博弈分析方法,目标2:能建立和分析简单的博弈模型,目标3:并能应用博弈思想分析实际经济问题。
二、教学基本要求本课程由两部分组成:第一部分是博弈论,包括完全信息静态博弈、完全信息动态博弈、不完全信息静态博弈、不完全信息动态博弈等内容;第二部分是信息经济学,信息经济学本质上是非对称信息博弈论在经济学上的应用,包括委托-代理理论、逆向选择模型、信号传递模型等内容。
对完全信息静态博弈和完全信息动态博弈这两类基本博弈模型要讲透,不完全信息静态博弈和不完全信息动态博弈可做简单讲解,信息经济学可以穿插在博弈论的讲解中。
通过各类博弈模型的对比讲解,可以更好的突出重点,掌握难点,并结合实例,加强重点知识的学习和巩固。
为实现教学目标,除了课堂讲授的方式外,也可以采用课堂讨论、案例分析等教学方式,还可以给学生留一些课后思考题,督促学生课后自学。
教学过程中应注意联系实际,尽量多的介绍现实中的例子,并使学生学习将博弈思想应用于现实的方法。
经济研究中的演化博弈理论
第8期易余胤,刘汉民:经济研究中的演化博弈理论9演化博弈理论能够在各个不同的领域得到极大的发展应归功于斯密斯(Sm汕,1973)与普瑞斯(蹦ce,1974),他们提出了演化博弈理论中的基本概念演化稳定策略(EvolutionaryStableStrate灯)。
斯密斯和普瑞斯的工作把人们的注意力从博弈论的理性陷阱中解脱出来,从另一个角度为博弈理论的研究寻找到可能的突破口。
自此以后,演化博弈论迅速发展起来。
20世纪80年代,随着对演化博弈论研究的深入,许多经济学家把演化博弈理论引入到经济学领域,用于分析社会制度变迁、产业演化以及股票市场等等,同时对演化博弈理论的研究也开始由对称博弈向非对称博弈深入,并取得了一定的成果(selten,1980;1983)。
20世纪90年代以来,演化博弈理论的发展进入了一个新的阶段。
温布尔(weibull,1995)比较系统、完整地总结了演化博弈理论,其中包含了一些最新的理论研究成果。
其他的一些理论成果包括克瑞斯曼(Cressman,1992)以及萨缪尔森(samuelson,1997)的著作。
(三)应用研究与此同时,演化博弈论在经济学中的应用研究也飞速发展。
弗里德曼(蹦edIIlan,1991)认为演化博弈在经济领域有着极大的应用前景,并对一些具体应用前景的动态系统进行了探讨;巴苏(Basu,1995)研究了公民规范和演化之间的关系,认为规范的长期存活依赖于演化过程和自然选择;弗里德曼和方(胁edmaIl&Fung,1996)以日本和美国的企业组织模式为背景,用演化博弈分析了在无贸易和有贸易情形下企业组织模式的演化;拜斯特和古斯(Bester&Guth,1998)用演化博弈理论研究人类在经济活动中利他行为的存在性及其演化稳定性。
登弗伯格和古斯(Dufwenbe瑗&Guth,1999)在双寡头垄断竞争的情形下比较了两种解释经济制度的方法:间接演化方法和策略代理方法,研究了在怎样的市场环境中这两种方法会导致相似的市场结果;戈特曼(Guttman,2000)用演化博弈理论研究了互惠主义在有机会主义存在的群体中是否能够存活的问题;青木昌彦』2001)从认知的角度提出了一个关于进化博弈的主观博弈模型;哈如威和普拉赛德(Haruvy&Prasad,2001)运用演化博弈的方法研究在具有网络外部性的条件下免费软件的最优价格和质量;科斯菲尔德(Kosfeld,2002)建立了德国超市购物时间反常的演化博弈模型;奈宝格和瑞戈(Nybo唱&Rege,2003)用演化博弈理论研究了顾及别人感受的吸烟行为的社会规范的形成;加斯米那和约翰(JasIIlina&John,2004)研究了三种不同的学习规则在公共物品博弈中仿制人类行为时谁表现得更好的问题;丹尼尔、阿瑟和托德(Daniel,Arce&Todd,2005)研究了四种不同类型的囚徒困境博弈,指出这四种囚徒困境要达成合作所需的演化和信息要求。
改进的复制动态方程及其稳定性分析
改进的复制动态方程及其稳定性分析吴克晴;冯兴来【摘要】针对原复制动态建立过程的缺陷,通过引入强度系数,使博弈参与者采取不同策略时更显得相互依赖,体现出不同策略被采用的变化情况,扩展了进化博弈论的框架.针对均有两个策略的两个博弈参与者,研究分析了扩展后复制动态的稳定性,对以后科学管理具有重要指导意义.【期刊名称】《纯粹数学与应用数学》【年(卷),期】2015(031)003【总页数】10页(P221-230)【关键词】进化博弈;复制动态;强度系数;进化稳定策略【作者】吴克晴;冯兴来【作者单位】江西理工大学理学院,江西赣州 341000;江西理工大学理学院,江西赣州 341000【正文语种】中文【中图分类】O225;F224.32进化博弈理论的思想起源于达尔文的生物进化理论和拉马克的遗传基因理论[1],视博弈参与者为有限理性,以群体为研究对象,其两个基本的概念是进化稳定策略[2]和复制动态方程[3],前者强调的是变异,后者强调的是选择,由于变异后仍需要选择,所以建立策略随时间的总体动态非常关键,然而在运用进化博弈理论时,专家学者广泛采用文献[3]中的复制动态方程:其思想是选择某一特定策略频率的变化就等于该策略的适应度与群体平均适应度之间的差值,这种做法虽然克服了学习能力弱的个体在无法用“最优反应动态”模拟策略[4]选择时的困惑,然而并未考虑同一群体下策略间的相互依赖情况.对于一群体A,假设存在n1种状态,且在t时刻第i(i=1,2,···,n1)种状态下小群体的数量为mi(t),生存适应能力为ui(t),所占群体A的比率为xi (t),t时刻群体A的平均生存适应度为多个群体的复制动态的进化稳定性分析,可以从对两个群体两种选择状态的稳定性分析开始.本节就两种选择状态的两个群体展开其稳定性分析.假设有两个博弈参与者A和B,均存在两种选择状态,其收益矩阵如表1.上表中a,b,c,d,e,f,g,h表示各博弈状态下的值;x1(t)与x2(t)分别表示t时刻A在第一、第二种状态下的数量所占A的比例;y1(t)与y2(t)分别为t时刻B在第一、第二种状态下的数量所占B的比例;λ1与λ2分别表示A在第一、第二种状态下的数量的自然增长率;ρ1与ρ2分别表示B在第一、第二种状态下的数量的自然增长率.假设u1(t)与u2(t)分别表示t时刻A在第一、第二种状态下的收益;¯u为t 时刻A的平均收益;w1(t)与w2(t)分别表示t时刻B在第一、第二种状态下的收益;¯w为t时刻B的平均收益,则系统(5)的平衡点[6]的稳定性可通过文献[7]中提供的方法判别,即当系统(5)的雅可比矩阵的行列式为正值,其迹为负值时,平衡点是稳定的;行列式为正值,迹为正值时,平衡点是不稳定的;当行列式为负值时,迹为任意值时,平衡点为鞍点.由于参数值的大小未定,所以trJ 与detJ的符号未定,从而影响平衡点的稳定性,此分析过程略,现将所有的分析结果列举如下:此时所有的分析结果为:(1)当a-q21e<0,f-p21h<0时,P1(0,0)为稳定点,P2(0,1)、P3(1,0)为鞍点,P4(1,1)为不稳定点;(2)当a-q21e<0,f-p21h>0时,P1(0,0)、P4(1,1)为鞍点,P2(0,1)为稳定点,P3(1,0)为不稳定点;(3)当a-q21e>0,f-p21h<0时,P1(0,0)、P4(1,1)为鞍点,P2(0,1)为不稳定点,P3(1,0)为稳定点;(4)当 a-q21e>0,f-p21h>0时,P1(0,0)为不稳定点,P2(0,1)、P3(1,0)为鞍点,P4(1,1)为稳定点.此时所有的分析结果为:(1)当a-q21e<0,b-p21d<0,f-p21h<0时,P1(0,0)为稳定点,P2(0,1)、P3(1,0)为鞍点,P4(1,1)为不稳定点;(2)当a-q21e<0,b-p21d>0,f-p21h<0时,P1(0,0)为稳定点,P2(0,1)、P4(1,1)为鞍点,P3(1,0)为不稳定点;(3)当a-q21e<0,b-p21d<0,f-p21h>0时,P1(0,0)、P3(1,0)为鞍点,P2(0,1)为稳定点,P4(1,1)为不稳定点;(4)当a-q21e<0,b-p21d>0,f-p21h>0时,P1(0,0)、P4(1,1)为鞍点,P2(0,1)为稳定点,P3(1,0)为不稳定点;(5)当a-q21e>0,b-p21d<0,f-p21h>0时,P1(0,0)为不稳定点,P2(0,1)、P4(1,1)为鞍点,P3(1,0)为稳定点;(6)当a-q21e>0,b-p21d<0,f-p21h<0时,P1(0,0)、P4(1,1)为鞍点,P2(0,1)为不稳定点,P3(1,0)为稳定点;(7)当a-q21e>0,b-p21d>0,f-p21h>0时,P1(0,0)为不稳定点,P2(0,1)、P3(1,0)为鞍点,P4(1,1)为稳定点;(8)当a-q21e>0,b-p21d>0,f-p21h<0时,P1(0,0)、P3(1,0)为鞍点,P2(0,1)为不稳定点,P4(1,1)为稳定点.此时所有的分析结果为:(1)当a-q21e>0,c-q21g<0,f-p21h<0时,P1(0,0)为稳定点,P2(0,1)为不稳定点,P3(1,0)、P4(1,1)为鞍点;(2)当a-q21e<0,c-q21g<0,f-p21h<0时,P1(0,0)为稳定点,P2(0,1)、P3(1,0)为鞍点,P4(1,1)为不稳定点;(3)当a-q21e<0,c-q21g>0,f-p21h>0时,P1(0,0)为不稳定点,P3(1,0)、P4(1,1)为鞍点,P2(0,1)为稳定点;(4)当a-q21e<0,c-q21g<0,f-p21h>0时,P1(0,0)、P4(1,1)为鞍点,P2(0,1)为稳定点,P3(1,0)为不稳定点;(5)当a-q21e>0,c-q21g>0,f-p21h<0时,P1(0,0)、P4(1,1)为鞍点,P2(0,1)为不稳定点,P3(1,0)为稳定点;(6)当a-q21e<0,c-q21g>0,f-p21h<0时,P1(0,0)、P2(0,1)为鞍点,P3(1,0)为稳定点,P4(1,1)为不稳定点;(7)当a-q21e>0,c-q21g>0,f-p21h>0时,P1(0,0)为不稳定点,P2(0,1)、P3(1,0)为鞍点,P4(1,1)为稳定点;(8)当a-q21e>0,c-q21g<0,f-p21h>0时,P1(0,0)、P2(0,1)为鞍点,P3(1,0)为不稳定点,P4(1,1)为稳定点.此时,需分以下几种情形进行讨论.情形1当时,此时分析等价于如下四种情况:(1)当 a-q21e< c-q21g< 0,b-p21d< f-p21h< 0时,P1(0,0)为稳定点,P2(0,1)、P3(1,0)、P5(x∗,y∗)为鞍点,P4(1,1)为不稳定点;(2)当 0<c-q21g<a-q21e,0<f-p21h<b-p21d时,P1(0,0)为不稳定点,P2(0,1)、P3(1,0)、P5(x∗,y∗)为鞍点,P4(1,1)为稳定点;(3)当 0<c-q21g<a-q21e,b-p21d<f-p21h<0时,P1(0,0)、P4(1,1)为鞍点、P2(0,1)为不稳定点,P3(1,0)为稳定点,P5(x∗,y∗)为中心点;(4)当a-q21e<c-q21g<0,0<f-p21h<b-p21d时,P1(0,0)、P4(1,1)为鞍点,P2(0,1)为稳定点,P3(1,0)为不稳定点,P5(x∗,y∗)为中心点.情形2当时,此时分析等价于如下四种情况:(1)当 0<c-q21g<a-q21e,b-p21d<0<f-p21h时,P1(0,0)为不稳定点,P2(0,1)、P4(1,1)、P5(x∗,y∗)为鞍点,P3(1,0)为稳定点;(2)当 a-q21e< c-q21g< 0,f-p21h< 0< b-p21d时,P1(0,0)为稳定点,P2(0,1)、P4(1,1)、P5(x∗,y∗)为鞍点,P3(1,0)为不稳定点;(3)当a-q21e<c-q21g<0,b-p21d<0<f-p21h时,P1(0,0)、P3(1,0)为鞍点,P2(0,1)为稳定点,P4(1,1)为不稳定点,P5(x∗,y∗)为中心点;(4)当0<c-q21g<a-q21e,f-p21h<0<b-p21d时,P1(0,0)、P3(1,0)为鞍点,P2(0,1)为不稳定点,P4(1,1)为稳定点,P5(x∗,y∗)为中心点.情形3当时,此时分析等价于如下四种情况:(1)当 0<c-q21g<a-q21e,0<b-p21d<f-p21h时,P1(0,0)为不稳定点,P2(0,1)、P3(1,0)为鞍点,P4(1,1)为稳定点,P5(x∗,y∗)为中心点;(2)当a-q21e<c-q21g<0,0<b-p21d<f-p21h时,P1(0,0)、P4(1,1)、P5(x∗,y∗)为鞍点,P2(0,1)为稳定点,P3(1,0)为不稳定点;(3)当0<c-q21g<a-q21e,f-p21h<b-p21d<0时,P1(0,0)、P4(1,1)、P5(x∗,y∗)为鞍点,P2(0,1)为不稳定点,P3(1,0)为稳定点;点,P2(0,1)、P3(1,0)为鞍点,P4(1,1)为不稳定点,P5(x∗,y∗)为中心点.情形4当时,此时分析等价于如下四种情况:(1)当a-q21e<0<c-q21g,0<f-p21h<b-p21d时,P1(0,0)为不稳定点,P2(0,1)为稳定点,P3(1,0)、P4(1,1)、P5(x∗,y∗)为鞍点;(2)当c-q21g<0<a-q21e,0<f-p21h<b-p21d时,P1(0,0)、P2(0,1)为鞍点,P3(1,0)为不稳定点,P4(1,1)为稳定点,P5(x∗,y∗)为中心点;(3)当c-q21g<0<a-q21e,b-p21d<f-p21h<0时,P1(0,0)为稳定点,P2(0,1)为不稳定点,P3(1,0)、P4(1,1)、P5(x∗,y∗)为鞍点;(4)当a-q21e<0<c-q21g,b-p21d<f-p21h<0时,P1(0,0)、P2(0,1)为鞍点,P3(1,0)为稳定点,P4(1,1)为不稳定点,P5(x∗,y∗)为中心点.情形5当时,此时分析等价于如下四种情况:(1)当a-q21e<0<c-q21g,f-p21h<0<b-p21d时,P1(0,0)、P4(1,1)为不稳定点,P2(0,1)、P3(1,0)为稳定点,P5(x∗,y∗)为鞍点;(2)当c-q21g<0<a-q21e,b-p21d<0<f-p21h时,P1(0,0)、P4(1,1)为稳定点,P2(0,1)、P3(1,0)为不稳定点,P5(x∗,y∗)为鞍点;(3)当c-q21g<0<a-q21e,f-p21h<0<b-p21d时,P1(0,0)、P2(0,1)、P3(1,0),P4(1,1)为鞍点,P5(x∗,y∗)为中心点;(4)当a-q21e<0<c-q21g,b-p21d<0<f-p21h时,P1(0,0)、P2(0,1)、P3(1,0),P4(1,1)为鞍点,P5(x∗,y∗)为中心点.情形6当时,此时分析等价于如下四种情况:点,P2(0,1)为稳定点,P3(1,0)、P4(1,1)为鞍点,P5(x∗,y∗)为中心点;(2)当c-q21g<0<a-q21e,f-p21h<b-p21d<0时,P1(0,0)为稳定点,P2(0,1)为不稳定点,P3(1,0)、P4(1,1)为鞍点,P5(x∗,y∗)为中心点;(3)当c-q21g<0<a-q21e,0<b-p21d<f-p21h时,P1(0,0)、P2(0,1)、P5(x∗,y∗)为鞍点,P3(1,0)为不稳定点,P4(1,1)为稳定点;(4)当a-q21e<0<c-q21g,f-p21h<b-p21d<0时,P1(0,0)、P2(0,1)、P5(x∗,y∗)为鞍点,P3(1,0)为稳定点,P4(1,1)为不稳定点.情形7当时,此时分析等价于如下四种情况:(1)当 0<a-q21e<c-q21g,0<f-p21h<b-p21d时,P1(0,0)为不稳定点,P2(0,1)、P3(1,0)为鞍点,P4(1,1)为稳定点,P5(x∗,y∗)为中心点;(2)当 c-q21g< a-q21e< 0,b-p21d< f-p21h< 0时,P1(0,0)为稳定点,P2(0,1)、P3(1,0)为鞍点,P4(1,1)为不稳定点,P5(x∗,y∗)为中心点;(3)当c-q21g<a-q21e<0,0<f-p21h<b-p21d时,P1(0,0)、P4(1,1)、P5(x∗,y∗)为鞍点,P2(0,1)为稳定点,P3(1,0)为不稳定点;(4)当0<a-q21e<c-q21g,b-p21d<f-p21h<0时,P1(0,0)、P4(1,1)、P5(x∗,y∗)为鞍点,P2(0,1)为不稳定点,P3(1,0)为稳定点.情形8当时,此时分析等价于如下四种情况:(1)当 0<a-q21e<c-q21g,b-p21d<0<f-p21h时,P1(0,0)为不稳定点,P2(0,1)、P4(1,1)为鞍点,P3(1,0)为稳定点,P5(x∗,y∗)为中心点;(2)当 c-q21g< a-q21e< 0,f-p21h< 0< b-p21d时,P1(0,0)为稳定点,P2(0,1)、P4(1,1)为鞍点,P3(1,0)为不稳定点,P5(x∗,y∗)为中心点;(3)当c-q21g<a-q21e<0,b-p21d<0<f-p21h时,P1(0,0)、P3(1,0)、P5(x∗,y∗)为鞍点,P2(0,1)为稳定点,P4(1,1)为不稳定点;(4)当0<a-q21e<c-q21g,f-p21h<0<b-p21d时,P1(0,0)、P3(1,0)、P5(x∗,y∗)为鞍点,P2(0,1)为不稳定点,P4(1,1)为稳定点;情形9当时,此时分析等价于如下四种情况:(1)当 0<a-q21e<c-q21g,0<b-p21d<f-p21h时,P1(0,0)为不稳定点,P2(0,1)、P3(1,0),P5(x∗,y∗)为鞍点,P4(1,1)为稳定点;(2)当 c-q21g< a-q21e< 0,f-p21h< b-p21d< 0时,P1(0,0)为稳定点,P2(0,1)、P3(1,0),P5(x∗,y∗)为鞍点,P4(1,1)为不稳定点;(3)当c-q21g<a-q21e<0,0<b-p21d<f-p21h时,P1(0,0)、P4(1,1)为鞍点,P2(0,1)为稳定点,P3(1,0)为不稳定点,P5(x∗,y∗)为中心点.(4)当0<a-q21e<c-q21g,f-p21h<b-p21d<0时,P1(0,0)、P4(1,1)为鞍点,P2(0,1)为不稳定点,P3(1,0)为稳定点,P5(x∗,y∗)为中心点.根据以上分析,当收益矩阵中参数值满足(I)或(II)或(III)的时,系统(5)有4个平衡点随着时间推移,最终的稳态平衡点唯一,且该平衡点的进化与强度系数λi,ρi(i=1,2)有关;但当收益矩阵中参数值满足(Ⅳ)时,系统(5)有5个平衡点经过时间进化最终可能没有稳态平衡点或稳态平衡点不一定唯一(如(Ⅳ)下的情形5),而对于两个稳态平衡点中偏向哪一个的程度或处于中心点偏向哪一个状态的程度也与强度系数λi,ρi(i=1,2)有关,下面不妨以(Ⅳ)下情形5中(1)的情况进行分析,其它情况可类似.(Ⅳ)情形5中(1)的情况:当时,P1(0,0),P4(1,1)为不稳定点,P2(0,1),P3(1,0)为稳定点,P5(x∗,y∗)为鞍点.此时,系统的动态演化图[8-9]如图1所示.在此情况下,显然P5(x∗,y∗)为以P1(0,0),P3(1,0),P4(1,1),P2(0,1)为顶点组成的四边形中的一个内部点.根据几何图形及相关知识,由P1(0,0),P3(1,0),P4(1,1),P5(x∗,y∗)为顶点围成的四边形区域面积S为:由于所以当增加q21时,S会增大,即当博弈参与者A在两种状态下增长率λ2与λ1的比值q21越大,其均衡策略为x1(t)=1.同理,由于所以当增加p21时,S会减少,即当博弈参与者B两种状态下增长率ρ2与ρ1的比值p21越大,其均衡策略为y1(t)=0,从而系统(5)的稳定状态更趋于平衡点P3(1,0),反之,系统(5)的稳定状态更趋于平衡点P2(0,1).本文通过引入强度系数,扩展了文献[3]中的进化博弈论框架.并针对两个策略的两个博弈参与者的情形,分析了他们采取不同策略时的进化稳定性情况,反映出强度系数对博弈决策的影响;最后,进一步研究表明了强度系数影响参与者在多个稳态下最终的优化行为,即影响动态系统稳定状态的演变趋势.可以看到,虽然本文局限于分析两个策略的两个博弈参与者的情形,但对于多个博弈参与者多种策略的稳定状态,类似可得到研究.即方程(5)解的稳定状态分析对方程(3)解的稳定状态分析具有基础作用,仅计算量相对较为复杂.这对以后利用进化博弈理论,来解决分析实际问题具有重要的指导作用.【相关文献】[1]殷辉,陈劲,谢芳.开放式创新下产学合作的演化博弈分析[J].情报杂志,2012,31(9):185-190.[2]Smith 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[5]赵琼,别群益.一类修正的 Holling-Tanner捕食模型的持久性和全局渐近稳定性[J].数学的实践与认识,2013,43(18):292-298.[6]何德明,何万生,谢保利.一类具有线性收获率的生物捕食系统的定性分析[J].纯粹数学与应用数学,2013,29(1):33-39.[7]郭军华,李帮义,倪明.双寡头再制造进入决策的演化博弈分析[J].系统工程理论与实践,2013,33(2):330-377.[8]王磊,张庆普.基于惯例视角的高校科研团队创造力演化博弈分析[J].科学学与科学技术管理,2012,33(8):82-90.[9]梅强,马国建,杜建国,等.中小企业安全生产管制路径演化研究[J].中国管理科学,2009,17(2):160-168.。
演化博弈论
主要术语解释
参考文献
主题索引
文摘
第一章 导论
《演化与博弈论》致力于讨论生物演化的建模方法,而不是运用上述方法去解决任何具体问题。本章讨论了这种方法的应用范围及其局限性,同时还涉及这些模型的学术价值。
当生物的特定表现型的适应度依赖于其在种群中的频率分布时,演化博弈论就成为从表现型这个角度思考生物演化问题的一种方法。例如,在对鸟的翅膀形态演化和同一鸟类分布行为演化的比较研究中,为了搞清楚翅膀的形态就有必要了解该鸟类所生活其间的大气的状况,以及随翅膀形状不同所导致升力和阻力的差异。同时也有必要将鸟翼是由羽毛所构成的这个约束条件也纳入考虑的范围,因为对于蝙蝠和翼龙来说,这种约束条件显然有所不同。然而这里没有必要去考虑种群中其他成员的行为。恰恰相反,生物分布的演化则主要取决于其他同种生物是如何行动的,因为生物的分布与寻找合适的配偶、避免对资源的竞争、联合防范掠夺者等因素密切相关。
在关于鸟翼形态的案例中,我们想知道为什么自然选择总有利于某些特定的表现型。最优化理论是分析这个问题的比较合适的数学工具。我们面临的问题是要判断哪些特征(比如,一个较高的升力阻力比,一个较小的转向圆)对适应度的变化有作用,而不是面对当个体的生存取决于其他个体的行为时所引致的特殊困难。而这些困难正是下文中所涉及的内容。
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本书是演化博弈论领域内的一本关键性的核心著作,探讨了演化博弈论这一博弈论分支的一般理论进展,对其核心内容进行了全面阐述,重点论述了演化博弈论与非合作博弈论之间的概念性和技术性联系,给出了有关概念的定义及各相关命题,,并从特殊到一般地对各内容进行了数学证明。
目录
出版前言
演化博弈论是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,它曾相当成功地解释了生物进化过程中的某些现象。如今,经济学家们运用演化博弈论分析社会习惯、规范、制度或体制形成的影响因素以及解释其形成过程,也取得了令人瞩目的成绩。演化博弈论目前成为演化经济学的一个重要分析手段,并逐渐发展成一个经济学的新领域。
进化稳定均衡与纳什均衡——兼谈进化博弈理论的发展
进化稳定均衡与纳什均衡——兼谈进化博弈理论的发展
张良桥
【期刊名称】《经济科学》
【年(卷),期】2001()3
【摘要】本文主要介绍进化稳定策略概念的提出及其发展。
为了便于理解 ,文中利用一些具体例子简要地介绍进化稳定均衡 (就是系统选择进化稳定策略时所处的均衡 )求法、应用以及它与纳什均衡之间的关系。
最后指出了传统进化稳定策略定义的缺陷及经济学家们对此所作的进一步研究。
【总页数】9页(P103-111)
【关键词】进化博弈;进化稳定策略;进化稳定状态;纳什均衡;博弈论
【作者】张良桥
【作者单位】中山大学岭南学院
【正文语种】中文
【中图分类】F224.32;F225
【相关文献】
1.政府补贴、海洋排污与效益均衡选择——基于进化博弈理论 [J], 韩微微;燕小青
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3.基于进化博弈理论的金融监管合作均衡分析 [J], 李成;张炜
4.流域水资源分配纳什均衡实现过程的进化博弈分析 [J], 尹云松;糜仲春;张道武
5.纳什空间的均衡进化论 [J], 邓琼瑶
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动态混合局面评估MCTS算法在爱恩斯坦棋中的应用
收稿日期:2021-10-19作者简介:宋英健(1999-),男,辽宁铁岭人。
动态混合局面评估MCTS 算法在爱恩斯坦棋中的应用宋英健,侯荣旭,孙嘉荣,史广阔(沈阳工程学院信息学院,辽宁沈阳110136)摘要:爱恩斯坦棋是一种双人不完全信息博弈棋类,目前多用于计算机博弈领域的研究,其较为灵活且有随机性,可使用多种搜索算法对AI 进行加强。
为了提高AI 在搜索时的效率及增强对战时的智能程度,采取了一种基于MCTS 搜索并配合动态混合局面评估函数的算法,在评估函数中使用了棋子动态估值的方法,并对残局进行了一定的优化。
经过多次对弈得出,应用改进算法后的新程序在与其他传统搜索算法程序对战时,显著提高了对弈时的胜率和搜索的效率,有效验证了该算法的实用性。
关键词:爱恩斯坦棋;计算机博弈;混合局面评估;MCTS 中图分类号:TP273文献标识码:A文章编号:1673-1603(2022)03-0072-05DOI :10.13888/ki.jsie (ns ).2022.03.013第18卷第3期2022年7月Vol.18No.3Jul.2022沈阳工程学院学报(自然科学版)Journal of Shenyang Institute of Engineering (Natural Science )计算机博弈是研究人工智能领域的一个重要分支,同时也是各个科研领域方面重点研究的对象,其目的是构建一个具有AI 智能的算法,使之可以像人类选手一样进行对战、博弈[1]。
计算机博弈程序一般由评估函数与优化搜索算法两部分组成,同时配有棋局评估、法生成、开局库与残局库开发、博弈树搜索、系统测试及参数优化等核心技术要点[2]。
1爱恩斯坦棋介绍爱恩斯坦棋是2004年由德国人英戈·阿尔托夫发明的一种双人非完备信息类博弈游戏。
棋盘为5×5的方格形棋盘,每一个方格代表一个棋位,棋盘的左上角为红方棋子位置,棋盘的右下角为蓝方棋子位置;双方共持有6枚棋子,棋子序号为1~6,顺序在双方出发区棋位可以无序任意放置;对局开始由红方先抛出骰子,移动棋子的标号与骰子点数相对应,如果棋盘中不存在与骰子点数相对应的棋子,则可以顺着点数向上或者向下查找,选择与之最相近的点数,移动该枚棋子;双方移动规则为红方只能移动目标棋子朝右方、下方、斜下方移动,蓝方只能移动目标棋子朝左方、上方、斜上方移动;在棋子移动的目标棋位上如有棋子(不论敌我),则移动本方棋子来覆盖该枚棋子,被覆盖的棋子从棋盘中移除。
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张良桥(顺德德职业技术学院528300)摘要本文主要介绍进化博弈理论的基本动态模型:对称博弈模拟者动态模型和非对称博弈模拟者动态模型及其相关结论。
为了便于理解,在文中引用了一些简单的例子说明它们之间的区别与联系。
在此基础上文中还介绍了理论家们对随机动态所进行的相关研究及其所取得的理论成果。
最后本文比较了经典博弈理论1与进化博弈理论在动态概念上的差别。
关键词:动态博弈;非对称博弈;模拟者动态;随机稳定集英文标题:The basic dynamics theorie s of evolutionary game and it’s applications Abstract:This paper mainly introduces the basic dynamics model of evolutionary game theory: symmetric replicator dynamic model, asymmetric replicator dynamic model and its relative conclusion. For better understanding, the sample cases are applied to describe the differences between them. Based on the models, this paper also introduced theorists’ study and its achievements on stochastic evolutionary dynamics. Finally, We also give the differences on the concept of dynamics of classic game theory and evolutionary game theory.Keywords: Dynamic Games; Asymmetric Games; Replicator Dynamics; Stochastic Stable Sets作者简介:张良桥,顺德职业技术学院,硕士联系方式:顺德市职业技术学院通信地址:顺德职业技术学院经济管理系 523800电话: 013660431173; 0765--2338178E - Mail: zlbridge@张良桥(顺德德职业技术学院528300)摘要本文主要介绍进化博弈理论的基本动态模型:对称博弈模拟者动态模型和非对称博弈模拟者动态模型及其相关结论。
为了便于理解,在文中引用了一些简单的例子说明它们之间的区别与联系。
在此基础上文中还介绍了理论家们对随机动态所进行的相关研究及其所取得的理论成果。
最后本文比较了经典博弈理论2与进化博弈理论在动态概念上的差别。
关键词:经典博弈理论;进化博弈理论;非对称博弈;模拟者动态;随机稳定集引言进化博弈理论至少自Lewontin(1960)用于解释生态现象就已经产生了,特别是Maynard Smith and Price (1973)和Maynard Smith (1974)提出该理论的基本均衡概念----进化稳定策略(Evolutionarily stable strategy ESS)以后,该理论被广泛应用于生态学、社会学及经济学等领域来研究群体行为的演化过程及其结果。
进化博弈理论从有限理性的个体出发,以群体为研究对象,认为现实中个体并不是行为最优化者,个体的决策是通过个体之间模仿、学习和突变等动态过程来实现的。
进化博弈理论强调系统达到均衡的动态调整过程,认为系统的均衡是达到均衡过程的函数,也就说均衡依赖于达到均衡的路径。
动态概念在进化博弈理论中占有相当重要的地位,许多博弈理论家对群体行为调整过程进行了广泛而深入的研究,由于他们考虑问题的角度不同,对群体行为调整过程的研究重点也就不同,提出的动态模型也就不同,如Weibull(1995) 提出了模仿动态(Imitation Dynamics)模型,认为人们常常模仿其他人的行为尤其是能够产生较高支付的行为;Börgers and Sarin(1995,1997)等提出并应用强化动态3(Reinforcement Dynamics)来研究现实中参与人的学习过程;Friedman and Robert(1986)为了解释在实验中观察到的偏离纳什均衡的现象,他们利用两群体、双线性重复匿名博弈而引入了迁移动态(Migration Dynamics),并对实验现象作出了合理的解释;Skyrms (1986)利用进化模型对哲学中的理性问题进行了讨论,由此引入了意向动态(Deliberational Dynamics);Swinkels(1993)提出了近似调整动态(Myopic Adjustment Dynamics);Borgers and Sarin(1995)提出了刺激—反应动态(Stimulus-Response Dynamics)等等。
但到目前为止,在进化博弈理论中应用得最多的还是由Taylor and Jonker(1978)在对生态现象进行解释时首次提出的模拟者动态(Replicator Dynamics)。
模拟者动态是进化博弈理论的基本动态,它能较好地描绘出有限理性个体的群体行为变化趋势,由之得出的结论能够比较准确地预测个体的群体行为,因而倍受博弈论理论家们的重视。
下面本文就介绍模拟者动态概念、模型及其简单应用。
一、模拟者动态一般的进化过程都包括两个可能的行为演化机制:选择机制(Selection Mechanism)和突变机制(Mutation mechanism)。
选择机制是指本期中能够获得较高支付的策略,在下期被更多参与者选择。
选择包括许多可能的形成机制,这些机制可能是生态意义上的繁殖成活率;也可能是个人意义上的试验、刺激及反应等;也可能是社会意义上的学习、试验及模仿等。
突变是指参与者以随机(无目的性)的方式选择策略,因此突变策略可能是能够获得较高支付的策略,也可能是获得较低支付的策略,突变一般很少发生。
新的突变也必须经过选择,并且只有获得较高支付的策略才能生存(Survive)下来。
进化博弈理论的动态模型大体上可以分为三大类:第一类是支付导向型动态(Payoff-positive Dynamics)模型,该类模型认为,所有获得高于群体平均支付的纯策略都有正的增长率,所有获得低于群体平均支付的纯策略都有负的增长率;第二类是凸单调动态(Convex-Monotone Dynamics),与前者不同,在这里把混合策略也纳入到模型中,即认为如果混合策略能够获得比纯策略更高的支付,那么它就比纯策略有更高的增长率;第三类是弱支付导向动态(Weakly Payoff-positive Dynamics ),该类模型认为,只要存在获得高于群体平均支付的纯策略,它就可以获得正的增长率。
显然,第三类动态包含了前二类动态。
博弈论理论家们研究得最多的主要是第一类动态模型。
按群体数目不同,进化博弈动态模型可分为两大类:单群体(Monomorphic Population)动态模型与多群体(Polymorphic Populations )动态模型。
单群体动态模型是指所考察的对象只含有一个群体,并且群体中个体都有相同的纯策略集,个体与虚拟的参与人4进行对称博弈。
博弈中个体选择纯策略所得的支付随着群体状态的变化而变化。
多群体动态模型5是指所考察的对象中含有多个群体,不同群体个体可能有不同的纯策略集,不同群体个体之间进行的是非对称博弈。
博弈中个体选择纯策略所得的支付不仅随其所在群体的状态变化而变化,而且也随其他群体状态的变化而变化。
下面重点单群体与多群体动态模型。
1.1、单群体模拟者动态模型单群体模拟者动态模型是由Taylor and Jonker (1978)在考察生态演化现象时首次提出的。
他们把一个生态环境中所有的种群看作为一个大群体,而把群体中每个种群都想象或程式化为一个特定的纯策略6。
群体在不同时刻所处的状态一般用混合策略7来表示。
所谓模拟者动态是指使用某一纯策略的人数所占比例的增长率等于使用该策略时所得支付8与群体平均支付之差,或者与平均支付成正比例。
为了说明的方便,本文首先给出一些符号,然后给出Taylor and Jonker (1978)模拟者动态公式的推导过程。
假定群体中每一个个体在任何时候只选择一个纯策略9,比如,第j 个个体在某时刻选择纯策略is (当然由于突变或策略转移,同一个体在不同时刻可以选择不同的纯策略)。
},,,{21k k s s s S =表示群体中各个体可供选择的纯策略集;N 表示群体中个体总数;n i (t )表示在时刻t 选择纯策略i 的个体数。
),,,(21k x x x x =表示群体在时刻t 所处的状态,其中i x 表示在该时刻选择纯策略i 的人数在群体中所占的比例,即N t n x i i )(=。
),(x s f i 表示群体中个体进行随机配对匿名博弈时,群体中选择纯策略i s 的个体所得的期望支付。
∑=i i i x s f xx x f ),(),(表示群体平均期望支付。
下面给出连续时间10模拟者动态公式,此时动态系统的演化过程可以用微分方程来表示。
在对称博弈中每一个个体都认为其对手来自于状态为x 的群体。
事实上,每个个体所面的对手是代表群体状态的虚拟个体11。
假定选择纯策略i s 的个体数的增长率等于),(x s f i ,那么可以得到如下的等式:4 其实质就是个体与群体进行博弈,即个体通过对群体选择不同策略的个体数的观察来确定自己的选择。
5 Selten(1980)通过对个体引入角色限制,首次考察了非对称博弈中的均衡问题,并证明了“在非对称博弈中进化稳定均衡等价于严格纳什均衡”。
6 Taylor and Jonker(1978)所给出的模拟者动态是假定每一个个体都代表一个纯策略,因为他们认为生物的行为是由其遗传基因完全确定的,但Taylor and Jonker(1982)对原初的模拟者动态模型进行了推广,并允许个体选择混合策略,纯策略可以看作混合策略的退化。
7 在这里所说的混合策略与经典博弈理论中所说的混合策略有不同的意义。
在经典博弈中,混合策略是指纯策略上的一个概率分布;而在进化博弈理论中,混合策略是指群体中选择不同纯策略人数在群体总数所占的比例。
它们虽然有相同的形式但却有不同的内容。
8 在这里所说的支付与生态学里所说的繁殖成活率或适应度(f itness )是一个等价的概念。
9 在生态意义上来说,由于个体的策略是由其遗传基因完全确定的,所以个体不会改变其策略的,所谓改变策略实际就是指一个种群的消失;而用于分析人的群体行为,人是可以改变策略的,因而,所谓的改变策略就是指参与人从选择一个策略到选择另一个策略。