《博弈决策难题》课件

博弈决策难题CATALOGUE目录博弈论简介博弈决策模型博弈决策难题实例博弈决策的策略与技巧博弈决策的伦理与法律问题博弈决策的未来发展CHAPTER01博弈论简介博弈论的基本概念包括参与人、行动、信息、战略、支付函数和结果等。博弈论的应用领域经济学、政治学、社会学、生物学、计算机科学等。博弈论是一种研究决策主体在相互竞争、相互作用、相互制约的环境中如何选择最优策略以实现各自目标的学科。博弈论的定义参与人指博弈中的决策主体，可以是个人、组织或国家等。行动指参与人在博弈中的决策或行动。信息指参与人在博弈中所掌握的知识、情报和数据等。战略指参与人在博弈中的策略选择，包括最优策略和均衡策略等。支付函数指参与人在博弈中的收益或损失函数，是衡量其决策效果的标准。结果指博弈的最终结果或均衡状态，是参与人选择最优策略所达到的状态。博弈论的基本概念计算机科学博弈论在计算机科学中用于人工智能、机器学习、网络安全等方面。生物学博弈论在生物学中用于研究生物种群竞争、进化策略等方面。社会学博弈论在社会学中用于研究社会结构、社会互动、社会行为等方面。经济学博弈论在经济学中广泛应用于市场行为、产业组织、反垄断政策等方面。政治学博弈论在政治学中用于研究国际关系、政治制度、选举行为等方面。博弈论的应用领域CHAPTER02博弈决策模型静态博弈模型是指参与人在同时进行决策的博弈，每个参与人不知道其他参与人的行动，或者即使知道也不能对他们施加影响。静态博弈模型通常用于分析竞争激烈的市场环境，例如寡头垄断市场。静态博弈模型中，每个参与人都会根据自己掌握的信息和偏好，选择最优的策略以最大化自己的收益。静态博弈模型动态博弈模型是指参与人的决策有先后顺序，后行动者能够观察到先行动者的行动。动态博弈模型中，每个参与人需要考虑到自己的行动对其他参与人的影响，以及如何应对其他参与人的行动。动态博弈模型通常用于分析竞争策略、拍卖、供应链管理等场景。010203动态博弈模型03重复博弈模型可以用于分析长期合作关系、商业竞争、国际关系等领域。01重复博弈模型是指参与人之间进行多次博弈，每次博弈都有一定的关联性。02在重复博弈模型中，参与人需要考虑长远利益，并采取合作或竞争策略以最大化自己的收益。重复博弈模型不完全信息博弈模型可以用于分析市场交易、拍卖、投资等领域。在不完全信息博弈模型中，每个参与人需要根据自己的信息和对其他参与人行为的观察，采取最优策略以最大化自己的收益。不完全信息博弈模型是指参与人之间存在信息不对称的情况，某些参与人掌握的信息比其他参与人更多。完全信息博弈模型是指所有参与人都知道所有相关信息，并且都能够准确理解和分析这些信息。在完全信息博弈模型中，每个参与人都可以根据其他参与人的策略选择最优策略。完全信息与不完全信息博弈模型CHAPTER03博弈决策难题实例描述两个囚犯面临的选择和可能的结果，反映了理性人在利益冲突情况下的困境。总结词囚徒困境是一个经典的博弈论问题，描述了两个囚犯因共同犯罪被捕后，如何在追求个人利益最大化的前提下做出决策。每个囚犯都有坦白和抵赖两种选择，不同的选择组合会导致不同的结果，最终可能形成一种对所有人都不利的结局。详细描述囚徒困境总结词描述了能力强的大猪与能力弱的小猪在共同享用食物时的策略选择，揭示了等待策略的智慧。详细描述智猪博弈是一个著名的博弈论案例，描述了两只猪在食槽两端面对食物时，强者与弱者不同的策略选择。强者选择主动行动，而弱者选择等待。通过比较不同策略下的收益，可以发现等待是一种更明智的策略。智猪博弈VS描述了两个斗鸡在狭路相逢时如何做出进退两难的决策，体现了竞争中的僵持状态。详细描述斗鸡博弈是一个关于竞争和冲突的博弈论问题，描述了两个斗鸡在狭路相逢时面临的选择：前进或后退。如果双方都选择前进，则可能发生冲突；如果双方都选择后退，则双方都能避免损失。这个博弈揭示了在竞争中的僵持状态和如何通过沟通或采取其他策略来打破僵局。总结词斗鸡博弈CHAPTER04博弈决策的策略与技巧在博弈中，如果某个策略不论对手如何选择，都能使玩家获得更好的结果，那么这个策略就是优势策略。与优势策略相反，如果某个策略不论对手如何选择，都会使玩家获得更差的结果，那么这个策略就是劣势策略。优势策略与劣势策略劣势策略优势策略纳什均衡在博弈中，如果每个玩家都预测到对手的策略，并据此选择自己的最优策略，那么这种状态就是纳什均衡。非纳什均衡在博弈中，如果存在至少一个玩家可以改变其策略以改善其结果的情况，那么这种状态就是非纳什均衡。纳什均衡与非纳什均衡在博弈中，玩家以一定的概率分布随机选择不同的策略，这种策略称为混合策略。混合策略在博弈中，玩家只选择一种特定的策略，这种策略称为纯策略。纯策略混合策略与纯策略CHAPTER05博弈决策的伦理与法律问题公平性在博弈决策中，各方应得到公平对待，不应受到歧视或不公正的待遇。公正性决策过程应遵循公正原则，确保各方参与博弈的机会平等，且决策结果合理、客观。伦理问题：公平与公正法律问题：合法与合规合法性博弈决策应符合法律法规的要求，不得违反法律规定或侵犯他人权益。合规性决策过程应遵循相关规定和标准，确保各方行为符合法律和监管要求。道德风险与法律风险博弈决策可能引发道德风险，如欺诈、不诚信等行为。这些行为可能导致社会公信力下降、企业形象受损。道德风险不合法的博弈决策可能引发法律风险，如被追究法律责任、受到法律制裁等。这些风险可能导致企业经济损失、声誉受损。法律风险CHAPTER06博弈决策的未来发展强化学习强化学习是一种机器学习方法，通过与环境互动，让AI系统在不断试错中学习如何做出最优决策。多智能体系统构建多智能体系统，模拟复杂博弈场景，让AI系统在多变的环境中做出最优决策。机器学习算法利用机器学习算法，通过大量数据训练，让AI系统能够自主进行博弈决策，提高决策效率和准确性。人工智能在博弈决策中的应用数据挖掘利用大数据技术，挖掘海量数据中的有价值信息，为博弈决策提供数据支持。预测分析通过大数据分析，预测对手的策略和行为，从而做出更优的博弈决策。实时决策利用大数据的实时处理能力，实现实时博弈决策，提高决策的时效性和准确性。大数据在博弈决策中的应用030201经济学与博弈论经济学中的