二人博弈问题中单一纳什均衡的搜索算法

给出计算二人博弈问题中单一纳什均衡的一种搜索算法,用支付矩阵的秩数和条件占优行的个数限定待搜索策略对空间,将该空间按一定规则排序,通过对有序有限策略对空间进行搜索得到一个简单的纳什均衡.

二人静态博弈的一般结构及其策略选择

二人静态博弈是博弈论中最基本的分支和核心思想之一,是整个博弈论的基础,也是博弈逻辑的思想基础。针对二人静态博弈的基本结构,通过一般性的分析,给出了81种均衡实现的一般条件以及4种囚徒困境产生的基本条件,为实现博弈模型的计算机化处理提供了思想技术基础。

二人减数博弈的取胜策略

给出了二人减数博弈的取胜策略及其证明.

如何让囚徒走不出困境——三人博弈理论及其应用

以囚徒困境为代表二人博弈模型在学术界已经被广泛研究并加以应用。囚徒困境理论往往容易形成一种简单化和两极化的固定思维模式。囚徒困境的二人博弈模型实际上是三人博弈模型的简化。而三人博弈模型在现实生活中比二人博弈模型更加贴近现实,更具有解释力。分析三人博弈模型的结构及其理论意义,并以刑事诉讼法为例对三人博弈模型的应用进行探讨很有必要。

一种利用非确定规划的LTL合成方法

LTL合成(linear temporal logic synthesis)是程序合成(program synthesis)的一类重要子问题,旨在自动构建一个控制器(controller),且要求该控制器和环境(environment)的行为交互满足给定的LTL公式.一般来说,可以将LTL合成定义为二人博弈(two-player game)问题,博弈的双方是环境和控制器,该问题的解称为合成策略.近年来,有研究从理论角度讨论了LTL合成与非确定规划(non-deterministicplanning)的相关性.基于此,提出了一种新的利用非确定规划求解LTL合成问题的方法,并证明了方法的正确性和完备性.具体而言,首先获得LTL公式对应的Büchi自动机,结合二人博弈定义,将LTL合成问题转换为完全可观测的非确定规划模型;然后交由高效规划器求解.通过实验结果说明:与其他LTL合成方法相比,提出的基于规划的合成方法在解质量方面具有较大的优势,能够获得规模较小的合成策略.

生成对抗网络研究综述

生成对抗网络GAN(Generative Adversarial Networks)于2014年被Lan等人提出,该生成式模型受到二人零和博弈的影响,通过生成器和判别器的相互比较而形成。凭借生成数据质量较好的优势,GAN已被广泛应用于各科研领域,如图像生成与修复、人脸识别等多个领域中,均有较好的表现。本文介绍了GAN的基本概念、代表性模型、主要应用领域等基础知识,将GAN与传统类型的算法进行了优劣比较,最后阐述了对GAN未来前景的看法。