The Expected-Outcome Model of Two-Player Games (Research Notes in Artificial Intelligence) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Pitman Publishing

作者:Bruce Abramson

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1990-11

价格:USD 37.00

装帧:Paperback

isbn号码:9781558601444

丛书系列:

图书标签:

• Game Theory
• Artificial Intelligence
• Two-Player Games
• Expected Outcome
• Decision Making
• Research
• Algorithms
• Computational Intelligence
• Strategy
• Modeling

《期望结果模型：双人博弈的理论框架》 引言 在人类社会发展的长河中，博弈无处不在，从孩童之间的游戏，到宏观经济的策略制定，再到国际政治的角力，双人博弈模型作为一种基础的分析工具，为我们理解和预测复杂互动行为提供了深刻的洞察。本书《期望结果模型：双人博弈的理论框架》并非仅仅罗列各种博弈的解法，而是致力于构建一个更为普适和强大的理论框架，用以解析双人博弈中的核心机制——期望结果。本书旨在深入探讨玩家在不确定性环境中如何基于期望结果进行决策，以及这些决策如何相互作用，最终导向特定的博弈结果。本书的读者群广泛，包括但不限于人工智能研究者、经济学家、行为科学家、运筹学专家，以及任何对理性决策、策略互动和模型构建感兴趣的读者。 第一章：博弈论基础回顾与模型构建的必要性 在深入探讨期望结果模型之前，有必要回顾博弈论的基本概念，为后续内容的展开奠定坚实的基础。本章将从纳什均衡、支配策略、帕累托最优等经典概念出发，梳理博弈论发展的脉络。我们将阐述为何传统的博弈模型在面对复杂现实时，往往显得力不从心。例如，在信息不对称、玩家理性程度不一、以及动态演化等场景下，固定的理性假设和静态模型难以捕捉真实世界的细微之处。 正是在这样的背景下，对“期望结果”这一核心概念进行形式化和系统化的研究显得尤为重要。期望结果并非简单地指代最终的收益，而是包含了玩家对未来可能发生的一切结果的概率分布及其相应的价值判断。理解期望结果，意味着要深入玩家的认知过程，包括他们如何评估不确定性，如何权衡风险，以及如何形成对对手行动的预测。 本书的核心在于提出并阐述“期望结果模型”。该模型的核心思想是：玩家的决策行为，最终是由其对不同行动所能产生的期望结果的评估所驱动。这个评估过程并非孤立的，而是嵌入在一个动态的互动网络中。一个玩家的期望结果的形成，往往依赖于其对其他玩家行为的预测，而这种预测本身又受到其他玩家对各自期望结果的评估所影响。这种相互依赖性构成了博弈的核心动力。 第二章：期望的概念及其在博弈中的量化 本章将聚焦于“期望”这一核心概念，并探讨其在博弈论中的量化方法。我们将首先区分期望值（Expected Value）和期望效用（Expected Utility）两个关键概念。期望值仅仅是收益的加权平均，而期望效用则引入了个体风险偏好，能够更准确地刻画玩家在面对不确定性时的选择。 我们将详细介绍几种计算期望效用的常见方法，包括期望效用理论（Expected Utility Theory）及其公理化基础，以及如何处理风险规避、风险中性、风险寻求等不同类型的风险偏好。这部分内容将为理解玩家在博弈中如何评估不同行动的潜在收益提供理论支撑。 更进一步，本章将探讨期望在博弈语境下的特殊性。在双人博弈中，期望不仅仅是个体对外部随机性的反应，更是对另一个理性（或非理性）主体决策的预期。因此，期望的形成需要考虑对手的策略，以及对手对我们策略的预期。这种递归的思考过程，即“我想到你知道我知道……”（iterated reasoning），是构建期望结果模型的重要组成部分。我们将引入相关的概念，如信念（Beliefs）和信念的更新（Belief Updating），来解释玩家如何根据观察到的信息和博弈结构来调整他们对对手行为的预期。 第三章：期望结果模型的构建与形式化 本章是本书的核心，我们将正式构建“期望结果模型”。模型将围绕以下几个关键要素展开： 玩家的策略空间与行动空间： 定义玩家可以采取的所有可能行动以及这些行动的组合。 支付函数： 描述玩家在不同行动组合下获得的收益（或效用）。 信念系统： 玩家对对手行动的概率分布的信念。这部分将结合贝叶斯推理，解释玩家如何根据先验信息和观察到的证据来更新他们的信念。 期望结果的计算： 基于玩家的信念系统和支付函数，计算出玩家对每个可能行动所能带来的期望结果。这不仅仅是简单的期望值计算，而是将对手的可能反应及其概率纳入考量。 决策规则： 玩家基于其计算出的期望结果，选择最大化自身期望的行动。 我们将通过形式化的数学语言来精确描述这些要素，并提供算法上的实现思路。例如，我们将介绍如何利用动态规划、贝尔曼方程等工具来处理具有序列依赖性的博弈，以及如何处理具有连续状态空间或行动空间的博弈。 此外，本章还将探讨“一致性”和“收敛性”等模型的重要属性。一个有效的期望结果模型，应该能够在反复迭代后达到某种稳定状态，例如，玩家的信念不再发生显著变化，或者他们的策略选择趋于固定。我们将分析模型在不同博弈结构下的收敛行为，并讨论可能出现的循环或不收敛情况。 第四章：期望结果模型在经典博弈中的应用 本章将通过一系列经典的双人博弈案例，来展示期望结果模型的强大解释力和预测能力。我们将选取具有代表性的博弈，并逐一分析模型如何刻画玩家的决策过程，以及最终的博弈结果。 囚徒困境（Prisoner's Dilemma）： 分析在信息不完全或重复博弈的情况下，期望结果模型如何解释为何合作难以维系，以及出现“背叛”行为的根本原因。 岩石-剪刀-布（Rock-Paper-Scissors）： 探讨在纯粹策略占优的情境下，混合策略的出现与期望结果的均衡。模型将如何解释玩家为何会采用概率性的策略，以及如何对抗对手的预测。 斯塔克尔伯格模型（Stackelberg Model）： 阐述在领导者-追随者结构中，期望结果模型如何刻画先动者的优势，以及追随者如何基于对领导者行动的预期进行最优决策。 信号博弈（Signaling Games）： 分析在信息不对称的环境下，期望结果模型如何解释信号的传递机制，以及信号发送者和接收者如何基于期望结果来形成互相信任或不信任。 通过这些案例，读者将能够直观地理解期望结果模型如何将抽象的理论转化为对具体博弈场景的深刻洞察。我们将重点关注模型如何捕捉玩家的“思考”过程，即玩家如何预测对手的预测，并据此调整自己的行为。 第五章：不确定性、风险与玩家异质性 本章将深入探讨影响期望结果模型的重要因素：不确定性、风险偏好以及玩家的异质性。 不确定性： 我们将区分不同类型的不确定性，例如，关于博弈规则的不确定性、关于对手支付函数的不确定性、以及关于对手理性程度的不确定性。模型将如何扩展以应对这些更复杂的不确定性。 风险： 再次强调风险偏好在决策中的作用。我们将探讨如何将更精细的风险评估方法（如基于非线性期望或模糊理论）纳入模型，以处理更广泛的玩家行为。 玩家异质性： 现实世界中的玩家并非同质的。他们拥有不同的信息、不同的认知能力、不同的风险偏好，甚至可能存在不同的理性模型。本章将讨论如何将玩家的异质性融入期望结果模型，例如，通过建模不同玩家采用不同的信念更新机制或不同的效用函数。我们将探讨“模仿者”和“学习者”等不同类型的玩家如何影响博弈的动态演化。 第六章：动态博弈与学习机制 现实中的博弈往往是动态演化的，玩家可以通过观察过去的行动和结果来调整他们的策略。本章将聚焦于期望结果模型在动态博弈中的应用，并探讨学习机制的重要性。 动态博弈的形式化： 我们将介绍如何使用马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）或更一般的动态规划方法来建模具有时间序列特征的博弈。 学习算法： 探讨玩家如何通过观察、试错或相互学习来改进他们的策略。我们将介绍诸如强化学习（Reinforcement Learning）的基本原理，以及如何将其与期望结果模型相结合，形成能够适应不断变化的环境和对手策略的学习型期望结果模型。 学习的收敛性与适应性： 分析在动态博弈中，学习过程的收敛速度和最终达到的均衡状态。我们将讨论模型如何解释玩家在长期互动中逐渐接近最优策略，或者在环境变化时能够快速适应。 第七章：超越理性：有限理性和认知偏差 尽管理性是博弈论的基石，但人类行为往往受到有限理性和认知偏差的影响。本章将挑战纯粹理性的假设，探索如何将有限理性和认知偏差纳入期望结果模型。 有限理性（Bounded Rationality）： 介绍西蒙（Herbert Simon）的“满意解”（Satisficing）概念，以及其他有限理性模型。我们将探讨玩家如何利用启发式方法（Heuristics）来简化复杂的决策过程，并分析这些启发式方法如何影响期望结果的计算和最终的策略选择。 认知偏差（Cognitive Biases）： 探讨常见的认知偏差，如锚定效应（Anchoring Bias）、过度自信（Overconfidence）、损失厌恶（Loss Aversion）等，以及这些偏差如何系统性地扭曲玩家对期望结果的评估。我们将提供模型来解释这些偏差如何导致次优决策，并偏离经典的纳什均衡。 行为博弈论（Behavioral Game Theory）： 借鉴行为经济学和心理学的研究成果，将非理性因素整合进博弈模型。我们将讨论如何结合实证数据来校准这些模型，使其更贴近真实世界的玩家行为。 第八章：期望结果模型在人工智能中的应用前沿 本书的视角也着眼于人工智能领域，期望结果模型在构建智能体（Agent）方面具有重要的应用价值。 智能体之间的协作与竞争： 讨论如何利用期望结果模型来设计能够进行有效协作或激烈竞争的AI智能体。例如，在多智能体系统中，每个智能体都需要基于其对其他智能体的期望结果来做出决策。 博弈论与机器学习的结合： 探讨如何利用机器学习技术来学习玩家的支付函数、信念系统，甚至直接学习最优策略。反之，如何利用博弈论的原理来指导机器学习模型的学习过程，使其更加鲁棒和可解释。 复杂系统的建模与仿真： 期望结果模型可以用于构建和仿真复杂的社会、经济或技术系统。例如，在网络安全领域，可以模拟攻击者和防御者之间的博弈；在金融市场，可以模拟交易者之间的互动。 第九章：未来研究方向与挑战 尽管期望结果模型已经取得了显著进展，但仍有诸多挑战和未来研究方向值得探索。 更精细的信念建模： 如何更准确地建模玩家对对手信念的信念，以及更深层次的递归推理。 学习与进化机制的深度整合： 如何更有效地将学习和进化过程与期望结果模型的推理过程结合起来，以产生更具适应性和智能的系统。 处理高维、大规模博弈： 如何在面对海量策略和极高维度状态空间的博弈时，依然能够有效地计算和优化期望结果。 模型的可解释性与可信赖性： 如何提高期望结果模型的解释性，使其能够被人类理解和信任，尤其是在关键决策场景下。 跨学科的应用拓展： 进一步探索期望结果模型在生命科学、社会科学、哲学等领域的潜在应用。 结论 《期望结果模型：双人博弈的理论框架》旨在提供一个全面、深入且具有前瞻性的理论框架，用于理解和分析双人博弈的核心机制。通过对期望结果的系统性研究，本书不仅回顾了博弈论的经典成果，更重要的是，它开辟了一条新的研究路径，能够更好地解释和预测人类及智能体在不确定性环境中的复杂互动行为。本书的理论构建和应用分析，期望能够激发更多研究者对这一重要领域的兴趣，并推动相关理论和技术在人工智能、经济学、社会科学等领域的进一步发展。

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