Участник:Konstantin 013: различия между версиями

Материал из Алговики
Перейти к навигации Перейти к поиску
Строка 7: Строка 7:
 
== Математическое описание алгоритма ==
 
== Математическое описание алгоритма ==
  
Определим игру двух лиц. Пусть первый игрок имеет в своём распоряжении стратегии <math> x </math> из множества стратегий <math> X </math>, а второй игрок стратегии <math> y </math> из множества стратегий <math> Y </math>. Будем рассматривать игру в нормальной форме. Это означает, что каждый из игроков выбирает стратегию, не зная выбора партнёра. Пару стратегий <math> (x, y) </math> будем называть ситуацией. у первого игрока имеется функция выигрыша <math> F(x, y) </math>, а у второго <math> G(x, y) </math>. определённые на на множестве всех ситуаций <math> X × Y </math>. каждый игрок стремится, по возможности, максимизировать свою функцию выигрыша. Таким образом, игра двух лиц в нормальной форме может быть задаётся набором  
+
Определим игру двух лиц. Пусть первый игрок имеет в своём распоряжении стратегии <math> x </math> из множества стратегий <math> X </math>, а второй игрок стратегии <math> y </math> из множества стратегий <math> Y </math>. Будем рассматривать ''игру в нормальной форме''. Это означает, что каждый из игроков выбирает стратегию, не зная выбора партнёра. Пару стратегий <math> (x, y) </math> будем называть ''ситуацией''. у первого игрока имеется функция выигрыша <math> F(x, y) </math>, а у второго <math> G(x, y) </math>. определённые на на множестве всех ситуаций <math> X × Y </math>. каждый игрок стремится, по возможности, максимизировать свою функцию выигрыша. Таким образом, игра двух лиц в нормальной форме может быть задаётся набором  
 
<math> \Gamma \langle X, Y, F(x, y), G(x, y) \rangle </math>
 
<math> \Gamma \langle X, Y, F(x, y), G(x, y) \rangle </math>
Определение. Ситуация <math> (x^0, y^0) </math> называется равновесием по Нэшу игры <math> \Gamma </math> если:
+
Определение. Ситуация <math> (x^0, y^0) </math> называется ''равновесием по Нэшу'' игры <math> \Gamma </math> если:
 
<math>
 
<math>
 
     \max_{x \in X} F(x, y^0) = F(x^0, y^0) \quad , \quad \max_{y \in Y} F(x^0, y) = G(x^0, y^0)
 
     \max_{x \in X} F(x, y^0) = F(x^0, y^0) \quad , \quad \max_{y \in Y} F(x^0, y) = G(x^0, y^0)

Версия 11:56, 16 октября 2017

Основные авторы описания: К.В.Телегин

1 Свойства и структура алгоритмов

1.1 Общее описание алгоритма

Данный алгоритм находит равновесие Нэша в игре двух лиц с конечным числом стратегий

1.2 Математическое описание алгоритма

Определим игру двух лиц. Пусть первый игрок имеет в своём распоряжении стратегии x из множества стратегий X , а второй игрок стратегии y из множества стратегий Y . Будем рассматривать игру в нормальной форме. Это означает, что каждый из игроков выбирает стратегию, не зная выбора партнёра. Пару стратегий (x, y) будем называть ситуацией. у первого игрока имеется функция выигрыша F(x, y) , а у второго G(x, y) . определённые на на множестве всех ситуаций X × Y . каждый игрок стремится, по возможности, максимизировать свою функцию выигрыша. Таким образом, игра двух лиц в нормальной форме может быть задаётся набором \Gamma \langle X, Y, F(x, y), G(x, y) \rangle Определение. Ситуация (x^0, y^0) называется равновесием по Нэшу игры \Gamma если: \max_{x \in X} F(x, y^0) = F(x^0, y^0) \quad , \quad \max_{y \in Y} F(x^0, y) = G(x^0, y^0)

Иными словами, каждому из игроков невыгодно отколняться от ситуации равновесия.[1]

В данной статье мы рассмотрим нахождение ситуаций равновесий Нэша в случае, когда X, Y - конечные множества. тогда можно считать, что X = [1, ..., n], Y = [1, ..., m] , а F, G - являются матрицами R^{n × m}

1.3 Вычислительное ядро алгоритма

Сначала будет естественно для каждого столбца матрицы F найти максимум в нём и для каждой строки матрицы G найти максимум в ней. Т.е. мы ищем для каждого из m векторов R^n мы ищем максимум и для каждого из n векторов R^m мы ищем максимум. После этого для каждой ситуации (x^0, y^0) несложно понять, является ли она равновесием Нэша: нужно просто проверить, что F(x^0, y^0) - максимальный элемент в y^0 -м столбце матрицы F и G(x^0, y^0) - максимальный элемент в x^0 -ой строке матрицы G .

2 Программная реализация алгоритма

3 Литература

  1. Васин А.А., Морозов В.В. "Введение в теорию игр с приложениями в экономике"(учебное пособие). - М.: 2003. - 278 с. Pages 91-92