0-1对策的完全混合Nash均衡的代数求解法

将求解一般0-1策略对策的完全混合Nash均衡的问题转化为求解根为正的纯小数的高次代数方程组的问题.作为一种特殊而重要的情形,利用Pascal矩阵,Newton矩阵(对角元素为Newton二项式系数的对角矩阵)和Pascal-Newton矩阵(Pascal矩阵和Newton矩阵的逆阵的乘积)将求解对称0-1对策的完全混合Nash均衡的问题转化为求解根为正的纯小数的高次代数方程的问题,并给出第二问题的反问题(由完全混合Nash均衡求解对称0-1对策族)的求解方法.同时,给出了一些算例来说明对应问题的算法.

n人0-1理性博弈的严格纯Nash均衡和期望均衡求解法与期望均衡分析

为了解决每个参与人恰有两个行动且极大熵准则以及每个参与人都完全不知道其他参与人的行动信息是全体参与人的共同知识的多人策略博弈的可能出现局势,给出了严格纯Nash均衡和期望均衡的求解法和最可能局势的分析法及其用应例子。以二进制和十进制数为基本工具,证明了严格纯Nash均衡的一个求解算法,基于全体参与人上述共同知识系统,给出了一个明显的期望均衡求解公式。通过设定参与人的效用为未知参数并根据期望均衡求解公式,由解不等式组的方法提出了期望均衡分析法。研究表明,此类常用博弈的特殊性致使两种均衡和期望均衡分析计算简洁。实例分析表明,此法可快速计算出博弈的严格纯Nash均衡和期望均衡,由期望均衡分析法给出的结论由传统方法无法得到且更加符合实际。

比赛项目排序的模型

本文将2005年“电工杯”B题的最优化问题转化为独立的问题来讨论。解决了在比赛项目排序过程中尽可能使每个运动员不连续参加两项比赛问题。即把运动员参加的项目记作1,把未参加的项目记为0,这样把运动员报名表转化成为一个0-1矩阵。问题转化成为0-1矩阵进行列交换顺序,使得每一行中两个1相邻出现的次数和达到最小。并对模型进行了推广。最后指出了模型的优缺点。

有最优解的n人合作对策是θ对策的θ上界

设Gn为全体n人合作对策的集合。本文找到一个定义在Gn上的实值函数L（v），使得v是θ对策[1]的充要条件是v有一个最优解且θ∈[0，min{1，L（v）}]。