WikiDer > Теория игры

Комплексные системы
Темы
Самоорганизация Возникновение
Коллективное поведение Социальная динамика Коллективный разум Коллективное действие Самоорганизованная критичность Стадное чувство Фаза перехода Агентное моделирование Синхронизация Оптимизация колонии муравьев Оптимизация роя частиц Роевое поведение Коллективное сознание
Сети Безмасштабные сети Анализ социальных сетей Сети малого мира Центральность Мотивы Теория графов Масштабирование Надежность Системная биология Динамические сети Адаптивные сети
Эволюция и приспособление Искусственная нейронная сеть Эволюционные вычисления Генетические алгоритмы Генетическое программирование Искусственная жизнь Машинное обучение Эволюционная биология развития Искусственный интеллект Эволюционная робототехника Эволюционируемость
Формирование паттерна Фракталы Реакционно-диффузионные системы Уравнения с частными производными Диссипативные структуры Перколяция Клеточные автоматы Пространственная экология Самовоспроизведение Геоморфология
Теория систем Гомеостаз Операционализация Обратная связь Самостоятельная ссылка Целенаправленный Системная динамика Смысл решений Энтропия Кибернетика Автопоэзис Теория информации Теория вычислений
Нелинейная динамика Анализ временных рядов Обыкновенные дифференциальные уравнения Фазовое пространство Аттракторы Динамика населения Хаос Мультистабильность Бифуркация Решетки связанных карт
Теория игры Дилемма заключенного Теория рационального выбора Ограниченная рациональность Эволюционная теория игр
v т е

Теория игры это изучение математические модели стратегического взаимодействия между рациональные лица, принимающие решения.^[1] Он имеет приложения во всех областях социальная наука, а также в логика, системная наука и Информатика. Первоначально он был адресован игры с нулевой суммой, в котором прибыли или убытки каждого участника точно уравновешиваются прибылью или убытками других участников. В 21 веке теория игр применима к широкому кругу поведенческих отношений, и теперь она Обобщающий термин для наука логического принятия решений у людей, животных и компьютеров.

Современная теория игр началась с идеи равновесия смешанной стратегии в игре двух лиц. игры с нулевой суммой и его доказательство Джон фон Нейман. Первоначальное доказательство фон Неймана использовало Теорема Брауэра о неподвижной точке на непрерывных отображениях в компактные выпуклые множества, который стал стандартным методом в теории игр и математическая экономика. За его статьей последовала книга 1944 года. Теория игр и экономического поведения, в соавторстве с Оскар Моргенштерн, который считал кооперативные игры нескольких игроков. Второе издание этой книги представило аксиоматическую теорию ожидаемой полезности, которая позволила математикам-статистикам и экономистам рассматривать процесс принятия решений в условиях неопределенности.

Теория игр получила широкое развитие в 1950-х годах многими учеными. Он был явно применен к биология в 1970-е годы, хотя аналогичные разработки восходят, по крайней мере, к 1930-м годам. Теория игр получила широкое признание как важный инструмент во многих областях. По состоянию на 2014 г.^{[Обновить]}, с Нобелевская мемориальная премия по экономическим наукам иду к теоретику игр Жан ТирольОдиннадцать теоретиков игр получили Нобелевскую премию по экономике. Джон Мейнард Смит был награжден Приз Крафорда за его применение теории игр к биологии.

История

Джон фон Нейман

Джон Нэш

Обсуждения игр для двух человек начались задолго до появления современной математической теории игр. В 1713 году в письме, приписываемом Чарльзу Вальдегрейву, была проанализирована игра под названием «le her». Он был активным Якобит и дядя Джеймс Уолдегрейв, британский дипломат.^[2] Истинная личность первоначального корреспондента несколько неуловима, учитывая ограниченные детали и имеющиеся свидетельства, а также субъективный характер их интерпретации. Одна теория постулирует Фрэнсиса Вальдегрейва как истинного корреспондента, но это еще предстоит доказать.^[3] В этом письме Уолдегрейв дает минимакс смешанная стратегия решение двухместной версии карточной игры le Her, и проблема теперь известна как Проблема Вальдегрейва. В его 1838 г. Исследования по принципам математики теории богатства (Исследования математических основ теории богатства), Антуан Огюстен Курно считается дуополия и представляет решение, которое является равновесие по Нэшу игры.

В 1913 г. Эрнст Цермело опубликовано Über eine Anwendung der Mengenlehre auf die Theorie des Schachspiels (О применении теории множеств к теории игры в шахматы), который доказал, что оптимальной шахматной стратегией является строго определенный. Это открыло путь для более общих теорем.^[4]

В 1938 году датский экономист-математик Фредерик Цойтен доказал, что математическая модель имеет выигрышную стратегию, используя Теорема Брауэра о неподвижной точке.^[5] В своей книге 1938 года Приложения aux Jeux de Hasard и более ранние записи, Эмиль Борель доказал теорему о минимаксе для игр двух лиц с матрицей с нулевой суммой только тогда, когда матрица выигрыша была симметричной и дает решение нетривиальной бесконечной игры (известной на английском языке как Блотто игра). Борель высказал предположение об отсутствии равновесий смешанной стратегии в конечные игры двух лиц с нулевой суммой, гипотеза, которая была доказана фон Нейманом.

Теория игр не существовала как уникальная область до тех пор, пока Джон фон Нейман опубликовал статью К теории игр стратегии в 1928 г.^[6][7] Использовано оригинальное доказательство фон Неймана Теорема Брауэра о неподвижной точке на непрерывном сопоставления в компактный выпуклые множества, который стал стандартным методом в теории игр и математическая экономика. За его статьей последовала его книга 1944 года. Теория игр и экономического поведения в соавторстве с Оскар Моргенштерн.^[8] Второе издание этой книги предоставило аксиоматическая теория полезности, который перевоплотился Даниэля Бернулли старая теория полезности (денег) как самостоятельная дисциплина. Работа фон Неймана в области теории игр завершилась этой книгой 1944 года. Эта основополагающая работа содержит метод поиска взаимосогласованных решений для игр с нулевой суммой для двух человек. Последующая работа была сосредоточена в первую очередь на кооперативная игра теория, которая анализирует оптимальные стратегии для групп людей, предполагая, что они могут обеспечить выполнение соглашений между ними о правильных стратегиях.^[9]

В 1950 году первое математическое обсуждение Дилемма заключенного появились, и известные математики предприняли эксперимент Меррилл М. Флуд и Мелвин Дрешер, как часть RAND CorporationИсследования по теории игр. RAND продолжил исследования из-за возможных приложений к глобальным ядерная стратегия.^[10] Примерно в это же время Джон Нэш разработал критерий взаимной согласованности стратегий игроков, известный как равновесие по Нэшу, применимый к более широкому кругу игр, чем критерий, предложенный фон Нейманом и Моргенштерном. Нэш доказал, что каждый конечный n-игрок с ненулевой суммой (а не только с нулевой суммой для двух игроков) некооперативная игра имеет то, что сейчас известно как равновесие по Нэшу в смешанных стратегиях.

В 1950-х годах в теории игр произошел всплеск активности, во время которого концепции основной, то игра расширенной формы, фиктивная игра, повторяющиеся игры, а Значение Шепли были разработаны. В 1950-х годах теория игр впервые применила философия и политическая наука.

В 1979 г. Роберт Аксельрод попытался настроить компьютерные программы в качестве игроков и обнаружил, что в турнирах между ними победителем часто была простая программа «око за око», представленная Анатолий Рапопорт- который взаимодействует на первом шаге, а затем, на последующих шагах, делает то же, что его противник сделал на предыдущем шаге. Один и тот же победитель также часто получался естественным отбором; факт, который широко используется для объяснения феноменов сотрудничества в эволюционной биологии и социальных науках.^[11]

Призовые достижения

В 1965 г. Райнхард Зельтен представил свой концепция решения из подигра идеальное равновесие, что еще больше уточнило равновесие по Нэшу. Позже он представит совершенство дрожащей руки также. В 1994 году Нэш, Селтен и Харшаньи стал Нобелевские лауреаты по экономике за их вклад в экономическую теорию игр.

В 1970-е годы теория игр широко применялась в биология, во многом благодаря работе Джон Мейнард Смит и его эволюционно устойчивая стратегия. Кроме того, концепции коррелированное равновесие, совершенство дрожащей руки, и всем известный факт^[а] были представлены и проанализированы.

В 2005 году теоретики игр Томас Шеллинг и Роберт Ауманн последовал за Нэшем, Селтеном и Харшаньи как лауреатами Нобелевской премии. Шеллинг работал над динамическими моделями, ранними примерами эволюционная теория игр. Ауманн внес больший вклад в школу равновесия, введя укрупнение равновесия и коррелированные равновесия, а также разработав обширный формальный анализ предположения об общеизвестном знании и его последствий.

В 2007, Леонид Гурвич, Эрик Маскин, и Роджер Майерсон были удостоены Нобелевской премии по экономике »за создание основ конструкция механизма теории ". Вклад Майерсона включает понятие правильное равновесие, и важный выпускной текст: Теория игр, анализ конфликта.^[1] Гурвич ввел и формализовал концепцию совместимость стимулов.

В 2012, Элвин Э. Рот и Ллойд С. Шепли были удостоены Нобелевской премии по экономике «за теорию стабильных размещений и практику дизайна рынка». В 2014 г. Нобелевская пошел к теоретику игр Жан Тироль.

Типы игр

Кооперативный / некооперативный

Игра это кооператив если игроки могут формировать обязательные обязательства, выполняемые извне (например, через Договорное право). Игра это отказ от сотрудничества если игроки не могут создавать альянсы или если все соглашения должны быть самодостаточный (например, через достоверные угрозы).^[12]

Кооперативные игры часто анализируются в рамках кооперативная теория игр, который фокусируется на прогнозировании того, какие коалиции сформируются, совместных действий, которые предпримут группы, и итоговых коллективных выгод. Он противоположен традиционному некооперативная теория игр который фокусируется на прогнозировании действий и выигрышей отдельных игроков, а также на анализе Равновесия Нэша.^[13][14]

Теория кооперативных игр обеспечивает высокоуровневый подход, поскольку описывает только структуру, стратегии и выигрыши коалиций, тогда как теория некооперативных игр также рассматривает, как процедуры переговоров повлияют на распределение выигрышей внутри каждой коалиции. Поскольку некооперативная теория игр является более общей, кооперативные игры можно анализировать с помощью подхода некооперативной теории игр (обратное неверно) при условии, что сделаны достаточные предположения, чтобы охватить все возможные стратегии, доступные игрокам из-за возможности внешнего принуждения к сотрудничеству. Хотя, таким образом, было бы оптимальным, чтобы все игры были выражены в рамках некооперативной структуры, во многих случаях недостаточно информации для точного моделирования формальных процедур, доступных в процессе стратегических переговоров, или полученная модель будет слишком сложной, чтобы предлагать практические инструмент в реальном мире. В таких случаях теория кооперативных игр обеспечивает упрощенный подход, который позволяет анализировать игру в целом без необходимости делать какие-либо предположения о переговорных способностях.

Симметричный / асимметричный

Симметричная игра - это игра, в которой выигрыш от использования определенной стратегии зависит только от других используемых стратегий, а не от того, кто в них играет. То есть, если личности игроков могут быть изменены без изменения выигрыша в стратегиях, то игра является симметричной. Многие из обычно изучаемых игр 2 × 2 симметричны. Стандартные представления курица, то Дилемма заключенного, а охота на оленей все симметричные игры. Немного^[ВОЗ?] ученые также рассматривали бы некоторые асимметричные игры как примеры этих игр. Однако наиболее распространенные выплаты в каждой из этих игр симметричны.

Наиболее часто изучаемые асимметричные игры - это игры, в которых нет одинаковых наборов стратегий для обоих игроков. Например, ультиматумная игра и аналогично диктаторская игра имеют разные стратегии для каждого игрока. Тем не менее, игра может иметь идентичные стратегии для обоих игроков, но при этом быть асимметричной. Например, игра, изображенная справа, асимметрична, несмотря на одинаковые наборы стратегий для обоих игроков.

С нулевой суммой / ненулевой суммой

Игры с нулевой суммой - это особый случай игр с постоянной суммой, в которых выбор игроков не может ни увеличить, ни уменьшить доступные ресурсы. В играх с нулевой суммой общая выгода для всех участников игры для каждой комбинации стратегий всегда прибавляется к нулю (более неформально, игрок выигрывает только за равный счет других).^[15] Покер представляет собой игру с нулевой суммой (игнорируя возможность сокращения казино), потому что каждый выигрывает ровно столько, сколько проигрывают его оппоненты. Другие игры с нулевой суммой включают совпадающие пенни и большинство классических настольных игр, включая Идти и шахматы.

Многие игры, изучаемые теоретиками игр (в том числе знаменитые Дилемма заключенного) являются играми с ненулевой суммой, поскольку исход имеет чистые результаты больше или меньше нуля. Неформально, в играх с ненулевой суммой выигрыш одного игрока не обязательно соответствует проигрышу другого.

Игры с постоянной суммой соответствуют таким видам деятельности, как кража и азартные игры, но не фундаментальной экономической ситуации, в которой есть потенциальные возможности. прибыль от торговли. Любую игру можно преобразовать в (возможно, асимметричную) игру с нулевой суммой, добавив фиктивного игрока (часто называемого «доской»), чьи потери компенсируют чистый выигрыш игроков.

Одновременный / последовательный

Одновременные игры это игры, в которых оба игрока двигаются одновременно, или, если они не двигаются одновременно, более поздние игроки не знают о действиях более ранних игроков (что заставляет их эффективно одновременный). Последовательные игры (или динамические игры) - это игры, в которых более поздние игроки имеют некоторые знания о более ранних действиях. Это не должно быть идеальная информация о каждом действии более ранних игроков; это может быть очень мало знаний. Например, игрок может знать, что предыдущий игрок не выполнил одно конкретное действие, в то время как он не знает, какое из других доступных действий фактически выполнил первый игрок.

Разница между одновременными и последовательными играми отражена в различных представлениях, описанных выше. Часто, нормальная форма используется для представления одновременных игр, а обширная форма используется для представления последовательных. Преобразование расширенной формы в нормальную является одним способом, что означает, что несколько игр с расширенной формой соответствуют одной и той же нормальной форме. Следовательно, представления о равновесии для одновременных игр недостаточны для рассуждений о последовательных играх; видеть совершенство подигры.

Вкратце, разница между последовательными и одновременными играми заключается в следующем:

Совершенная информация и несовершенная информация

Игра несовершенной информации (пунктирная линия обозначает невежество со стороны игрока 2, формально называемое набор информации)

Важное подмножество последовательных игр состоит из игр идеальная информация. Игра представляет собой идеальную информацию, если все игроки знают ходы, ранее сделанные всеми другими игроками. Большинство игр, изучаемых в теории игр, представляют собой игры с несовершенной информацией.^{[нужна цитата]} Примеры игр с идеальной информацией включают крестики-нолики, шашки, бесконечные шахматы, и Идти.^{[16][17][18][19]}

Многие карточные игры представляют собой игры с несовершенной информацией, например покер и мост.^[20] Идеальную информацию часто путают с полная информация, что представляет собой аналогичную концепцию.^{[нужна цитата]} Полная информация требует, чтобы каждый игрок знал стратегии и выплаты, доступные другим игрокам, но не обязательно предпринимаемые действия. Игры неполная информация однако можно свести к играм с несовершенной информацией, введя "движется по своей природе".^[21]

Комбинаторные игры

Игры, в которых сложность поиска оптимальной стратегии связана с множеством возможных ходов, называются комбинаторными играми. Примеры включают шахматы и го. Игры с участием несовершенная информация может также иметь сильный комбинаторный характер, например нарды. Не существует единой теории, касающейся комбинаторных элементов в играх. Однако есть математические инструменты, которые могут решать конкретные проблемы и отвечать на общие вопросы.^[22]

Игры идеальная информация были изучены в комбинаторная теория игр, который разработал новые представления, например сюрреалистические числа, а также комбинаторный и алгебраический (и иногда неконструктивный) методы доказательства решать игры определенных типов, в том числе "зацикленные" игры, которые могут приводить к бесконечно длинным последовательностям ходов. Эти методы предназначены для игр с более высокой комбинаторной сложностью, чем те, которые обычно рассматриваются в традиционной (или «экономической») теории игр.^[23][24] Типичная игра, решенная таким образом, - это Hex. Родственная область обучения, основанная на теория сложности вычислений, является сложность игры, который связан с оценкой вычислительной сложности поиска оптимальных стратегий.^[25]

Исследования в искусственный интеллект рассмотрены как игры с идеальной, так и с несовершенной информацией, которые имеют очень сложные комбинаторные структуры (например, шахматы, го или нарды), для которых не было найдено доказуемых оптимальных стратегий. Практические решения включают вычислительную эвристику, например альфа – бета обрезка или использование искусственные нейронные сети обучен обучение с подкреплением, которые делают игры более удобными в компьютерной практике.^[22][26]

Бесконечно долгие игры

Игры, как изучают экономисты и игроки из реального мира, обычно заканчиваются за конечное число ходов. Чистые математики не так ограничены, и теоретики множества в частности, обучающие игры, которые длятся бесконечно много ходов, в которых победитель (или другой выигрыш) не известен до тех пор, пока после все эти ходы завершены.

В центре внимания обычно не столько то, как лучше всего играть в такую ​​игру, сколько то, есть ли у одного игрока выигрышная стратегия. (Это можно доказать, используя аксиома выбора, что есть игры, даже с точной информацией и единственными исходами которых являются "победа" или "поражение", в которых ни один у игрока есть выигрышная стратегия.) Существование таких стратегий для грамотно разработанных игр имеет важные последствия для описательная теория множеств.

Дискретные и непрерывные игры

Большая часть теории игр связана с конечными дискретными играми, в которых есть конечное число игроков, ходов, событий, результатов и т. Д. Однако многие концепции можно расширить. Непрерывные игры позволяют игрокам выбирать стратегию из непрерывного набора стратегий. Например, Конкурс Курно обычно моделируется стратегиями игроков, представляющими любые неотрицательные величины, включая дробные.

Дифференциальные игры

Дифференциальные игры например, непрерывный игра с преследованием и уклонением являются непрерывными играми, в которых эволюция переменных состояния игроков определяется дифференциальные уравнения. Проблема поиска оптимальной стратегии в дифференциальной игре тесно связана с оптимальный контроль теория. В частности, есть два типа стратегий: стратегии разомкнутого цикла находятся с использованием Принцип максимума Понтрягина в то время как стратегии с обратной связью находятся с использованием Динамическое программирование Беллмана метод.

Частным случаем дифференциальных игр являются игры со случайным временной горизонт.^[27] В таких играх конечное время - это случайная величина с заданным распределение вероятностей функция. Следовательно, игроки максимизируют математическое ожидание функции стоимости. Было показано, что модифицированная оптимизационная задача может быть переформулирована как дифференциальная игра со скидкой на бесконечном интервале времени.

Эволюционная теория игр

Эволюционная теория игр изучает игроков, которые со временем корректируют свои стратегии в соответствии с правилами, которые не обязательно являются рациональными или дальновидными.^[28] В общем, эволюция стратегий с течением времени в соответствии с такими правилами моделируется как Цепь Маркова с переменной состояния, такой как текущий профиль стратегии или как игра велась в недавнем прошлом. Такие правила могут включать имитацию, оптимизацию или выживание наиболее приспособленных.

В биологии такие модели могут представлять (биологические) эволюция, в котором потомство перенимает стратегии своих родителей, а родители, которые используют более успешные стратегии (т.е. соответствующие более высоким выплатам), имеют большее количество потомков. В социальных науках такие модели обычно представляют собой стратегическую корректировку игроков, которые играют в игру много раз в течение своей жизни и, сознательно или бессознательно, время от времени корректируют свои стратегии.^[29]

Стохастические результаты (и отношение к другим полям)

Задачи индивидуального принятия решений со стохастическими исходами иногда считаются «играми одного игрока». Некоторые авторы не считают эти ситуации теоретическими.^[кем?] Они могут быть смоделированы с использованием аналогичных инструментов в соответствующих дисциплинах теория принятия решений, исследование операций, и области искусственный интеллект, особенно Планирование ИИ (с неопределенностью) и многоагентная система. Хотя в этих областях могут быть разные мотиваторы, задействованная математика по существу одинакова, например с помощью Марковские процессы принятия решений (MDP).^[30]

Стохастические исходы также можно смоделировать в терминах теории игр, добавив случайно действующего игрока, который делает «случайные ходы» («движется по своей природе").^[31] Этот игрок обычно не считается третьим игроком в том, что в противном случае является игрой для двух игроков, а просто служит для обеспечения броска костей там, где этого требует игра.

Для некоторых проблем разные подходы к моделированию стохастических результатов могут привести к различным решениям. Например, разница в подходе между MDP и минимаксное решение заключается в том, что последний рассматривает наихудший случай по набору противоборствующих ходов, а не рассуждает в ожидании этих ходов при фиксированном распределении вероятностей. Минимаксный подход может быть выгоден там, где стохастические модели неопределенности недоступны, но он также может переоценивать крайне маловероятные (но дорогостоящие) события, резко влияя на стратегию в таких сценариях, если предполагается, что противник может заставить такое событие произойти.^[32] (Видеть Теория черного лебедя для более подробного обсуждения такого рода вопросов моделирования, особенно в том, что касается прогнозирования и ограничения убытков в инвестиционном банкинге.)

Также были изучены общие модели, которые включают все элементы стохастических исходов, противников и частичную или зашумленную наблюдаемость (ходов других игроков). "Золотой стандарт"считается частично наблюдаемым стохастическая игра (POSG), но в представлении POSG с вычислительной точки зрения можно выполнить несколько реальных задач.^[32]

Метагеймы

Это игры, игра которых представляет собой разработку правил для другой игры, целевой или предметной игры. Метагеймы стремятся максимизировать полезность разработанного набора правил. Теория метаигр связана с конструкция механизма теория.

Период, термин анализ метагейма также используется для обозначения практического подхода, разработанного Найджелом Ховардом.^[33] при этом ситуация оформляется как стратегическая игра, в которой заинтересованные стороны пытаются реализовать свои цели с помощью доступных им вариантов. Последующие разработки привели к формулировке анализ конфронтации.

Игры в пул

Это игры, преобладающие над всеми формами общества. Игры с пулом - это повторяющиеся игры с изменением таблицы выплат в целом на основе опыта, и их стратегии равновесия обычно принимают форму эволюционных социальных соглашений и экономических соглашений.Теория объединенных игр возникает для формального признания взаимодействия между оптимальным выбором в одной игре и появления предстоящего пути обновления таблицы выплат, определения существования инвариантности и устойчивости и прогнозирования дисперсии во времени. Теория основана на классификации топологических преобразований обновлений таблицы выплат с течением времени для прогнозирования дисперсии и инвариантности, а также находится в пределах юрисдикции вычислительного закона достижимой оптимальности для упорядоченной системы.^[34]

Теория игр среднего поля

Теория игр среднего поля это исследование принятия стратегических решений в очень больших популяциях мелких взаимодействующих агентов. Этот класс проблем рассматривался в экономической литературе Боян Йованович и Роберт В. Розенталь, в инженерной литературе Питер Э. Кейнс, и математиком Пьер-Луи Лайонс и Жан-Мишель Ласри.

Представление игр

Игры, изучаемые в теории игр, представляют собой четко определенные математические объекты. Чтобы быть полностью определенным, игра должна содержать следующие элементы: игроки игры, то Информация и действия доступны каждому игроку в каждой точке принятия решения, а выплаты для каждого исхода. (Эрик Расмусен называет эти четыре «существенных элемента» аббревиатурой «PAPI».)^{[35][36][37][38]} Теоретик игр обычно использует эти элементы вместе с концепция решения по их выбору, чтобы вывести набор равновесных стратегии для каждого игрока таким образом, что при использовании этих стратегий ни один игрок не может получить прибыль, в одностороннем порядке отклоняясь от своей стратегии. Эти равновесные стратегии определяют равновесие к игре - стабильное состояние, в котором либо один исход, либо набор исходов происходят с известной вероятностью.

Большинство кооперативных игр представлены в форме характеристической функции, в то время как расширенная и нормальная формы используются для определения некооперативных игр.

Обширная форма

Игра с обширной формой

Расширенная форма может быть использована для формализации игры с временной последовательностью ходов. Здесь играют на деревья (как на картинке здесь). Здесь каждый вершина (или узел) представляет собой точку выбора для игрока. Игрок определяется числом, указанным в вершине. Линии вне вершины представляют возможное действие для этого игрока. Выплаты указаны в нижней части дерева. Обширную форму можно рассматривать как многопользовательское обобщение Древо решений.^[39] Чтобы решить любую обширную игру формы, обратная индукция должны быть использованы. Он включает в себя работу в обратном направлении по дереву игры, чтобы определить, что рациональный игрок сделал бы в последней вершине дерева, что сделал бы игрок с предыдущим ходом, учитывая, что игрок с последним ходом является рациональным, и так далее до первого вершина дерева достигнута.^[40]

Изображенная игра состоит из двух игроков. Способ структурирования этой конкретной игры (то есть с последовательным принятием решений и точной информацией), Игрок 1 "движется" первым, выбирая F или же U (справедливо или несправедливо). Далее в последовательности, Игрок 2, кто сейчас видел Игрок 1'ход, выбирает либо А или же р. Один раз Игрок 2 сделал свой выбор, игра считается завершенной, и каждый игрок получает соответствующий выигрыш. Предположим, что Игрок 1 выбирает U а потом Игрок 2 выбирает А: Игрок 1 затем получает вознаграждение в размере «восемь» (что в реальном мире можно интерпретировать по-разному, самый простой из которых - в денежном выражении, но может означать такие вещи, как восемь дней отпуска или восемь завоеванных стран или даже восемь дополнительных возможностей играть в ту же игру против других игроков) и Игрок 2 получает выплату "два".

Расширенная форма может также отображать игры с одновременным ходом и игры с неполной информацией. Чтобы представить это, либо пунктирная линия соединяет разные вершины, чтобы представить их как часть одного и того же информационного набора (то есть игроки не знают, в какой точке они находятся), либо вокруг них проводится замкнутая линия. (См. Пример в несовершенный информационный раздел.)

Нормальная форма

Обычная (или стратегическая) игра обычно представлена матрица где показаны игроки, стратегии и выплаты (см. пример справа). В более общем плане он может быть представлен любой функцией, которая связывает выигрыш для каждого игрока со всеми возможными комбинациями действий. В сопроводительном примере есть два игрока; один выбирает строку, а другой выбирает столбец. У каждого игрока есть две стратегии, которые определяются количеством строк и количеством столбцов. Выплаты предусмотрены в интерьере. Первое число - это выигрыш, полученный игроком ряда (Игрок 1 в нашем примере); второй - выигрыш для игрока-столбца (в нашем примере - Игрок 2). Предположим, что Игрок 1 играет Вверх и этот Игрок 2 играет Оставили. Затем игрок 1 получает выигрыш 4, а игрок 2 - 3.

Когда игра представлена ​​в нормальной форме, предполагается, что каждый игрок действует одновременно или, по крайней мере, не знает действий другого. Если у игроков есть некоторая информация о выборе других игроков, игра обычно представлена ​​в развернутой форме.

Каждая игра в расширенной форме имеет эквивалентную игру в нормальной форме, однако преобразование в нормальную форму может привести к экспоненциальному увеличению размера представления, что сделает его непрактичным с вычислительной точки зрения.^[41]

Характерная форма функции

В играх со сменной утилитой отдельные награды не выдаются; скорее, характеристическая функция определяет выигрыш каждой единицы. Идея состоит в том, что «пустое» единство, так сказать, вообще не получает награды.

Происхождение этой формы можно найти в книге Джона фон Неймана и Оскара Моргенштерна; глядя на эти примеры, они догадались, что когда союз ${displaystyle mathbf {C}}$ оказывается, работает против дроби${displaystyle left ({frac {mathbf {N}} {mathbf {C}}} ight)}$как если бы два человека играли в обычную игру. Сбалансированный выигрыш C - это основная функция. Несмотря на то, что существуют различные примеры, которые помогают определить коалиционные суммы из обычных игр, не все, по-видимому, в их функциональной форме могут быть получены из них.

Формально характеристическая функция выглядит как: (N, v), где N представляет группу людей и ${displaystyle v: 2 ^ {N} o mathbf {R}}$ это нормальная утилита.

Такие характерные функции были расширены для описания игр, в которых нет съемной утилиты.

Альтернативные игровые представления

Существуют альтернативные формы представления игр, которые используются для некоторых подклассов игр или адаптированы к потребностям междисциплинарных исследований.^[42] Помимо классических игровых представлений, некоторые из альтернативных представлений также кодируют аспекты, связанные со временем.

Общее и прикладное использование

Как метод Прикладная математикаТеория игр использовалась для изучения самых разных типов поведения людей и животных. Первоначально он был разработан в экономика чтобы понять большой набор моделей экономического поведения, включая поведение фирм, рынков и потребителей. Впервые теоретико-игровой анализ использовал Антуан Огюстен Курно в 1838 г. с его решением Дуополия Курно. Использование теории игр в социальных науках расширилось, и теория игр также была применена к политическому, социологическому и психологическому поведению.

Хотя до двадцатого века натуралисты Такие как Чарльз Дарвин сделал теоретико-игровые утверждения, использование теоретико-игрового анализа в биологии началось с Рональд Фишерисследования поведения животных в 1930-е годы. Эта работа предшествовала названию «теория игр», но имеет много важных черт с этой областью. Позже достижения в области экономики были применены к биологии в основном благодаря Джон Мейнард Смит в его книге 1982 года Эволюция и теория игр.^[56]

Помимо описания, предсказания и объяснения поведения теория игр также использовалась для разработки теорий этического или нормативного поведения и для прописывать такое поведение.^[57] В экономика и философия, ученые применили теорию игр, чтобы помочь в понимании хорошего или правильного поведения. Теоретико-игровые аргументы такого типа можно найти еще в Платон.^[58] Альтернативный вариант теории игр, названный химическая теория игр, представляет выбор игрока в виде метафорических молекул химического реагента, называемых «молекулами знаний».^[59] Затем химическая теория игр вычисляет результаты как равновесные решения системы химических реакций. Ури Вайсс и Джозеф Агасси утверждал, что наиболее значительное достижение теории игр не в дизайне или применении игр, а в предложениях о том, в какие игры играть неразумно; профилактика намного проще, чем применение.^[60]

Описание и моделирование

Четырехступенчатый сороконожка

Основное использование теории игр - это описание и модель как ведет себя человеческое население.^{[нужна цитата]} Немного^[ВОЗ?] Ученые считают, что, находя равновесие в играх, они могут предсказать, как реальные человеческие популяции будут вести себя в ситуациях, аналогичных изучаемой игре. Этот особый взгляд на теорию игр подвергался критике. Утверждается, что предположения, сделанные теоретиками игр, часто нарушаются при применении к ситуациям реального мира. Теоретики игр обычно предполагают, что игроки действуют рационально, но на практике человеческое поведение часто отклоняется от этой модели. Теоретики игр отвечают, сравнивая свои предположения с теми, которые используются в физика. Таким образом, хотя их предположения не всегда верны, они могут рассматривать теорию игр как разумное научное обоснование. идеальный сродни моделям, используемым физики. Однако эмпирическая работа показала, что в некоторых классических играх, таких как сороконожка, угадайте 2/3 среднего игра, и диктаторская игра, люди регулярно не играют в равновесие по Нэшу. Продолжаются дискуссии о важности этих экспериментов и о том, полностью ли анализ экспериментов отражает все аспекты соответствующей ситуации.^[b]

Некоторые теоретики игр, следуя работам Джон Мейнард Смит и Джордж Р. Прайс, обратились к эволюционная теория игр для решения этих проблем. Эти модели предполагают либо отсутствие рациональности, либо ограниченная рациональность со стороны игроков. Несмотря на название, эволюционная теория игр не обязательно предполагает естественный отбор в биологическом смысле. Эволюционная теория игр включает как биологическую, так и культурную эволюцию, а также модели индивидуального обучения (например, фиктивная игра динамика).

Предписывающий или нормативный анализ

Некоторые ученые рассматривают теорию игр не как инструмент прогнозирования поведения людей, а как предположение о том, как люди должны себя вести. Поскольку стратегия, соответствующая равновесие по Нэшу игры составляет лучший ответ действиям других игроков - при условии, что они находятся в (одном) равновесии по Нэшу - игра по стратегии, которая является частью равновесия по Нэшу, кажется уместной. Это нормативное использование теории игр также подверглось критике.^{[нужна цитата]}

Экономика и бизнес

Теория игр - главный метод, используемый в математическая экономика и бизнес для моделирование конкурирующие модели взаимодействия агенты.^{[c][62][63][64]} Приложения включают широкий спектр экономических явлений и подходов, таких как аукционы, торг, слияние и поглощение ценообразование,^[65] справедливое разделение, дуополии, олигополии, социальная сеть формирование агентно-ориентированная вычислительная экономика,^[66][67] общее равновесие, конструкция механизма,^{[68][69][70][71][72]} и системы голосования;^[73] и в таких широких областях, как экспериментальная экономика,^{[74][75][76][77][78]} поведенческая экономика,^{[79][80][81][82][83][84]} информационная экономика,^{[35][36][37][38]} промышленная организация,^{[85][86][87][88]} и политическая экономика.^{[89][90][91][92]}

Это исследование обычно фокусируется на определенных наборах стратегий, известных как «концепции решения» или «равновесия». Распространено предположение, что игроки действуют рационально. В некооперативных играх самым известным из них является равновесие по Нэшу. Набор стратегий является равновесием по Нэшу, если каждая из них представляет собой лучший ответ на другие стратегии. Если все игроки используют стратегии в равновесии по Нэшу, у них нет одностороннего стимула к отклонению, поскольку их стратегия - лучшее, что они могут сделать с учетом того, что делают другие.^[93][94]

Выигрыши в игре обычно представляют собой полезность отдельных игроков.

Типовая статья по теории игр в экономике начинается с представления игры, которая представляет собой абстракцию конкретной экономической ситуации. Выбираются одна или несколько концепций решения, и автор показывает, какие наборы стратегий в представленной игре являются равновесиями соответствующего типа. Естественно, может возникнуть вопрос, к чему эта информация может быть использована. Экономисты и бизнес-профессора предлагают два основных использования (отмеченных выше): описательный и предписывающий.^[57]

Управление проектом

Разумное принятие решений имеет решающее значение для успеха проектов. В управлении проектами теория игр используется для моделирования процесса принятия решений участниками, такими как инвесторы, менеджеры проектов, подрядчики, субподрядчики, правительства и клиенты. Довольно часто у этих игроков есть конкурирующие интересы, а иногда их интересы наносят прямой ущерб другим игрокам, что делает сценарии управления проектами хорошо подходящими для моделирования на основе теории игр.

Пиравеинан (2019)^[95] в своем обзоре приводит несколько примеров использования теории игр для моделирования сценариев управления проектами. Например, у инвестора обычно есть несколько вариантов инвестирования, и каждый вариант, скорее всего, приведет к другому проекту, и, следовательно, один из вариантов инвестиций должен быть выбран до того, как можно будет составить устав проекта. Точно так же любой крупный проект с участием субподрядчиков, например строительный проект, имеет сложное взаимодействие между главным подрядчиком (менеджером проекта) и субподрядчиками или между самими субподрядчиками, что обычно имеет несколько точек принятия решения. Например, если есть двусмысленность в контракте между подрядчиком и субподрядчиком, каждый должен решить, насколько сильно продвигать свое дело, не подвергая опасности весь проект и, следовательно, свою собственную долю в нем. Точно так же, когда запускаются проекты конкурирующих организаций, персонал по маркетингу должен решить, каковы наилучшие сроки и стратегия для продвижения проекта или его конечного продукта или услуги, чтобы он мог получить максимальную поддержку в условиях конкуренции. В каждом из этих сценариев требуемые решения зависят от решений других игроков, у которых тем или иным образом конкурируют интересы с интересами лица, принимающего решения, и поэтому в идеале их можно смоделировать с использованием теории игр.

Пиравеинан^[95] резюмирует, что игры для двух игроков преимущественно используются для моделирования сценариев управления проектами, и в зависимости от личности этих игроков в управлении проектами используются пять различных типов игр.

1. Игры государственного и частного секторов (игры, моделирующие государственно-частное партнерство)
2. Подрядчик – подрядчик игры
3. Игры подрядчик – субподрядчик
4. Субподрядчик – субподрядчик игры
5. Игры с участием других игроков

Что касается типов игр, то для моделирования различных сценариев управления проектами используются как кооперативные, так и некооперативные игры, игры с нормальной или расширенной формой, а также игры с нулевой или ненулевой суммой.

Политическая наука

Применение теории игр к политическая наука сосредоточен на пересекающихся областях справедливое разделение, политическая экономика, общественный выбор, военный торг, позитивная политическая теория, и теория социального выбора. В каждой из этих областей исследователи разработали теоретико-игровые модели, в которых участниками часто являются избиратели, государства, группы с особыми интересами и политики.

Ранние примеры применения теории игр в политической науке представлены Энтони Даунс. В своей книге 1957 года Экономическая теория демократии,^[96] он применяет Модель расположения отеля Hotelling к политическому процессу. В модели Дауна политические кандидаты придерживаются идеологий в одномерном политическом пространстве. Вначале Даунс показывает, как политические кандидаты сблизятся с идеологией, которую предпочитает средний избиратель, если избиратели полностью информированы, но затем утверждает, что избиратели предпочитают оставаться в рациональном невежестве, что допускает расхождение кандидатов. Теория игр была применена в 1962 г. Кубинский ракетный кризис во время президентства Джона Ф. Кеннеди.^[97]

Также было высказано предположение, что теория игр объясняет стабильность любой формы политического правления. В простейшем случае монархии, например, король, будучи всего лишь одним человеком, не поддерживает и не может поддерживать свою власть, лично осуществляя физический контроль над всеми или даже над любым значительным числом своих подданных. Вместо этого суверенный контроль объясняется признанием каждым гражданином того, что все остальные граждане ожидают, что друг друга будут рассматривать в короле (или другом установленном правительстве) как на человека, чьи приказы будут выполняться. Координация общения между гражданами для замены суверена фактически запрещена, поскольку заговор с целью замены суверена, как правило, карается как преступление. Таким образом, в процессе, который можно смоделировать с помощью вариантов Дилемма заключенного, в периоды стабильности ни один гражданин не сочтет рациональным перейти на смену суверена, даже если все граждане знают, что им было бы лучше, если бы они все действовали коллективно.^[98]

Теоретико-игровое объяснение демократический мир заключается в том, что публичные и открытые дебаты в демократических странах посылают ясную и надежную информацию об их намерениях другим государствам. Напротив, трудно понять намерения недемократических лидеров, какой эффект будут иметь уступки и будут ли выполняться обещания. Таким образом, возникнет недоверие и нежелание идти на уступки, если хотя бы одна из сторон в споре не является демократической.^[99]

С другой стороны, теория игр предсказывает, что две страны все еще могут начать войну, даже если их лидеры осознают цену войны. Война может быть результатом асимметричной информации; у двух стран могут быть стимулы для неправильного представления количества имеющихся у них военных ресурсов, что делает их неспособными разрешать споры на основе согласия, не прибегая к боевым действиям. Более того, война может возникнуть из-за проблем с обязательствами: если две страны желают урегулировать спор мирными средствами, но каждая желает вернуться к условиям этого урегулирования, у них может не быть другого выбора, кроме как прибегнуть к войне. Наконец, война может возникнуть в результате неделимости вопросов.^[100]

Теория игр также может помочь предсказать реакцию нации, когда к этой стране будут применяться новые правила или законы. Одним из примеров может служить исследование Питера Джона Вуда (2013 г.), когда он изучал, что страны могут сделать, чтобы уменьшить изменение климата. Вуд считал, что этого можно добиться, заключив договоры с другими странами о сокращении парниковый газ выбросы. Однако он пришел к выводу, что эта идея не может работать, потому что она создаст Дилемма заключенного народам.^[101]

Биология

В отличие от экономики, отдача от игр в биология часто интерпретируются как соответствующие фитнес. Кроме того, меньше внимания уделялось равновесие которые соответствуют понятию рациональности и многое другое, что поддерживалось бы эволюционный силы. Самое известное равновесие в биологии известно как эволюционно устойчивая стратегия (ESS), впервые представленный в (Мэйнард Смит и Прайс 1973). Хотя его первоначальная мотивация не включала никаких умственных требований равновесие по Нэшу, каждая ESS является равновесием по Нэшу.

В биологии теория игр использовалась как модель для понимания многих различных явлений. Впервые он был использован для объяснения эволюции (и стабильности) приближенного 1: 1 соотношение полов. (Фишер 1930) ошибка harv: цель отсутствует: CITEREFFisher1930 (помощь) предположили, что соотношение полов 1: 1 является результатом эволюционных сил, действующих на людей, которые могут рассматриваться как пытающиеся увеличить число своих внуков.

Дополнительно биологи использовали эволюционная теория игр и ESS, чтобы объяснить появление общение с животными.^[102] Анализ сигнальные игры и другие коммуникационные игры предоставил представление об эволюции общения между животными. Например, моббинговое поведение многих видов, у которых большое количество хищных животных нападает на более крупного хищника, кажется примером спонтанной возникающей организации. Было также показано, что муравьи демонстрируют поведение прямой связи, подобное моде (см. Пол Ормеродс Экономика бабочки).

Биологи использовали игра с курицей проанализировать боевое поведение и территориальность.^[103]

По словам Мейнарда Смита, в предисловии к Эволюция и теория игр«Как это ни парадоксально, но оказалось, что теорию игр легче применить к биологии, чем к области экономического поведения, для которой она изначально была разработана». Эволюционная теория игр использовалась для объяснения многих, казалось бы, несочетаемых явлений в природе.^[104]

Одно из таких явлений известно как биологический альтруизм. Это ситуация, в которой организм действует таким образом, чтобы приносить пользу другим организмам и вредить самому себе. Это отличается от традиционных представлений об альтруизме, потому что такие действия не являются осознанными, а кажутся эволюционными адаптациями для повышения общей приспособленности. Примеры можно найти у различных видов: от летучих мышей-вампиров, которые изрыгивают кровь, полученную ими во время ночной охоты, и дают ее членам группы, которые не смогли прокормиться, до рабочих пчел, которые заботятся о пчелиной матке всю свою жизнь и никогда не спариваются, до верветы обезьяны которые предупреждают членов группы о приближении хищника, даже если это ставит под угрозу шансы этого человека на выживание.^[105] Все эти действия повышают общую физическую форму группы, но происходят за счет отдельного человека.

Эволюционная теория игр объясняет этот альтруизм идеей родственный отбор. Альтруисты различают людей, которым они помогают, и предпочитают родственников. Правило Гамильтона объясняет эволюционное обоснование этого выбора уравнением с , где стоимость c альтруисту должно быть меньше пользы б получателю умножить на коэффициент родства р. Более тесно связанные два организма вызывают рост альтруизма, потому что у них много одинаковых аллелей. Это означает, что альтруистическая особь, гарантируя, что аллели своего близкого родственника передаются через выживание его потомства, может отказаться от возможности иметь потомство, потому что передается такое же количество аллелей. Например, помощь брату или сестре (у диплоидных животных) имеет коэффициент¹⁄₂, потому что (в среднем) человек разделяет половину аллелей у потомства своего брата или сестры. Обеспечение того, чтобы потомство брата или сестры дожило до взрослой жизни, исключает необходимость рождения потомства альтруистическим индивидуумом.^[105] Значения коэффициентов сильно зависят от размера игрового поля; например, если выбор, кому отдавать предпочтение, включает в себя все генетические живые существа, а не только всех родственников, мы предполагаем, что несоответствие между всеми людьми составляет только приблизительно 1% разнообразия игрового поля, коэффициент, который был¹⁄₂ в меньшем поле становится 0,995. Точно так же, если учесть, что информация, не имеющая генетической природы (например, эпигенетика, религия, наука и т. Д.), Сохраняется во времени, игровое поле становится еще больше, а расхождения - меньше.

Информатика и логика

Теория игр стала играть все более важную роль в логика И в Информатика. Несколько логических теорий основаны на семантика игры. Кроме того, компьютерные ученые использовали игры для моделирования интерактивные вычисления. Кроме того, теория игр обеспечивает теоретическую основу в области мультиагентные системы.^[106]

Отдельно теория игр сыграла роль в онлайн-алгоритмы; в частности, k-сервер проблема, который в прошлом назывался игры с движущимися затратами и игры запрос-ответ.^[107] Принцип Яо это теоретико-игровой метод доказательства нижняя граница на вычислительная сложность из рандомизированные алгоритмы, особенно онлайн-алгоритмы.

Появление Интернета стимулировало разработку алгоритмов для нахождения равновесия в играх, рынках, вычислительных аукционах, одноранговых системах, а также на рынках безопасности и информации. Алгоритмическая теория игр^[108] и внутри него алгоритмический механизм проектирования^[109] объединить вычислительные разработка алгоритма и анализ сложные системы с экономической теорией.^{[110][111][112]}

Философия

Теория игр нашла несколько применений в философия. Отвечая на две статьи W.V.O. Куайн (1960, 1967), Льюис (1969) использовал теорию игр для разработки философского понимания соглашение. При этом он представил первый анализ всем известный факт и использовал его для анализа игры в координационные игры. Кроме того, он сначала предположил, что можно понять смысл с точки зрения сигнальные игры. Это более позднее предположение поддерживалось несколькими философами, начиная с Льюиса.^[113][114] Следующий Льюис (1969) теоретико-игровое рассмотрение соглашений, Эдна Ульман-Маргалит (1977) и Биккьери (2006) разработали теории социальные нормы которые определяют их как равновесие по Нэшу, возникающее в результате преобразования игры со смешанными мотивами в игру координации.^[115][116]

Теория игр также побудила философов мыслить в терминах интерактивного эпистемология: что значит для коллектива иметь общие убеждения или знания, и каковы последствия этого знания для социальных результатов, возникающих в результате взаимодействия агентов. Философы, работавшие в этой области, включают Биккьери (1989, 1993),^[117][118] Skyrms (1990),^[119] и Стальнакер (1999).^[120]

В этика, некоторые (особенно Дэвид Готье, Грегори Кавка и Джин Хэмптон)^[ВОЗ?] авторы попытались продолжить Томас Гоббс'проект выведения морали из личных интересов. Поскольку игры, подобные Дилемма заключенного Представить очевидный конфликт между моралью и личными интересами, объясняя, почему сотрудничество требуется личным интересом, является важным компонентом этого проекта. Эта общая стратегия является составной частью общей Социальный контракт смотреть в политическая философия (примеры см. Готье (1986) и Кавка (1986) Ошибка harvtxt: нет цели: CITEREFKavka1986 (помощь)).^[d]

Другие авторы пытались использовать эволюционная теория игр чтобы объяснить появление у людей взглядов на мораль и соответствующее поведение животных. Эти авторы рассматривают несколько игр, включая дилемму заключенного, охота на оленей, а Игра Нэша в торг как объяснение возникновения взглядов на мораль (см., например, Skyrms (1996, 2004) и Собер и Уилсон (1998)).

Цены на розничные и потребительские товары

Приложения теории игр широко используются в стратегиях ценообразования на розничных и потребительских рынках, особенно при продаже неэластичные товары. Поскольку розничные торговцы постоянно конкурируют друг с другом за долю на потребительском рынке, для них стало довольно распространенной практикой периодически скидывать определенные товары в надежде на увеличение посещаемости. кирпича и раствора местоположения (посещения веб-сайтов для электронная коммерция розничных продавцов) или увеличение продаж дополнительных или дополнительных продуктов.^[121]

Черная пятница- популярный в США праздник шоппинга, когда многие розничные торговцы сосредотачиваются на оптимальных стратегиях ценообразования, чтобы захватить рынок праздничных покупок. В сценарии Черной пятницы розничные торговцы, использующие приложения теории игр, обычно спрашивают: «Какова реакция на меня доминирующего конкурента?»^[122] В таком сценарии в игре участвуют два игрока: продавец и потребитель. Розничный продавец ориентирован на оптимальную ценовую стратегию, а потребитель - на лучшее предложение. В этой закрытой системе часто нет доминирующей стратегии, поскольку у обоих игроков есть альтернативные варианты. То есть розничные торговцы могут найти другого покупателя, а потребители могут делать покупки у другого продавца.^[122] Однако, учитывая рыночную конкуренцию в тот день, доминирующая стратегия для розничных торговцев заключается в том, чтобы превзойти своих конкурентов. Открытая система предполагает, что несколько розничных торговцев продают аналогичные товары, а конечное число потребителей требует товары по оптимальной цене. Блог автора Корнелл Университет профессор привел пример такой стратегии, когда Amazon оценили телевизор Samsung на 100 долларов ниже розничной стоимости, что существенно опередило конкурентов. Amazon частично компенсировал разницу, увеличив цену на кабели HDMI, поскольку было обнаружено, что потребители менее склонны к ценовой дискриминации, когда дело доходит до продажи второстепенных товаров.^[122]

На розничных рынках продолжают развиваться стратегии и приложения теории игр, когда дело касается ценообразования на потребительские товары. Ключевые выводы, полученные между моделированием в контролируемой среде и реальным опытом розничной торговли, показывают, что применения таких стратегий более сложны, поскольку каждый розничный торговец должен найти оптимальный баланс между ценообразование, отношения с поставщиками, Изображение бренда, и потенциал каннибализировать продажа более выгодных предметов.^[123]

В популярной культуре

• На основе книга 1998 года к Сильвия Насар,^[124] история жизни теоретика игр и математика Джон Нэш был превращен в 2001 биографический фильм Прекрасный ум, в главных ролях Рассел Кроу как Нэш.^[125]
• 1959 год военная фантастика Роман Звездный десант к Роберт А. Хайнлайн упомянул «теорию игр» и «теорию игр».^[126] В фильме 1997 года с таким же названием, персонаж Карл Дженкинс называл свое задание военной разведки "играми и теорией".
• Фильм 1964 года Доктор Стрейнджлав высмеивает теоретические идеи игр о теория сдерживания. Например, ядерное сдерживание зависит от угрозы катастрофического возмездия в случае обнаружения ядерного удара. Теоретик игр может возразить, что такие угрозы могут не оправдаться. заслуживающий доверияв том смысле, что они могут привести к несовершенное равновесие в подигре. В фильме эта идея продвигается на один шаг вперед, когда Советский Союз безвозвратно принимает на себя катастрофические ядерные меры, не предавая гласности угрозы.^[127]
• 1980-е годы пауэр поп группа Теория игры был основан певцом / автором песен Скотт Миллер, который описал название группы как намекающее на «изучение расчета наиболее подходящего действия для противника ... чтобы дать себе минимальное количество неудач».^[128]
• Лжец Игра, японец 2005 года манга и телесериал 2007 года, в котором главные герои каждого эпизода представляют игру или задачу, которая обычно заимствована из теории игр, что демонстрируется стратегиями, применяемыми персонажами.^{[нужна цитата]}
• Роман 1974 года Шпионская история к Лен Дейтон исследует элементы теории игр в отношении армейских учений времен холодной войны.
• Роман 2008 года Темный лес к Лю Цысинь исследует взаимосвязь между внеземной жизнью, человечеством и теорией игр.

Смотрите также

• Прикладная этика
• Парадокс сетевого магазина
• Химическая теория игр
• Коллективная интенциональность
• Комбинаторная теория игр
• Анализ конфронтации
• Глоссарий теории игр
• Внутрихозяйственный торг
• Сценарий Kingmaker
• Право и экономика
• Схема искусственного интеллекта
• Парадокс Паррондо
• Принцип предосторожности
• Квантовая теория игр
• Квантовая реферированная игра
• Рациональность
• Теория обратной игры
• Управление рисками
• Самоподтверждающееся равновесие
• Трагедия общественного достояния
• Теорема Цермело

Списки

• Список когнитивных предубеждений
• Список новых технологий
• Список игр по теории игр

Примечания

1. ^ Хотя общие знания впервые обсуждались философом Дэвид Льюис в его диссертации (и более поздней книге) соглашение в конце 1960-х гг. экономисты не принимали его во внимание до тех пор, пока Роберт Ауманнработы в 1970-е гг.
2. ^ Экспериментальная работа в теории игр носит много названий, экспериментальная экономика, поведенческая экономика, и поведенческая теория игр несколько.^[61]
3. ^ В JEL: C7 из Журнал экономической литературы коды классификации.
4. ^ Более подробное обсуждение использования теории игр в этике см. В Стэнфордской энциклопедии философии. теория игр и этика.

1. ^ ^{а б} Майерсон, Роджер Б. (1991). Теория игр: анализ конфликта, Издательство Гарвардского университета, стр.1. Ссылки для предварительного просмотра глав, стр. vii – xi.
2. ^ Беллхаус, Дэвид Р. (2007), "Проблема Вальдегрейва" (PDF), Электронный журнал статистики и исследований [Электронный журнал вероятностной истории и статистики], 3 (2)
3. ^ Беллхаус, Дэвид Р. (2015). «Ле Хер и другие проблемы вероятности, обсуждаемые Бернулли, Монмортом и Вальдегрейвом». Статистическая наука. Институт математической статистики. 30 (1): 26–39. arXiv:1504.01950. Bibcode:2015arXiv150401950B. Дои:10.1214 / 14-STS469. S2CID 59066805.
4. ^ Цермело, Эрнст (1913). Hobson, E.W .; Любовь, А. Э. Х. (ред.). Über eine Anwendung der Mengenlehre auf die Theorie des Schachspiels [О применении теории множеств к теории игры в шахматы] (PDF). Труды Пятого Международного конгресса математиков (1912 г.) (на немецком языке). Кембридж: Издательство Кембриджского университета. С. 501–504. Архивировано из оригинал (PDF) 23 октября 2015 г.. Получено 29 августа, 2019.
5. ^ Ким, Сонук, изд. (2014). Приложения теории игр в сетевом дизайне. IGI Global. п. 3. ISBN 9781466660519.
6. ^ Нойман, Джон фон (1928). "Zur Theorie der Gesellschaftsspiele" [О теории стратегических игр]. Mathematische Annalen [Математические анналы] (на немецком). 100 (1): 295–320. Дои:10.1007 / BF01448847. S2CID 122961988.
7. ^ Нойман, Джон фон (1959). «К теории стратегических игр». В Tucker, A. W .; Люс, Р. Д. (ред.). Вклад в теорию игр. 4. С. 13–42. ISBN 0691079374.
8. ^ Мировски, Филипп (1992). «Чего пытались достичь фон Нейман и Моргенштерн?». В Вайнтрауб, Э. Рой (ред.). К истории теории игр. Дарем: издательство Duke University Press. С. 113–147. ISBN 978-0-8223-1253-6.
9. ^ Леонард, Роберт (2010), Фон Нейман, Моргенштерн и создание теории игр, Нью-Йорк: Издательство Кембриджского университета, Дои:10.1017 / CBO9780511778278, ISBN 9780521562669
10. ^ Кун, Стивен (4 сентября 1997 г.). Залта, Эдвард Н. (ред.). "Дилемма заключенного". Стэнфордская энциклопедия философии. Стэндфордский Университет. Получено 3 января, 2013.
11. ^ Вольфрам, Стивен (2002). Новый вид науки. Wolfram Media. п.1104. ISBN 978-1-57955-008-0.
12. ^ Шор, Майк. «Некооперативная игра». GameTheory.net. Получено 15 сентября, 2016.
13. ^ Чандрасекаран, Рамасвами. «Кооперативная теория игр» (PDF). Техасский университет в Далласе.
14. ^ Бранденбургер, Адам. «Теория кооперативных игр: характерные функции, распределения, маржинальный вклад» (PDF). Архивировано из оригинал (PDF) 27 мая 2016 г.
15. ^ Оуэн, Гильермо (1995). Теория игр: третье издание. Бингли: Издательство Emerald Group. п. 11. ISBN 978-0-12-531151-9.
16. ^ Фергюсон, Томас С. "Теория игры" (PDF). Департамент математики UCLA. С. 56–57.
17. ^ «Полная и совершенная информация в комбинаторной теории игр». Обмен стеком. 24 июня 2014 г.
18. ^ Мыцельски, Ян (1992). «Игры с точной информацией». Справочник по теории игр с экономическими приложениями. 1. С. 41–70. Дои:10.1016 / S1574-0005 (05) 80006-2. ISBN 978-0-4448-8098-7.
19. ^ «Бесконечные шахматы». Бесконечная серия PBS. 2 марта 2017 г. Совершенная информация определена в 0:25, с академическими источниками arXiv:1302.4377 и arXiv:1510.08155.
20. ^ Оуэн, Гильермо (1995). Теория игр: третье издание. Бингли: Издательство Emerald Group. п. 4. ISBN 978-0-12-531151-9.
21. ^ Шохам и Лейтон-Браун (2008), п. 60.
22. ^ ^{а б} Йорг Беверсдорф (2005). "31". Удача, логика и белая ложь: математика игр. А. К. Петерс, Лтд., Стр. Ix – xii. ISBN 978-1-56881-210-6.
23. ^ Альберт, Майкл Х.; Новаковски, Ричард Дж .; Вулф, Дэвид (2007), Уроки в игре: введение в комбинаторную теорию игр, A K Peters Ltd, стр. 3–4, ISBN 978-1-56881-277-9
24. ^ Бек, Йожеф (2008). Комбинаторные игры: теория крестиков-ноликов. Издательство Кембриджского университета. стр.1–3. ISBN 978-0-521-46100-9.
25. ^ Хирн, Роберт А.; Демейн, Эрик Д. (2009), Игры, головоломки и вычисления, А. К. Петерс, Лтд., ISBN 978-1-56881-322-6
26. ^ Джонс, М. Тим (2008). Искусственный интеллект: системный подход. Джонс и Бартлетт Обучение. С. 106–118. ISBN 978-0-7637-7337-3.
27. ^ Петросян, Л. А .; Мурзов, Н. В. (1966). «Теоретико-игровые задачи механики». Литовск. Мат. Сб. (на русском). 6: 423–433.
28. ^ Ньютон, Джонатан (2018). «Эволюционная теория игр: Возрождение». Игры. 9 (2): 31. Дои:10.3390 / g9020031.
29. ^ Уэбб (2007).
30. ^ Лозовану, Д; Пикл, S (2015). Теоретико-игровой подход к марковским процессам принятия решений, стохастическим позиционным играм и моделям многокритериального управления. Спрингер, Чам. ISBN 978-3-319-11832-1.
31. ^ Осборн и Рубинштейн (1994).
32. ^ ^{а б} МакМахан, Хью Брендан (2006). «Надежное планирование в областях со стохастическими исходами, противниками и частичной наблюдаемостью» (PDF). Cmu-CS-06-166: 3–4.
33. ^ Ховард (1971).
34. ^ Ван, Вэньлян (2015). Теория пула и государственный пенсионный план. ISBN 978-1507658246.
35. ^ ^{а б} Расмузен, Эрик (2007). Игры и информация (4-е изд.). ISBN 9781405136662.
36. ^ ^{а б} Крепс, Дэвид М. (1990). Теория игр и экономическое моделирование.
37. ^ ^{а б} Ауманн, Роберт; Харт, Серджиу, ред. (1992). Справочник по теории игр с экономическими приложениями. 1. С. 1–733.
38. ^ ^{а б} Ауманн, Роберт Дж .; Хейфец, Авиад (2002). «Глава 43 Неполная информация». Справочник по теории игр с экономическими приложениями Том 3. Справочник по теории игр с экономическими приложениями. 3. С. 1665–1686. Дои:10.1016 / S1574-0005 (02) 03006-0. ISBN 9780444894281.
39. ^ Фуденберг и Тироль (1991), п. 67. Ошибка sfnp: цель отсутствует: CITEREFFudenbergTirole1991 (помощь)
40. ^ Уильямс, Пол Д. (2013). Исследования безопасности: введение (второе изд.). Abingdon: Рутледж. С. 55–56.
41. ^ Шохам и Лейтон-Браун (2008), п. 35.
42. ^ Тагев, Рустам (3 мая 2011 г.). «Если для прогнозирования стратегического взаимодействия реальных агентов необходимо нечто большее, чем аналитическое моделирование». arXiv:1105.0558 [cs.GT].
43. ^ Розенталь, Роберт В. (Декабрь 1973 г.). «Класс игр, обладающих равновесием по Нэшу чистой стратегией». Международный журнал теории игр. 2 (1): 65–67. Дои:10.1007 / BF01737559. S2CID 121904640.
44. ^ Коллер, Дафна; Мегиддо, Нимрод; фон Стенгель, Бернхард (1994). «Быстрые алгоритмы поиска рандомизированных стратегий в деревьях игр». STOC '94: Материалы двадцать шестого ежегодного симпозиума ACM по теории вычислений: 750–759. Дои:10.1145/195058.195451. ISBN 0897916638. S2CID 1893272.
45. ^ Алур, Раджив; Дилл, Дэвид Л. (апрель 1994 г.). «Теория временных автоматов». Теоретическая информатика. 126 (2): 183–235. Дои:10.1016/0304-3975(94)90010-8.
46. ^ Tomlin, C.J .; Lygeros, J .; Шанкар Састри, С. (июль 2000 г.). «Теоретико-игровой подход к разработке контроллера для гибридных систем». Труды IEEE. 88 (7): 949–970. Дои:10.1109/5.871303. S2CID 1844682.
47. ^ Коллер, Дафна; Пфеффер, Ави (1997). «Представления и решения теоретико-игровых задач» (PDF). Искусственный интеллект. 94 (1–2): 167–215. Дои:10.1016 / S0004-3702 (97) 00023-4.
48. ^ Лейтон-Браун, Кевин; Тенненхольц, Моше (2003). «Игры с локальным эффектом». IJCAI'03: Материалы 18-й Международной совместной конференции по искусственному интеллекту.
49. ^ Дженесерет, Майкл; С любовью, Натаниэль; Пелл, Барни (15 июня 2005 г.). «Общие правила игры: Обзор соревнований AAAI». Журнал AI. 26 (2): 62. Дои:10.1609 / aimag.v26i2.1813. ISSN 2371-9621.
50. ^ Клемпнер, Хулио (2006). «Моделирование игр кратчайшего пути с помощью сетей Петри: теория, основанная на Ляпунове». Международный журнал прикладной математики и информатики. 16 (3): 387–397. ISSN 1641-876X.
51. ^ Санников, Юлий (сентябрь 2007 г.). «Игры с несовершенно наблюдаемыми действиями в непрерывном времени» (PDF). Econometrica. 75 (5): 1285–1329. Дои:10.1111 / j.1468-0262.2007.00795.x.
52. ^ Тагев, Рустам (декабрь 2008 г.). "Мультиагентные игры Петри". 2008 Международная конференция по вычислительному интеллекту для моделирования автоматизации управления: 130–135. Дои:10.1109 / CIMCA.2008.15. ISBN 978-0-7695-3514-2. S2CID 16679934.
53. ^ Тагев, Рустам (2009). "О многоагентных моделях сетей Петри для вычисления обширных конечных игр". Новые вызовы вычислительного коллективного разума. Исследования в области вычислительного интеллекта. Springer. 244: 243–254. Дои:10.1007/978-3-642-03958-4_21. ISBN 978-3-642-03957-7.
54. ^ Бхат, Навин; Лейтон-Браун, Кевин (11 июля 2012 г.). «Вычисление равновесия Нэша в играх с графическим действием». arXiv:1207.4128 [cs.GT].
55. ^ Кирнс, Майкл; Littman, Michael L .; Сингх, Сатиндер (7 марта 2015 г.). «Графические модели для теории игр». arXiv:1301.2281 [cs.GT].
56. ^ Фридман, Дэниел (1998). «Об экономических приложениях эволюционной теории игр» (PDF). Журнал эволюционной экономики. 8: 14–53.
57. ^ ^{а б} Камерер, Колин Ф. (2003). «1.1 Для чего нужна теория игр?». Теория поведенческих игр: эксперименты в стратегическом взаимодействии. С. 5–7. Архивировано из оригинал 14 мая 2011 г.
58. ^ Росс, Дон (10 марта 2006 г.). "Теория игры". В Залте, Эдвард Н. (ред.). Стэнфордская энциклопедия философии. Стэндфордский Университет. Получено 21 августа, 2008.
59. ^ Велегол, Даррелл; Сухей, Пол; Коннолли, Джон; Моррисси, Натали; Кук, Лаура (14 сентября 2018 г.). «Химическая теория игр». Исследования в области промышленной и инженерной химии. 57 (41): 13593–13607. Дои:10.1021 / acs.iecr.8b03835. ISSN 0888-5885.
60. ^ Вайс, Ури и Агасси, Джозеф, Теория игр для международных соглашений (6 февраля 2020 г.). Доступно на SSRN: https://ssrn.com/abstract=3533335 или http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3533335
61. ^ Камерер, Колин Ф. (2003). "Вступление". Теория поведенческих игр: эксперименты в стратегическом взаимодействии. С. 1–25. Архивировано из оригинал 14 мая 2011 г.
62. ^ Ауманн, Роберт Дж. (2008). "теория игры". Новый экономический словарь Пэлгрейва (2-е изд.). Архивировано из оригинал 15 мая 2011 г.. Получено 22 августа 2011.
63. ^ Шубик, Мартин (1981). Стрелка, Кеннет; Интрилигатор, Майкл (ред.). Модели и методы теории игр в политической экономии. Справочник по математической экономике, т. 1. 1. С. 285–330. Дои:10.1016 / S1573-4382 (81) 01011-4.
64. ^ Карл Шапиро (1989). «Теория бизнес-стратегии». РЭНД Журнал экономики, 20 (1), с. 125–137 JSTOR 2555656.
65. ^ N. Agarwal и P. Zeephongsekul. Психологическое ценообразование при слияниях и поглощениях с использованием теории игр, Школа математики и геопространственных наук, Университет RMIT, Мельбурн
66. ^ Ли Тесфацион (2006). «Вычислительная экономика, основанная на агентах: конструктивный подход к экономической теории», гл. 16, Справочник по вычислительной экономике, т. 2, с. 831–880 Дои:10.1016 / S1574-0021 (05) 02016-2.
67. ^ Джозеф Ю. Халперн (2008). «информатика и теория игр». Новый экономический словарь Пэлгрейва.
68. ^ Майерсон, Роджер Б. (2008). «конструкция механизма». Новый экономический словарь Пэлгрейва. Архивировано из оригинал 23 ноября 2011 г.. Получено 4 августа 2011.
69. ^ Майерсон, Роджер Б. (2008). "принцип откровения". Новый экономический словарь Пэлгрейва.
70. ^ Сандхольм, Туомас (2008). "вычисления в конструкции механизмов". Новый экономический словарь Пэлгрейва. Архивировано из оригинал 23 ноября 2011 г.. Получено 5 декабря 2011.
71. ^ Нисан, Ноам; Ронен, Амир (2001). «Разработка алгоритмических механизмов» (PDF). Игры и экономическое поведение. 35 (1–2): 166–196. Дои:10.1006 / игра.1999.0790.
72. ^ Нисан, Ноам; и др., ред. (2007). Алгоритмическая теория игр. Издательство Кембриджского университета. Архивировано из оригинал 5 мая 2012 г.
73. ^ Брамс, Стивен Дж. (1994). Глава 30 Порядок голосования. Справочник по теории игр с экономическими приложениями. 2. С. 1055–1089. Дои:10.1016 / S1574-0005 (05) 80062-1. ISBN 9780444894274. и Мулен, Эрве (1994). Глава 31 Социальный выбор. Справочник по теории игр с экономическими приложениями. 2. С. 1091–1125. Дои:10.1016 / S1574-0005 (05) 80063-3. ISBN 9780444894274.
74. ^ Вернон Л. Смит, 1992. "Теория игр и экспериментальная экономика: истоки и ранние влияния", под ред. Э. Р. Вайнтрауба, К истории теории игр, стр. 241–282
75. ^ Смит, В. (2001). «Экспериментальная экономика». Международная энциклопедия социальных и поведенческих наук. С. 5100–5108. Дои:10.1016 / B0-08-043076-7 / 02232-4. ISBN 9780080430768.
76. ^ Справочник результатов экспериментальной экономики.
77. ^ Винсент П. Кроуфорд (1997). «Теория и эксперимент в анализе стратегического взаимодействия». Успехи в экономике и эконометрике: теория и приложения, стр. 206–242. Кембридж. Перепечатано в Колине Ф. Камерере. и другие., изд. (2003). Успехи в поведенческой экономике, Принстон. Статьи 1986–2003 гг. Описание, предварительный просмотр, Принстон, гл. 12
78. ^ Шубик, Мартин (2002). «Глава 62 Теория игр и экспериментальные игры». Справочник по теории игр с экономическими приложениями Том 3. Справочник по теории игр с экономическими приложениями. 3. С. 2327–2351. Дои:10.1016 / S1574-0005 (02) 03025-4. ISBN 9780444894281.
79. ^ Новый экономический словарь Пэлгрейва. 2008.Фарук Гюль. «поведенческая экономика и теория игр». Абстрактный.
80. ^ Камерер, Колин Ф. (2008). "поведенческая теория игр". Новый экономический словарь Пэлгрейва. Архивировано из оригинал 23 ноября 2011 г.. Получено 4 августа 2011.
81. ^ Камерер, Колин Ф. (1997). «Прогресс в теории поведенческих игр» (PDF). Журнал экономических перспектив. 11 (4): 172. Дои:10.1257 / jep.11.4.167.
82. ^ Камерер, Колин Ф. (2003). Теория поведенческих игр. Принстон. Описание В архиве 14 мая 2011 г. Wayback Machine, предварительный просмотр ([ctrl] +) и гл. 1 связь.
83. ^ Камерер, Колин Ф. (2003). Лёвенштейн, Джордж; Рабин, Мэтью (ред.). «Успехи в поведенческой экономике». 1986–2003 Статьи. Принстон. ISBN 1400829119.
84. ^ Фуденберг, Дрю (2006). «Превосходя достижения в поведенческой экономике». Журнал экономической литературы. 44 (3): 694–711. Дои:10.1257 / jel.44.3.694. JSTOR 30032349.
85. ^ Тироль, Жан (1988). Теория промышленной организации. MIT Press. Описание и ссылки для предварительного просмотра глав, стр. vii – ix, «Общая организация», стр. 5–6, и «Теория некооперативных игр: Руководство пользователя», гл. 11, стр. 423–59.
86. ^ Кайл Багвелл и Ашер Волински (2002). «Теория игр и промышленная организация», гл. 49, Справочник по теории игр с экономическими приложениями, т. 3, стр. 1851–1895.
87. ^ Мартин Шубик (1959). Стратегия и структура рынка: конкуренция, олигополия и теория игр, Wiley. Описание и обзор извлекать.
88. ^ Мартин Шубик с Ричардом Левитаном (1980). Структура и поведение рынка, Издательство Гарвардского университета. Рассмотрение извлекать. В архиве 15 марта 2010 г. Wayback Machine
89. ^ Мартин Шубик (1981). «Модели и методы теории игр в политической экономии», в Справочник по математической экономике, т. 1, с. 285–330 Дои:10.1016 / S1573-4382 (81) 01011-4.
90. ^ Мартин Шубик (1987). Теоретико-игровой подход к политической экономии. MIT Press. Описание. В архиве 29 июня 2011 г. Wayback Machine
91. ^ Мартин Шубик (1978). «Теория игр: экономические приложения», под ред. В. Крускала и Дж. М. Танура, Международная энциклопедия статистики, т. 2, стр. 372–78.
92. ^ Роберт Ауман и Серджиу Харт, изд. Справочник по теории игр с экономическими приложениями (можно пролистать до схемы главы или по абстрактным ссылкам):: 1992. v. 1; 1994. v. 2; 2002. v.3.
93. ^ Кристен, Маркус (1 июля 1998 г.). «Теоретико-игровая модель для изучения двух компромиссов в получении информации для тщательного балансирования». INSEAD. Архивировано из оригинал 24 мая 2013 г.. Получено 1 июля 2012.
94. ^ Шевалье-Руаньян, Бенуа; Тригеоргис, Ленос (15 февраля 2012 г.). «Игры с опциями: баланс между гибкостью и приверженностью». Европейский финансовый обзор. Архивировано из оригинал 20 июня 2013 г.. Получено 3 января, 2013.
95. ^ ^{а б} Пиравинан, Махендра (2019). «Применение теории игр в управлении проектами: структурированный обзор и анализ». Математика. 7 (9): 858. Дои:10.3390 / math7090858. Материал был скопирован из этого источника, который доступен под Международная лицензия Creative Commons Attribution 4.0.
96. ^ Даунс (1957).
97. ^ Брамс, Стивен Дж. (1 января 2001 г.). «Теория игр и кубинский ракетный кризис». Plus Magazine. Получено 31 января, 2016.
98. ^ Моррисон, Эндрю Стампфф (январь 2013 г.). «Да, закон - это повеление государя». SSRN. Дои:10.2139 / ssrn.2371076.
99. ^ Леви, G .; Разин, Р. (2004). «Требуется двое: объяснение демократического мира». Журнал Европейской экономической ассоциации. 2 (1): 1–29. Дои:10.1162/154247604323015463. JSTOR 40004867. S2CID 12114936.
100. ^ Фирон, Джеймс Д. (1 января 1995 г.). «Рационалистические объяснения войны». Международная организация. 49 (3): 379–414. Дои:10,1017 / с0020818300033324. JSTOR 2706903.
101. ^ Вуд, Питер Джон (2011). «Изменение климата и теория игр» (PDF). Обзор экологической экономики. 1219 (1): 153–70. Bibcode:2011НЯСА1219..153Вт. Дои:10.1111 / j.1749-6632.2010.05891.x. HDL:1885/67270. PMID 21332497. S2CID 21381945.
102. ^ Харпер и Мейнард Смит (2003).
103. ^ Мейнард Смит, Джон (1974). «Теория игр и эволюция конфликтов животных» (PDF). Журнал теоретической биологии. 47 (1): 209–221. Дои:10.1016/0022-5193(74)90110-6. PMID 4459582.
104. ^ Александр, Дж. Маккензи (19 июля 2009 г.). «Эволюционная теория игр». В Залта, Эдуард Н. (ред.). Стэнфордская энциклопедия философии. Стэндфордский Университет. Получено 3 января, 2013.
105. ^ ^{а б} Окаша, Самир (3 июня 2003 г.). «Биологический альтруизм». В Залта, Эдуард Н. (ред.). Стэнфордская энциклопедия философии. Стэндфордский Университет. Получено 3 января, 2013.
106. ^ Шохам, Йоав; Лейтон-Браун, Кевин (15 декабря 2008 г.). Мультиагентные системы: алгоритмические, теоретико-игровые и логические основы. Издательство Кембриджского университета. ISBN 978-1-139-47524-2.
107. ^ Бен Дэвид и др. (1994).
108. ^ Нисан, Ноам; и др., ред. (2007). Алгоритмическая теория игр. Издательство Кембриджского университета. Архивировано из оригинал 5 мая 2012 г.
109. ^ Нисан, Ноам; Ронен, Амир (2001). «Разработка алгоритмических механизмов» (PDF). Игры и экономическое поведение. 35 (1–2): 166–196. CiteSeerX 10.1.1.21.1731. Дои:10.1006 / игра.1999.0790.
110. ^ Халперн, Джозеф Ю. (2008). «Информатика и теория игр». Новый экономический словарь Пэлгрейва (2-е изд.).
111. ^ Шохам, Йоав (2008). «Информатика и теория игр» (PDF). Коммуникации ACM. 51 (8): 75–79. CiteSeerX 10.1.1.314.2936. Дои:10.1145/1378704.1378721. S2CID 2057889. Архивировано из оригинал (PDF) 26 апреля 2012 г.. Получено 28 ноября, 2011.
112. ^ Литтман, Эми; Литтман, Майкл Л. (2007). «Введение в специальный выпуск по обучающей и вычислительной теории игр». Машинное обучение. 67 (1–2): 3–6. Дои:10.1007 / s10994-007-0770-1. S2CID 22635389.
113. ^ Skyrms (1996)
114. ^ Grim et al. (2004).
115. ^ Ульман-Маргалит, Э. (1977), Возникновение норм, Издательство Оксфордского университета, ISBN 978-0198244110
116. ^ Биккьери, Кристина (2006), Грамматика общества: природа и динамика социальных норм, Издательство Кембриджского университета, ISBN 978-0521573726
117. ^ Биккьери, Кристина (1989). «Самоотверждающиеся теории стратегического взаимодействия: парадокс общепринятых знаний». Erkenntnis. 30 (1–2): 69–85. Дои:10.1007 / BF00184816. S2CID 120848181.
118. ^ Биккьери, Кристина (1993), Рациональность и координация, Издательство Кембриджского университета, ISBN 978-0-521-57444-0
119. ^ Skyrms, Брайан (1990), Динамика рационального обсуждения, Издательство Гарвардского университета, ISBN 978-0674218857
120. ^ Биккьери, Кристина; Джеффри, Ричард; Скирмс, Брайан, ред. (1999), «Знание, вера и контрфактические рассуждения в играх», Логика стратегии, Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета, ISBN 978-0195117158
121. ^ Копалле; Шумский. «Модели ценообразования на основе теории игр» (PDF). Получено 10 января 2020.
122. ^ ^{а б c} «Как электронная коммерция использует теорию игр для захвата потребительских долларов: блог курса по сетям для INFO 2040 / CS 2850 / Econ 2040 / SOC 2090». Получено 11 января 2020.
123. ^ «Игры в Черную пятницу: одновременные ценовые войны за конкурентное преимущество». SFK Inc. | SKK Marine | ФСК СекКон. 27 ноября 2018 г.. Получено 11 января 2020.
124. ^ Насар, Сильвия (1998) Прекрасный ум, Саймон и Шустер. ISBN 0-684-81906-6.
125. ^ Сингх, Саймон (14 июня 1998 г.) «Между гением и безумием», Нью-Йорк Таймс.
126. ^ Хайнлайн, Роберт А. (1959), Звездный десант
127. ^ Доктор Стрейнджлав, или как я научился не беспокоиться и полюбил бомбу. 29 января 1964 года. 51 минута. ... в том, что вся суть машины судного дня потеряна, если держать это в секрете!
128. ^ Гусман, Рафер (6 марта 1996 г.). «Звезда в ожидании: верные подписчики, скудные продажи». Pacific Sun. Архивировано из оригинал 6 ноября 2013 г.. Получено 25 июля 2018..

Ссылки и дополнительная литература

В Wikiquote есть цитаты, связанные с: Теория игры

Викискладе есть медиафайлы по теме Теория игры.

Учебники и общие ссылки

• Ауманн, Роберт Дж. (1987), «теория игр», Новый Пэлгрейв: экономический словарь, 2, стр. 460–82.
• Камерер, Колин (2003), "Вступление", Теория поведенческих игр: эксперименты в стратегическом взаимодействии, Фонд Рассела Сейджа, стр. 1–25, ISBN 978-0-691-09039-9, Описание.
• Дутта, Праджит К. (1999), Стратегии и игры: теория и практика, MIT Press, ISBN 978-0-262-04169-0. Подходит для студентов бакалавриата и бизнес-школ. https://b-ok.org/book/2640653/e56341.
• Фернандес, Л. Ф .; Бирман, Х.С. (1998), Теория игр с экономическими приложениями, Эддисон-Уэсли, ISBN 978-0-201-84758-1. Подходит для студентов старших курсов.
• Гиббонс, Роберт Д. (1992), Теория игр для экономистов-прикладников, Princeton University Press, ISBN 978-0-691-00395-5. Подходит для продвинутых студентов.
  • Издается в Европе как Гиббонс, Роберт (2001), Учебник по теории игр, Лондон: Harvester Wheatsheaf, ISBN 978-0-7450-1159-2.
• Гинтис, Герберт (2000), Развитие теории игр: проблемно-ориентированное введение в моделирование стратегического поведения, Издательство Принстонского университета, ISBN 978-0-691-00943-8
• Грин, Джерри Р.; Мас-Колелл, Андреу; Уинстон, Майкл Д. (1995), Микроэкономическая теория, Oxford University Press, ISBN 978-0-19-507340-9. Формально излагает теорию игр, подходящую для выпускников.
• Джозеф Э. Харрингтон (2008) Игры, стратегии и принятие решений, Стоит, ISBN 0-7167-6630-2. Учебник для студентов прикладных специальностей; многочисленные примеры, меньше формализмов в представлении концепций.
• Ховард, Найджел (1971), Парадоксы рациональности: игры, метаигры и политическое поведение, Кембридж, MA: MIT Press, ISBN 978-0-262-58237-7
• Айзекс, Руфус (1999), Дифференциальные игры: математическая теория с приложениями к войне и преследованию, управлению и оптимизации, Нью-Йорк: Dover Publications, ISBN 978-0-486-40682-4
• Машлер, Майкл; Солан, Эйлон; Замир, Шмуэль (2013), Теория игры, Издательство Кембриджского университета, ISBN 978-1108493451. Учебник для бакалавров.
• Миллер, Джеймс Х. (2003), Теория игр в действии: как использовать теорию игр, чтобы перехитрить ваших конкурентов и обойти их, Нью-Йорк: Макгроу-Хилл, ISBN 978-0-07-140020-6. Подходит для широкой аудитории.
• Осборн, Мартин Дж. (2004), Введение в теорию игр, Издательство Оксфордского университета, ISBN 978-0-19-512895-6. Учебник для бакалавров.
• Осборн, Мартин Дж .; Рубинштейн, Ариэль (1994), Курс теории игр, MIT Press, ISBN 978-0-262-65040-3. Современное введение для выпускников.
• Шохам, Йоав; Лейтон-Браун, Кевин (2009), Мультиагентные системы: алгоритмические, теоретико-игровые и логические основы, Нью-Йорк: Издательство Кембриджского университета, ISBN 978-0-521-89943-7, получено 8 марта 2016
• Уотсон, Джоэл (2013), Стратегия: введение в теорию игр (3-е издание), Нью-Йорк: W.W. Нортон и Ко, ISBN 978-0-393-91838-0. Ведущий учебник для продвинутого уровня бакалавриата.
• Маккейн, Роджер А. (2010), Теория игр Роджера Маккейна: нетехническое введение в анализ стратегии (Перераб. Ред.), ISBN 9789814289658
• Уэбб, Джеймс Н. (2007), Теория игр: решения, взаимодействие и эволюция, Бакалавриат математики, Springer, ISBN 978-1-84628-423-6 Последовательная обработка типов игр, на которые обычно претендуют разные прикладные области, например Марковские процессы принятия решений.

Исторически важные тексты

• Ауманн, Р. Дж.; Шепли, Л.С. (1974), Ценности неатомных игр, Princeton University Press
• Курно, А. Огюстен (1838), "Исследования по математическим принципам теории богатства", Libraire des Sciences Politiques et Sociales
• Эджворт, Фрэнсис Ю. (1881), Математическая психика, Лондон: Кеган Пол
• Фаркухарсон, Робин (1969), Теория голосования, Блэквелл (Йельский университет, США), ISBN 978-0-631-12460-3
• Люс, Р. Дункан; Райффа, Ховард (1957), Игры и решения: введение и критический обзор, Нью-Йорк: Wiley

• переиздание: Р. Дункан Люс; Ховард Райффа (1989), Игры и решения: введение и критический обзор, Нью-Йорк: Dover Publications, ISBN 978-0-486-65943-5CS1 maint: несколько имен: список авторов (связь)

• Мейнард Смит, Джон (1982), Эволюция и теория игр, Издательство Кембриджского университета, ISBN 978-0-521-28884-2
• Мейнард Смит, Джон; Прайс, Джордж Р. (1973), «Логика конфликта животных», Природа, 246 (5427): 15–18, Bibcode:1973Натура.246 ... 15С, Дои:10.1038 / 246015a0, S2CID 4224989
• Нэш, Джон (1950), «Точки равновесия в играх с n людьми», Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки, 36 (1): 48–49, Bibcode:1950ПНАС ... 36 ... 48Н, Дои:10.1073 / pnas.36.1.48, ЧВК 1063129, PMID 16588946
• Шепли, Л. (1953), Ценность игр с участием n человек, В: Вклад в теорию игр, том II, Х. В. Кун и А. В. Такер (ред.).
• Шепли, Л. (1953), Стохастические игры, Труды Национальной Академии Наук, Vol. 39. С. 1095–1100.
• фон Нейман, Джон (1928), "Zur Theorie der Gesellschaftsspiele", Mathematische Annalen, 100 (1): 295–320, Дои:10.1007 / bf01448847, S2CID 122961988 Английский перевод: «К теории игр стратегии», в A. W. Tucker and R. D. Luce, ed. (1959), Вклад в теорию игр, т. 4, с. 42. Издательство Принстонского университета.
• фон Нейман, Джон; Моргенштерн, Оскар (1944), «Теория игр и экономического поведения», Природа, Princeton University Press, 157 (3981): 172, Bibcode:1946Натура.157..172R, Дои:10.1038 / 157172a0, S2CID 29754824
• Цермело, Эрнст (1913), "Uber eine Anwendung der Mengenlehre auf die Theorie des Schachspiels", Материалы Пятого Международного конгресса математиков, 2: 501–4

Другие печатные ссылки

• Бен Дэвид, S .; Бородин, Аллан; Карп, Ричард; Tardos, G .; Вигдерсон, А. (1994), «О силе рандомизации в онлайн-алгоритмах» (PDF), Алгоритмика, 11 (1): 2–14, Дои:10.1007 / BF01294260, S2CID 26771869
• Даунс, Энтони (1957), Экономическая теория демократии, Нью-Йорк: Харпер
• Готье, Давид (1986), Мораль по соглашению, Oxford University Press, ISBN 978-0-19-824992-4
• Аллан Гиббард, «Манипуляция схемами голосования: общий результат», Econometrica, Vol. 41, № 4 (1973), стр. 587–601.
• Мрачный, Патрик; Кокалис, Трина; Алай-Тафти, Али; Килб, Николас; Сен-Дени, Поль (2004), «Создание смысла», Журнал экспериментального и теоретического искусственного интеллекта, 16 (4): 209–243, Дои:10.1080/09528130412331294715, S2CID 5737352
• Харпер, Дэвид; Мейнард Смит, Джон (2003), Сигналы животных, Издательство Оксфордского университета, ISBN 978-0-19-852685-8
• Льюис, Дэвид (1969), Конвенция: философское исследование, ISBN 978-0-631-23257-5 (Издание 2002 г.)
• Макдональд, Джон (1950–1996), Стратегия в покере, бизнесе и войне, В. В. Нортон, ISBN 978-0-393-31457-1. Введение непрофессионала.
• Папайоану, Пол (2010), Теория игр для бизнеса: азбука стратегических игр, Вероятностный, ISBN 978-0964793873.
• Куайн, W.v.O (1967), «Истина по условию», Философские эссе для А. Уайтхед, Russel and Russel Publishers, ISBN 978-0-8462-0970-6
• Куайн, W.v.O (1960), «Карнап и логическая истина», Синтез, 12 (4): 350–374, Дои:10.1007 / BF00485423, S2CID 46979744
• Саттертуэйт, Марк А. (апрель 1975 г.), «Стратегическая стойкость и условия Стрелка: теоремы существования и соответствия для процедур голосования и функций социального обеспечения» (PDF), Журнал экономической теории, 10 (2): 187–217, Дои:10.1016/0022-0531(75)90050-2
• Зигфрид, Том (2006), Красивая математика, Джозеф Генри Пресс, ISBN 978-0-309-10192-9
• Skyrms, Брайан (1990), Динамика рационального обсуждения, Издательство Гарвардского университета, ISBN 978-0-674-21885-7
• Скирмс, Брайан (1996), Эволюция общественного договора, Издательство Кембриджского университета, ISBN 978-0-521-55583-8
• Скирмс, Брайан (2004), Охота на оленей и эволюция социальной структуры, Издательство Кембриджского университета, ISBN 978-0-521-53392-8
• Собер, Эллиотт; Уилсон, Дэвид Слоан (1998), Другим: эволюция и психология бескорыстного поведения, Издательство Гарвардского университета, ISBN 978-0-674-93047-6
• Тралл, Роберт М.; Лукас, Уильям Ф. (1963), "${displaystyle n}$-личностные игры в виде статистической суммы », Ежеквартально по логистике военно-морских исследований, 10 (4): 281–298, Дои:10.1002 / nav.3800100126
• Долев, Шломи; Панагопулу, Панайота; Раби, Микаэль; Шиллер, Элад Майкл; Спиракис, Пол (2011), «Авторитет рациональности для доказуемого рационального поведения», Материалы 30-го ежегодного симпозиума ACM SIGACT-SIGOPS по принципам распределенных вычислений, стр. 289–290, Дои:10.1145/1993806.1993858, ISBN 9781450307192, S2CID 8974307
• Честейн, Э. (2014), «Алгоритмы, игры и эволюция», Труды Национальной академии наук, 111 (29): 10620–10623, Bibcode:2014PNAS..11110620C, Дои:10.1073 / pnas.1406556111, ЧВК 4115542, PMID 24979793

внешняя ссылка

Искать теория игры в Викисловаре, бесплатном словаре.

В Викиверситете есть учебные ресурсы о Теория игры

В Викиучебнике есть книга на следующие темы: Введение в теорию игр

• Джеймс Миллер (2015): Вводные видеоролики по теории игр.
• "Игры, теория", Энциклопедия математики, EMS Press, 2001 [1994]
• Пауль Волкер: Страница истории теории игр.
• Дэвид Левин: Теория игры. Статьи, конспекты лекций и многое другое.
• Элвин Рот:"Страница теории игр и экспериментальной экономики". Архивировано из оригинал 15 августа 2000 г.. Получено 13 сентября 2003. - Исчерпывающий список ссылок на информацию по теории игр в Интернете.
• Адам Калаи: Теория игр и информатика - Конспект лекций по теории игр и информатике
• Майк Шор: GameTheory.net - Конспекты лекций, интерактивные иллюстрации и другая информация.
• Джим Рэтлифф Аспирантура по теории игр (конспект лекций).
• Дон Росс: Обзор теории игр в Стэнфордская энциклопедия философии.
• Бруно Вербеек и Кристофер Моррис: Теория игр и этика
• Элмер Дж. Винс: Теория игры - Введение, отработанные примеры, играйте в онлайн игры для двоих с нулевой суммой.
• Марек М. Камински: Теория игр и политика - Программы и конспекты лекций по теории игр и политологии.
• Сайты по теории игр и социальному взаимодействию
• Кестен Грин Прогнозирование конфликтов на Wayback Machine (архивировано 11 апреля 2011 г.) - См. Статьи за доказательства точности прогнозов из теории игр и других методов.
• Маккелви, Ричард Д., МакЛеннан, Эндрю М. и Туроси, Теодор Л. (2007) Гамбит: программные инструменты для теории игр.
• Бенджамин Полак: Открытый курс по теории игр в Йельском университете видео курса
• Бенджамин Мориц, Бернхард Кёнсген, Дэнни Бурес, Ронни Вирш, (2007) Spieltheorie-Software.de: приложение для теории игр, реализованное на JAVA..
• Антонин Кучера: Стохастические игры для двух игроков.
• Ю-Чи Хо: Что такое математическая теория игр; Что такое математическая теория игр (# 2); Что такое математическая теория игр (# 3); Что такое математическая теория игр (# 4) - теория игр для многих; Что такое математическая теория игр? (# 5) - Финал, подведение итогов и мой собственный взгляд