一种惩罚机制下一次性n人囚徒困境的合作性

为解决一次性n人囚徒困境中局中人如何走出困境的问题,引进了背叛惩罚函数及其严厉度和参与人的背叛愿意度等概念,并用数学论证法证明了如下结果:(1)参与人的背叛愿意度都不超过1。(2)背叛愿意度越大,这个参与人越愿意背叛;(3)背叛愿意度为0零时,这个参与人是否背叛其赢得一样;(4)当背叛愿意度取负数时,其绝对值越大,参与人的合作积极性越大。得到博弈结果的判定法:(1)计算各参与人的背叛愿意度。(2)若至少有一个参与人愿意背叛,则全体参与人都背叛。(3)若全体参与人都愿意合作,则合作成功。例子表明,本结果在理论上可有效地解决中局中人如何走出困境和在给定惩罚机制下博弈结果的预测问题。

一种带惩罚机制的一次性n人囚徒困境抱团性的扩展模型

本文给出一次n人囚徒困境的一个一般概念和一个一次n人双行动博弈(和n人对称双行动博弈)是囚徒困境的充要条件,证明了全体参与人都背叛是一次囚徒困境的唯一纯Nash均衡和唯一的期望均衡。给出了两种特殊形式的一次囚徒困境的充分条件。引进了惩罚函数和背叛愿意度等概念.研究表明,背叛愿意度这个概念包容了直观认识并能定量地解决直观上不能解决的问题。

基于计算机试验的进化博弈研究

采用理论分析与计算机试验的方法研究一类常见的社会悖论问题———重复多人囚犯博弈问题.用随机试验方法对局中人的各种博弈法则进行分析比较,研究支付函数与博弈环境对各博弈法则性能指标的影响.并以进化博弈的观点,讨论在长期的重复博弈过程中,博弈法则进化到某种稳定状态的情况.