读书笔记: 博弈论导论 - 10 - 完整信息的动态博弈 重复的博弈重复的博弈(Repeated Games)本文是Game Theory An Introduction (by Steven Tadelis) 的学习笔记。有限地重复的博弈有限地重复的博弈(Finitely Repeated Games)
给定一个阶段博弈\(G\)，一个有限地重复的博弈被记做\(G(T, \delta)\)，其中
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2023-12-15 23:19:57
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演化博弈方法用于多智能体系统最优资源分配Evolutionary game theoretic approach for optimal resource allocation in multi-agent systems 摘要 一群行为体在分布式环境中需要一组资源来完成任务，它们必须合作决定每个个体接受的资源数量来最大化系统性能。我们从演化博弈论的角度解决了这个问题，并提出了一种基于局部复制动态
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2023-12-01 13:01:24
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前面一篇文章介绍了博弈过程中的三个分类：静态博弈、动态博弈、重复博弈。今天具体讲讲动态博弈的处理方法。
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2023-10-17 00:54:52
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1 导言 行动有先后顺序，不同的参与人在不同时点行动，先行动者的选择影响后行动者的选择空间，后行动者可以观察到先行动者做了什么选择。 因此，为了做出最优的行动选择，每个参与人都必须这样思考问题：如果我如此选择，对方将如何应对？如果我是他，我将会如何行动？ 给定他的应对，什么是我的最优选择？
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2024-07-14 21:05:14
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巴什博奕（Bash Game）首先考虑一个简单的例子：>A和B一起报数，每个人每次最少报一个,最多报4个。轮流报数,看谁先报到30.因为最多可以报4，最少报1，如果对方开始报，那么我开始总是可以报5的。依次类推，我都可以想法儿报5的倍数。所以，结论就是，先手必输。可以将例子抽象一下：如果最多可以报n，最少可以报m个，看谁先报到a；判断a%(m+n)是否大于n即可。如果大于后手胜，否则先手胜。
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2024-09-27 14:58:10
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上一篇文章 一行代码就能解决的智力题 中讨论到一个有趣的「石头游戏」，通过题目的限制条件，这个游戏是先手必胜的。但是智力题终究是智力题，真正的算法问题肯定不会是投机取巧能搞定的。所以，本文就借石头游戏来讲讲「假设两个人都足够聪明，最后谁会获胜」这一类问题该如何用动态规划算法解决。博弈类问题的套路都差不多，下文举例讲解，其核心思路是在二维 dp 的基础上使用元组分别存储两个人的博弈结果。掌握了这个技
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2021-04-07 10:40:02
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但是智力题终究是智力题，真正的算法问题肯定不会是投机取巧能搞定的。所以，本文就借石头游戏来讲讲「假设两个人都足够聪明，最后谁会获胜」这一类问题该如何用动态规划算法解决。博弈类问题的套路都差不多，下文举例讲解，其核心思路是在二维 dp 的基础上使用元组分别存储两个人的博弈结果。掌握了这个技巧以后，别人再问你什么俩海盗分宝石，俩人拿硬币的问题，你就告诉别人：我懒得想，直接给你写个算法算一下得了。我们「
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2021-04-07 10:58:17
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上一篇文章一行代码就能解决的智力题 中讨论到一个有趣的「石头游戏」，通过题目的限制条件，这个游戏是先手必胜的。但是智力题终究是智力题，真正的算法问题肯定不会是投...
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2021-07-19 16:12:27
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动态规划又一应用
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2021-07-19 16:34:44
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作者 | labuladong博弈类问题的套路都差不多，下文举例讲解，其核心思路是在二维 dp 的基础上使用元组分别存储两个人的博弈结果。掌握了这个技巧以后，别人再问你什么俩海盗分宝石，俩人拿硬币的问题，你就告诉别人：我懒得想，直接给你写个算法算一下得了。举个例子：你和你的朋友面前有一排石头堆，用一个数组 piles 表示，piles[i] 表示第 i 堆石子有多少个。你们轮流拿石头，一次拿一堆，
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2022-09-16 22:25:54
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P=30，λ1=0.5，即P1=0.5P，λ2=0.2，即P2=0.2P，λ3=0.3，即P3=0.3P，C11=120，C12=100以交流、咨询、答疑。...
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2022-07-24 00:58:07
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上一篇文章 几道智力题 中讨论到一个有趣的「石头游戏」，通过题目的限制条件，这个游戏是先手必胜的。但是智力题终究是智力题，真正的算法问题肯定不会是投机取巧能搞定的。所以，本文就借石头游戏来讲讲「假设两个人都足够聪明，最后谁会获胜」这一类问题该如何用动态规划算法解决。博弈类问题的套路都差不多，下文举例讲解，其核心思路是在二维 dp 的基础上使用元组分别存储两个人的博弈结果。掌握了这个技巧以后，别人再
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2020-12-23 15:33:14
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读书笔记: 博弈论导论 - 11 - 完整信息的动态博弈 战略协议战略协议(Strategic Bargaining)本文是Game Theory An Introduction (by Steven Tadelis) 的学习笔记。协议是多方对一个剩余(surplus)，通过提议，尝试达成一致意见。一个两人协议博弈的过程：第一回合
玩家1提出分配\((x, 1-x)\)，玩家1得到x，玩家2得到1
3.1.b贝叶斯博弈的两个例子 再谈混合策略，这里拿性别战举例子给出如下博弈：有一对夫妻，丈夫喜欢看足球赛节目，妻子喜欢看肥皂剧节目，但是家里只有一台电视，于是就产生了争夺频道的矛盾。假设双方都同意看足球赛，则丈夫可得到2单位效用，妻子得到一单位效用；如果都同意看肥皂剧，则丈夫可得到1单位效用，妻子得到2单位效用；如果双方意见
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2023-10-11 11:57:15
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套路又有一些不太一样的解法（抓住必胜态和必败态的转化）先看第一道题： 典型的博弈问题，算法也比较通俗易懂，采用动态规划的思想，即如果存在一种方式让对手变为必败态，那么你就处于必胜态；否则，你就处于必败态，对于这道题，稍加分析可以得出回合数不太多，于是我们可以采用递归的写法：int judge(int larger,int smaller){
if(larger < smaller){
实验要求：编程实现一个智能体（Intelligent Agent），由输入、输出、处理和存储四个构件组成。该智能体应具有作为博弈参与人的能力（最初可能是有限理性的）。智能体的输入构件可以接收博弈场景的相关信息（如三要素，博弈规则，结束条件等）。智能体的输出构件可以针对其他参与人的选择或按照博弈规则给出反应（行动/策略的选择）。智能体的处理构件可以根据博弈规则和输出要求，对输入数据进行处
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2023-11-20 21:59:11
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编译 | 磐石出品 | 磐创AI技术团队【磐创AI导读】：本文为“一个完整的机器学习项目在python中的演练”系列第三篇。主要介绍了机器学习模型性能指标评估与超参数选取两部分。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。大家往往会选择一本数据科学相关书籍或者完成一门在线课程来学习和掌握机器学习。但是，实际情况往往是，学完之后反而并不清楚这些技术怎样才能被用在实际的项目流程中。就像你的脑海中已
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2024-08-31 21:12:19
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似乎该博弈了！（动态规划）（附带讲解和代码）
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2021-07-30 17:54:27
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动态规划之博弈问题 描述 你和你的朋友面前有一排石头堆，用一个数组 piles 表示，piles[i] 表示第 i 堆石子有多少个。你们轮流拿石头，一次拿一堆，但是只能拿走最左边或者最右边的石头堆。所有石头被拿完后，谁拥有的石头多，谁获胜。 题目解释： 石头的堆数可以是任意正整数，石头的总数也可以是
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2020-04-26 23:35:00
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完全信息动态博弈（二）：无限次重复博弈无限次重复博弈扳机战略：胡萝卜加大棒战略： 无限次重复博弈给定一博弈G，无限次重复进行G博弈的过程称为G的“无限次重复博弈”，记为，其中是各参与人得益共同的贴现系数。并且，对任意的，在进行第阶段（第次重复)博弈之前，所有参与人都能看到前阶段博弈的结果。各参与人在中的“得益”等于各阶段得益的现在值。扳机战略：当我们在解决实际问题时，要考虑的是参与人在前几期都选择
