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第475章 逆向归纳法(第3页)

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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