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逆向归纳法(backward
induction)
逆向归纳法是一种常用于动态博弈的求解方法,核心思想是从博弈的最后阶段开始推导,逐步回溯,找到最优策略。
这种方法通常用于有限步博弈(finite
games),尤其是在完全信息动态博弈中,即所有参与者都知道游戏规则和其他玩家的可能选择。
逆向归纳法的基本步骤
1.
从最后一步开始分析:假设已经到达博弈的最后一个决策节点,找出在此节点上每个玩家的最优策略。
2.
回溯至前一步:假设前一个决策者知道后续的最优选择,并据此做出最优决策。
3.
重复以上过程,直至回溯到起点:最终得出的策略就是整个博弈的最优均衡解。
案例分析
1.
终局博弈(ultimatum
game)
假设有两个玩家:
?
a玩家分配100元,决定给b玩家多少钱(整数)。
?
b玩家可以选择接受(aept)或拒绝(reject):
?
如果接受,双方按a的分配拿钱。
?
如果拒绝,双方都拿不到钱。
逆向归纳分析
1.
b的决策(最后一步):
?
如果b接受,他能获得分配到的钱。
?
如果b拒绝,双方都拿不到钱。
?
理性b玩家应接受任何非零金额,因为比0更好。
2.
a的决策(回溯):
?
a知道b会接受任何非零金额,所以a的最优策略是给b最少的钱(如1元),自己拿99元。
结论:a分1元,b接受,这是均衡策略。
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