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逆向归纳法(BackwardInduction)
逆向归纳法是一种常用于动态博弈的求解方法,核心思想是从博弈的最后阶段开始推导,逐步回溯,找到最优策略。
这种方法通常用于有限步博弈(finitegames),尤其是在完全信息动态博弈中,即所有参与者都知道游戏规则和其他玩家的可能选择。
逆向归纳法的基本步骤
1.从最后一步开始分析:假设已经到达博弈的最后一个决策节点,找出在此节点上每个玩家的最优策略。
2.回溯至前一步:假设前一个决策者知道后续的最优选择,并据此做出最优决策。
3.重复以上过程,直至回溯到起点:最终得出的策略就是整个博弈的最优均衡解。
案例分析
1.终局博弈(UltimatumGame)
假设有两个玩家:
?A玩家分配100元,决定给B玩家多少钱(整数)。
?B玩家可以选择接受(Accept)或拒绝(Reject):
?如果接受,双方按A的分配拿钱。
?如果拒绝,双方都拿不到钱。
逆向归纳分析
1.B的决策(最后一步):
?如果B接受,他能获得分配到的钱。
?如果B拒绝,双方都拿不到钱。
?理性B玩家应接受任何非零金额,因为比0更好。
2.A的决策(回溯):
?A知道B会接受任何非零金额,所以A的最优策略是给B最少的钱(如1元),自己拿99元。
结论:A分1元,B接受,这是均衡策略。
2.进入威胁博弈(EntryDeterrenceGame)
假设一个新企业(E)考虑进入市场,而已有企业(I)可以选择降价竞争(Fierce)或维持高价(Acmodate)。
博弈树
1.E决定是否进入市场:
?进入(Enter)
?不进入(StayOut)
2.如果E进入,I决定策略:
?降价(Fierce):I和E都亏损-10。
?高价(Acmodate):I赚10,E赚5。
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