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第475章 逆向归纳法(第2页)

?E不进入(StayOut):I独占市场,赚15,E赚0。

逆向归纳分析

1。I的决策(最后一步):

?如果E已进入,I在降价(-10)和高价(10)之间选择,高价更优,所以I会选择高价。

2。E的决策(回溯):

?知道I不会降价,E进入后可以赚5(比0好),所以E会进入市场。

结论:E进入,I维持高价,这是均衡策略。

3。百吉饼博弈(CentipedeGame)

假设有两个玩家轮流决定**“拿走(Take)”还是“继续(Pass)”**奖金池:

?初始奖金池2元,每轮增加。

?如果某人“拿走”,他获得大部分奖金,另一个人获得少部分。

?游戏最多持续4轮。

逆向归纳分析

1。最后一轮:

?若轮到玩家B,他会“拿走”,因为这是他的最后机会。

2。倒数第二轮:

?玩家A知道B会在下一轮拿走,因此他会在这一轮就拿走。

3。第三轮:

?玩家B知道A会在下一轮拿走,因此他会在这一轮就拿走。

4。回溯至第一轮:

?A知道B在下一轮会拿走,所以A在第一轮就拿走。

结论:尽管合作能让奖金池增大,但完全理性玩家会在第一轮就终止游戏。

总结

?逆向归纳法适用于有限步动态博弈,从最后一步开始推导。

?它能帮助玩家预见对手的最优策略,做出最优决策。

?适用于终局博弈、市场进入、谈判、竞标等策略决策。

逆向归纳法的应用

逆向归纳法广泛应用于经济、商业、政治、军事、人工智能等领域,特别适用于动态决策问题,即决策者的选择会影响未来的结果。以下是几个典型的应用场景:

1。经济与商业

(1)定价策略

企业在制定长期定价策略时,会考虑竞争对手的反应。例如:

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