SpÄļu teorijas mÄcÄ«bu materiÄli (.pdf) - Fizmati
SpÄļu teorijas mÄcÄ«bu materiÄli (.pdf) - Fizmati
SpÄļu teorijas mÄcÄ«bu materiÄli (.pdf) - Fizmati
Create successful ePaper yourself
Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.
LEKCIJA NR. 11<br />
Beijesa spēles (Bayesian game)<br />
Līdz šim apskatītajos modeļos spēlētāji zināja citu spēlētāju lietderības funkcijas,<br />
realitātē tāvarnebūt.<br />
Pirms pamatjēdzienu izveidošanas apskatīsim vienu vienkāršu piemēru.<br />
Pieņemsim, ka ir divi spēlētāji, no kuriem 1.spēlētājs nezina 2.spēlētāja lietderības<br />
funkciju, bet 2.spēlētājs zina gan savējo, gan arīpretspēlētāja lietderības<br />
funkciju. Patiesā situācija dota ar ieguvumu matricu 11.1.zīmējumā, to mēs<br />
nosauksim par spēli Γ 1 .<br />
Γ 1 s 21 s 22<br />
s 11 (1, 2) (0, 1)<br />
s 12 (0, 4) (1, 3)<br />
11.1.zīm.<br />
Precizējot pirmā spēlētāja uzvedību, pieņemsim, ka viņš zina, ka varētu tikt<br />
spēlētas spēles Γ 1 vai Γ 2 , kuras ieguvumu matrica dota 11.2.zīmējumā. Pie tam<br />
ievērosim, ka abās spēlēs 1.spēlētāja ieguvumi ir vienādi, bet par 2.spēlētāja<br />
ieguvumiem 1.spēlētājam nav noteikta viedokļa.<br />
Γ 2 s 21 s 22<br />
s 11 (1, 3) (0, 4)<br />
s 12 (0, 1) (1, 2)<br />
11.2.zīm.<br />
Tā kā1.spēlētājs nezina, kurā nosituācijām — Γ 1 vai Γ 2 —viņš atrodas,<br />
tad lēmuma pieņemšanu viņš varizšķirt, piemēram, metot monētu. Tādējādi<br />
šīspēle 1.spēlētājam kļūst par spēli ar varbūtisku raksturu. Šādas spēles ekstensīvā<br />
formaparādīta 11.3.zīmējumā.<br />
<br />
Γ 1<br />
Γ 2<br />
♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣<br />
<br />
<br />
s 11 s 12 s 11 s 12<br />
♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣<br />
♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣♣<br />
<br />
<br />
s 21 s 22 s 21 s 22 s 21 s 22 s 21 s 22<br />
<br />
(1; 2) (0; 1) (0; 4) (1; 3) (1; 3) (0; 4) (0; 1) (1; 2)<br />
11.3.zīm.<br />
35