理论教育 不完全信息下的静态对策优化方法

不完全信息下的静态对策优化方法

时间:2023-07-06 理论教育 版权反馈
【摘要】:不完全信息静态博弈是指,至少有一个局中人不知道其他局中人的支付函数,所有局中人同时行动。Harsany转换是不完全信息博弈分析的基本概念。通过Harsany转换,不完全信息静态博弈转化为包含同时行动的完全但不完美信息动态博弈。贝叶斯-纳什均衡是不完全信息静态博弈的基本均衡概念。

不完全信息下的静态对策优化方法

纳什均衡是完全信息条件下的均衡概念,从而适用性受到限制。为此,Harsany构建了不完全信息博弈的基本理论,提出了不完全信息静态博弈的基本均衡概念——贝叶斯-纳什均衡。不完全信息(静态和动态)博弈的分析是在Harsany转换的基础上进行的。

不完全信息静态博弈是指,至少有一个局中人不知道其他局中人的支付函数,所有局中人同时行动。Harsany转换是不完全信息(静态和动态)博弈分析的基本概念。通过该转换,Harsany在不完全信息静态博弈上附加了一定的分析前提,将不完全信息静态博弈转化为“包含同时行动的完全但不完美信息动态博弈”,使得不完全信息静态博弈的分析可以在已经讨论过的完全信息动态博弈的分析框架下进行,而在Harsany转换提出之前,人们是无法对不完全信息博弈进行分析的。Harsany转换借助于三个新增的概念展开,它们是:局中人的类型(局中人个人特征的完备描述,简化起见,一般将其等同于局中人的支付函数)、自然(局中人的类型是由先天因素或博弈之外的客观因素决定的,为便于分析,Harsany将这些因素归结为一个虚拟的局中人“自然”,由于是虚拟的,因而他不获得支付并且对于所有博弈结果具有同等偏好,其作用仅在于决定局中人的类型,具体作用过程见下面对Harsany转换具体做法的分析(1))和局中人的信念(局中人根据其他局中人各种可能类型的概率分布对其类型所作出的判断,即条件概率)。Harsany转换的具体做法是:(1)自然选择局中人的类型,并将局中人的真实类型告知他自己,而不告知其他局中人,同时并不对每个局中人的各种可能类型及其概率分布保密;这样,每个局中人知道自己的类型,不知道别人的真实类型,仅知道其各种可能类型的概率分布,被选择的局中人也知道其他局中人心目中的这个分布函数;(2)自然之外的每个局中人根据其他局中人可能类型的概率分布对其类型作出先验判断,并各自同时选择行动,博弈终了,除自然以外,各个局中人得到对各自的支付。通过Harsany转换,不完全信息静态博弈转化为包含同时行动的完全但不完美信息动态博弈(把对支付函数的不了解转化为对局中人类型的不了解)。其动态性在于,整个博弈被转化为两阶段动态博弈,即自然选择的阶段和其他局中人同时行动的阶段,前者实际上是为了使原博弈能够进行分析而虚构的,集中体现了Harsany转换对原博弈附加的分析前提,后者是一个静态博弈,它实际上等同于原来的不完全信息静态博弈;其信息的完全性在于,每个局中人都知道其他局中人的各种可能类型,而每个局中人的支付和策略都依赖于其类型,这样,每个局中人都知道其他局中人的各种可能类型的支付函数和策略空间;其信息的不完美性表现在,局中人对自然的选择没有完全的了解,亦即局中人对每个局中人的可能类型及其概率分布具有完全的了解,而对他们的真实类型并没有完全的了解。贝叶斯-纳什均衡是不完全信息静态博弈的基本均衡概念。在自然选择之后,各个局中人同时行动,没有机会观察到别人的选择。如果给定别人的策略选择,每个局中人的最优策略依赖于自己的类型(以下简称类型依赖策略)。由于每个局中人仅知道其他局中人的类型的概率分布而不知道其真实类型,他就不可能准确地知道其他局中人实际上会选择什么策略;但他能正确地预测到其他局中人的选择是如何依赖于其各自类型的;这样,他决策的目标就是,在局中人类型的概率分布是完全信息的前提下,给定自己的类型依赖策略和别人的类型依赖策略,最大化自己的期望效用。贝叶斯-纳什均衡就是这样一种类型依赖策略组合:在给定自己的类型和别人类型的概率分布的情况下,每个局中人的期望效用达到了最大化,没有人有选择其他策略的积极性。(www.daowen.com)

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