囚徒困境和旅行者困境

快捷方式: 差异，相似，杰卡德相似系数，参考。

囚徒困境和旅行者困境之间的区别

囚徒困境 vs. 旅行者困境

囚徒困境（Prisoner's Dilemma）是博弈论的非零和博弈中具代表性的例子，反映個人最佳選擇並非团体最佳選擇。或者说在一个群体中，个人做出理性选择却往往导致集体的非理性。雖然困境本身只屬模型性質，但現實中的價格競爭、環境保護等方面，也會頻繁出現類似情況。 單次發生的囚徒困境，和多次重複的囚徒困境結果不會一樣。 在重复的囚徒困境中，博弈被反复地进行。因而每个参与者都有机会去“惩罚”另一个参与者前一回合的不合作行为。这时，合作可能会作为均衡的结果出现。欺骗的动机这时可能被受到惩罚的威胁所克服，从而可能导向一个较好的、合作的结果。作为反复接近无限的数量，纳什均衡趋向于帕累托最优。 囚徒困境的主旨為，囚徒們彼此合作，堅不吐實，可為全體帶來最佳利益（縮短刑期），但在無法溝通的情況下，因為出賣同伙可為自己帶來利益（無罪開釋），也因為同伙把自己招出來可為他帶來利益，因此彼此出賣雖違反最佳共同利益，反而是自己最大利益所在。但實際上，執法機構不可能設立如此情境來誘使所有囚徒招供，因為囚徒們必須考慮刑期以外之因素（出賣同伙會受到報復等），而無法完全以執法者所設立之利益（刑期）作考量，所以這是一個參考性的學術問題。. 博弈论中，旅行者困境是一种非零和博弈，博弈双方都为了让自己收益最大化，而不考虑对方收益。 该博弈是1994年由印度經濟學家考希克·巴苏教授（Kaushik Basu）提出，博弈情形如下： 如果两位旅行者的收益变成两个整数的选择，比如2美元和3美元，那么旅行者困境在数学上就等同囚徒困境，所以可以被看作是囚徒困境的延伸。该困境还和猜均值的2/3博弈相似，为了得到纳什均衡，两个博弈都涉及到了迭代去除占优策略，并且实验结果与博弈论的预测都严重不相符合。 博弈论认为，如果两个人是理性人，那么他们会都写2美元，这个结果是该博弈的纳什均衡。然而，实验中大多数测试者都会选择100美元，或者接近100美元。他们也清楚自己并没有认真思考这个情况，选择了非理性的结果。并且，旅行者们会因为在博弈中严重偏离纳什均衡而获得比理性行为高很多的收益。该实验既没有证明大多数人都是完全理性人，也没有证明他们如果选择理性行为就能获得更多收益。这个困境让人们对博弈论产生了怀疑，与此同时，有人建议需要有一种新的解释，来帮助理解如何来完全理性的作出非理性选择。.

博弈论

賽局理論（game theory），又譯為对策论，或者--，经济学的一个分支，1944年馮·諾伊曼與奧斯卡·摩根斯特恩合著《博弈論與經濟行為》，標誌著現代系統博弈理論的的初步形成，因此他被稱為「博弈論之父」。博弈論被認為是20世紀經濟學最偉大的成果之一。目前在生物学、经济学、国际关系、计算机科学、政治学、军事战略和其他很多学科都有广泛的应用。主要研究公式化了的激励结构（游戏或者博弈）间的相互作用。是研究具有斗争或竞争性质现象的数学理论和方法。也是運籌學的一个重要学科。.

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纳什均衡

#重定向 納什均衡點.

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非零和博弈

非零和博弈与零和博弈相对。非零和博弈表示在不同策略组合下各博弈方的得益之和是不确定的变量，故又称之为变和博弈。零和博弈表示所有博弈方的利益之和为零或一个常数，即一方有所得，其他方必有所失。在零和博弈中，博弈各方是不合作的。如果某些战略的选取可以使各方利益之和变大，同时又能使各方的利益得到增加，那么，就可能出现参加方相互合作的局面。因此，非零和博弈中，博弈各方存在合作的可能性。国际经济中许多问题都属于非零和博弈问题，即国际经济中各方的利益并不是必然相互冲突的。 在这种状况时，自己的所得并不与他人的所失的大小相等，连自己的幸福也未必建立在他人的痛苦之上，即使伤害他人也可能“损人不利己”，所以博弈双方存在双赢的可能，进而合作。 Category:博弈论 en:Zero-sum es:Suma cero nl:Nul-somspel.

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正则形式的博弈

在博弈论中，正则形式是描述博弈的一种方式。与延展形式不同，正则形式不用图形来描述博弈，而是用矩阵来陈述博弈。与延展形式的表述方式相比，这种方式在识别出严格优势策略和纳什均衡上更有用，但会丢失某些信息。博弈的正则形式的表述方式包括如下部分：每个参与者所有显然的和可能的策略，以及和与其相对应的收益。 在非完美信息的完全静态博弈中，正则形式的表述方式详细地说明了参与者策略空间和收益函数。策略空间是某个参与者的所有可能策略的集合。策略是参与者在博弈的每个阶段——不管在博弈中这个阶段实际上是否会出现——将要采取的行动的完整计划。每个参与者的收益函数，是从参与者策略空间的向量积到该参与者收益集合（一般是实数集，数字表示基数效用或序数效用——在正则形式的表述方式中常常是基数效用）的映射。也就是说，参与者的收益函数把策略组合（所有参与者策略的清单）作为它的输入量，然后输出参与者的收益。.

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