目录定义发展历史萌芽成熟发展术语分类合作博弈和非合作博弈静态博弈和动态博弈完全信息博弈与不完全信息博弈零和博弈与非零和博弈其他分类公共危机中的策略举例定义博弈 (game)是指在一定的游戏规则约束下,基于直接相互作用的环境条件, 各参与者依据各自所掌握的信息,选择各自的策略(行动),以实现利益 最大化的过程。博弈论(game theory)是一种研究人们怎么做策略(行动)选择,及其最后的均衡结果会
【前言】最近几年,随着计算机学科的强势崛起,计算机这一学科逐渐的渗入到经济学中,以网络新经济学为代表的交叉学科开始走向舞台的中心。很多计算机网络方面的专家学者开始依靠博弈论解决在一定的规则下该网络中“用户最大化收益”的问题。当然,不仅仅是计算机网络,有很多其他方面的也有应用。就笔者本人来看,我们团队研究的就是依靠博弈论解决网络中用户的选择什么样的策略能够保证自己获得最大的收益,与此同时,该网络中的
### 斯塔克博弈:概述与Python实现 斯塔克博弈是一种广泛应用于经济学、博弈论和决策科学的模型。这个模型关注的是在一个市场中,企业如何在不确定性和竞争中进行战略决策。不同于传统的纳什均衡模型,斯塔克博弈强调了领导者与追随者之间的先后决策顺序。 在斯塔克博弈中,存在一个领导者企业和一个或多个追随者企业。领导者首先选择其产量或价格等策略,而追随者则在领导者已做出决策的
原创 7月前
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最近阅读了一篇paper中用到了Stackelberg Game建模,于是找了一些资料先学习以下该模型的理论知识,发现很多学科都是相关的,真是神奇的存在。什么是博弈博弈论(Game theory)又称为对策论,是理性个体之间战略对策的数学模型的研究。通过建立思维模型分析战略游戏中个体的行为,并且研究它们的优化策略。这里的个体,不仅可以指代个人,也可以指代企业等各种需要做出决策的个体。纳什均衡 1
斯塔克模型(Stackelberg model)由德国经济学家斯塔克提出的一种产量领导模型,该模型反映了企业间不对称的竞争。在古诺模型
### 斯坦博弈与纳什均衡 在博弈论中,斯坦博弈(Stemberg Game)是一个重要的研究课题,它研究的是多个决策者在面对有限资源时的最佳策略选择,而纳什均衡则是描述这些策略稳定性的概念。本文将通过一个简单的Python示例来解释斯坦博弈及其如何实现纳什均衡。 #### 纳什均衡的定义 纳什均衡是博弈论的核心概念之一。它指的是在没有任何参与者单独改变策略的前提下,所有参与者的
原创 7月前
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斯塔克竞争模型(主从博弈模型)基本概念古诺模型实际上是假定两个寡头厂商同时作出各自的产量决策的。现在假设厂商1先决定它的产量,然后厂商2知道厂商1的产量后再做出它的产量决策。因此,在确定自己产量时,厂商1必须考虑厂商2将如何作出反应。其他假设与古诺模型相同,这一模型称为斯塔克(Stackelberg)模型。斯塔克竞争模型是一个价格领导模型,厂商之间存在着行动次序的区别。产量的决定依
计算牛博弈棋是一个具有挑战性的游戏,其核心在于如何通过计算与策略来取得胜利。在本文中,我将通过不同的维度来探讨这一游戏的实现,特别是在Python中的代码实现,并结合灾难恢复和监控告警来增强整个系统的鲁棒性。 # 备份策略 为了确保我们的代码和数据安全,制定一个合理的备份策略是至关重要的。备份策略的核心在于定期备份和对备份介质的选择。以下是备份流程图,以及相应的命令代码和存储介质对比表格。
原创 6月前
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强化学习读书笔记 - 03 - 有限马尔科夫决策过程代理-环境接口(The agent-environment interface)代理(agent) - 学习者或者决策者 环境(environment) - 代理外部的一切,代理与之交互。情节性任务(Episodic Tasks)和连续任务(Continuing Tasks)情节性任务(Episodic Tasks),所有的任务可以被可以分解成一
棋Java源码/DotsAndBoxs/.classpath 点棋Java源码/DotsAndBoxs/.project 点棋Java源码/DotsAndBoxs/bin/controller/GameController$1.class 点棋Java源码/DotsAndBoxs/bin/controller/GameController$OptionMouseListener.clas
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
 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
目录1.简介2.算法原理3.实例分析1.各参数初始化2.计算期望与实际期望3.博弈过程4.绘图 完整代码1.简介        博弈论又被称为对策论(Game Theory)既是现代数学的一个新分支,也是运筹学的一个重要学科。       
头歌:博弈中的搜索(Python实现)第2关:极小极大算法(无剪枝)原理就不说了,头歌上面都有 注意事项 1.建树,建树的时候要注意Python中深拷贝和浅拷贝的区别,在很多赋值的地方都应该用深拷贝。还有就是递归建树。 2.核心minmax函数,这个也是递归,不得不说递归真的是一个好东西,人理解迭代 神理解递归。从博弈树的根节点开始向下递归,从叶子节点往回开始求最大值。 3.写这篇博客的目的,主要
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题目在这里:【北大光华金融硕士考研·微观】不完全信息动态博弈及其代表性经典真题(上)因为研究中要用到不完全信息动态博弈,所以研究了一下它,在B站上面找到了一个考研题针对不完全信息动态博弈的信号博弈模型进行求解,看完之后我记录下了自己的解题思考,防止自己忘记。【例】(厂商进入的信号博弈)现市场上有一新厂商打算进入市场,而自然决定这个进入者(后称 )强弱(, ),同时在位厂商(后称 )不知进入厂商的类
前几天把HABI哈希图像检索工具包更新到V2.0版本后,小白菜又重新回头来用Python搞BoW词袋模型,一方面主要是练练Python,另一方面也是为了CBIR群开讲的关于图像检索群活动第二期而准备的一些素材。关于BoW,网上堆资料讲得挺好挺全的了,小白菜自己在曾留下过一篇讲解BoW词袋构建过程的博文Bag of Words模型,所以这里主要讲讲BoW的实战。不过在实战前,小白菜还想在结合自己
题目1025 除数博弈爱丽丝和鲍勃一起玩游戏,他们轮流行动。爱丽丝先手开局。 最初,黑板上有一个数字 N 。在每个玩家的回合,玩家需要执行以下操作: 选出任一 x,满足 0 < x < N 且 N % x == 0 。 用 N - x 替换黑板上的数字 N 。 如果玩家无法执行这些操作,就会输掉游戏。 只有在爱丽丝在游戏中取得胜利时才返回 True,否则返回 false。假设两个玩家都
文章目录前言一、题目二、使用步骤1.递归构建博弈树2.α-β剪枝算法3.博弈树可视化4.测试实例5.结果展示6.全部代码总结 前言使用Python编程实现博弈树的构建,实现利用MinMax方法补全博弈树缺失值,并结合α-β剪枝算法,实现博弈树的剪枝。实现了整体算法与博弈树的可视化。一、题目博弈树初始结构如下二、使用步骤1.递归构建博弈代码如下:class Node(object):
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今天在- 33IQ 这个网站上看到的,相当于一个博弈吧,挺有意思的 请别介意我用了一个如此有噱头的名字作为这个游戏的名字。 今天这个推荐的这个【两个人两支笔一张纸】系列游戏中的一个可以称作史上最难的博弈游戏,其难度可以秒杀你常见的类似围棋象棋的博弈。http://arxiv.org/abs/1003.4494 简直可以说是去年学术界的一篇奇文,大家点进去看看就知道了。论文里讲了一个基于纽结理论的双
第二章完全信息动态博弈先来说明两个概念:1、静态博弈是指在博弈中,参与人同时选择或虽非同时选择但后行动者并不知道先行动者采取了什么具体行动。2、动态博弈是指在博弈中,参与人的行动有先后顺序,且后行动者能够观察到先行动者所选择的行动。这一章,我们来讨论关于完全信息(即参与者的收益函数是共同知识的博弈)动态博弈的问题。在这里我们还将博弈分为两种:完美信息博弈:即要选择行动的参与者完全知道这一步之前所有
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