博弈論中有至少兩個(gè)的博弈者,并且他們之間所選擇的策略會(huì)相互影響。一個(gè)博弈者在決策時(shí)必須考慮到對(duì)方的反應(yīng)。每個(gè)博弈者的行為,對(duì)對(duì)手的利益影響很大,每個(gè)博弈者的利益又受到對(duì)手的行為的很大影響。這種相互影響的決策,固然是博弈者個(gè)人之間的斗智斗勇,但其中也有適應(yīng)性很廣的規(guī)律。所以博弈論就是研究、分析和探討人們?cè)诓┺牡慕换プ饔弥腥绾卫硇詻Q策的理論。
本書將通過(guò)豐富實(shí)例和嚴(yán)密的邏輯分析來(lái)闡述博弈論這門學(xué)科的哲學(xué)思想。當(dāng)前的許多博弈論書籍主要是面向經(jīng)濟(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)系學(xué)生,運(yùn)用數(shù)學(xué)模型來(lái)討論博弈論的思想。但其繁瑣的數(shù)學(xué)演算細(xì)節(jié),掩蓋了博弈論中的哲學(xué)思想。我們的目的是編寫一本面向哲學(xué)系的博弈論教材,避免繁瑣的數(shù)學(xué)細(xì)節(jié),將博弈論中的哲學(xué)思想凸顯出來(lái)。同時(shí)也可讓經(jīng)管類專業(yè)的學(xué)生避開繁瑣的數(shù)學(xué)細(xì)節(jié)快速掌握博弈論的基本思想,并應(yīng)用于實(shí)際生活中。這本書也供一般讀者了解博弈論,并應(yīng)用于他們生活、學(xué)習(xí)和工作中。
人是社會(huì)的人,不可能不與他人打交道。那么問(wèn)題來(lái)了:在各種場(chǎng)景下,如何做才好?讓我們來(lái)看海歸特聘教授、長(zhǎng)江學(xué)者評(píng)審專家、院士學(xué)生在這本中山大學(xué)精品教材里是怎樣說(shuō)的。其中并沒(méi)有什么復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式,大家可當(dāng)小說(shuō)看,并直接應(yīng)用于我們生活、工作的場(chǎng)景,使我們更成功!本書有如下特點(diǎn):1.避免博弈論繁瑣的數(shù)學(xué)計(jì)算細(xì)節(jié),直擊其后蘊(yùn)含的哲學(xué)思想;2.用大量實(shí)際例子闡釋博弈論中的基本思想,其中包括近些年發(fā)生的許多新聞事件,并討論博弈哲學(xué)思想在日常生活之中的應(yīng)用。3.我們所討論的博弈論的哲學(xué)問(wèn)題不僅僅局限于形式化的博弈論理論中,而是更加深入和廣泛。4.針對(duì)各種社會(huì)問(wèn)題進(jìn)行廣泛討論,并且進(jìn)行反思和提出解決方案
羅旭東是中山大學(xué)“百人計(jì)劃”特聘教授、博士生導(dǎo)師、教育部長(zhǎng)江學(xué)者評(píng)審專家。他的研究重點(diǎn)之一是博弈論。他和他的團(tuán)隊(duì)研究人們的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度、人際關(guān)系、隱私及后悔心理等一些人的因素以及外在約束是如何影響人們互動(dòng)博弈的,并建立了一些模型來(lái)預(yù)測(cè)和指導(dǎo)人們的行為,及解決一些博弈悖論。此外,他和團(tuán)隊(duì)還研究人們?nèi)绾卧诠、忠誠(chéng)、自私和利他等信念下進(jìn)行互動(dòng)。其研究有助于分析和預(yù)測(cè)某些社會(huì)現(xiàn)象,從而為科學(xué)決策和政策制定提供有力的支持。
羅旭東教授發(fā)表專著一部和論文140余篇,其中2篇發(fā)表在頂級(jí)學(xué)術(shù)刊物《人工智能》,具有良好的國(guó)際聲譽(yù)。他參與舉辦了50多個(gè)學(xué)術(shù)會(huì)議,任程序委員會(huì)成員、高級(jí)成員、共 羅旭東是中山大學(xué)“百人計(jì)劃”特聘教授、博士生導(dǎo)師、教育部長(zhǎng)江學(xué)者評(píng)審專家。他的研究重點(diǎn)之一是博弈論。他和他的團(tuán)隊(duì)研究人們的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度、人際關(guān)系、隱私及后悔心理等一些人的因素以及外在約束是如何影響人們互動(dòng)博弈的,并建立了一些模型來(lái)預(yù)測(cè)和指導(dǎo)人們的行為,及解決一些博弈悖論。此外,他和團(tuán)隊(duì)還研究人們?nèi)绾卧诠、忠誠(chéng)、自私和利他等信念下進(jìn)行互動(dòng)。其研究有助于分析和預(yù)測(cè)某些社會(huì)現(xiàn)象,從而為科學(xué)決策和政策制定提供有力的支持。
羅旭東教授發(fā)表專著一部和論文140余篇,其中2篇發(fā)表在頂級(jí)學(xué)術(shù)刊物《人工智能》,具有良好的國(guó)際聲譽(yù)。他參與舉辦了50多個(gè)學(xué)術(shù)會(huì)議,任程序委員會(huì)成員、高級(jí)成員、共同主席并作特邀報(bào)告等。特別是在2013年,羅旭東成為頂級(jí)的第23屆國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)高級(jí)程序委員會(huì)成員,表明他是一個(gè)世界公認(rèn)的人工智能領(lǐng)域的專家。他也是一個(gè)國(guó)際期刊的副主編以及許多國(guó)際一流刊物的審稿人。他應(yīng)邀在國(guó)際上10余所大學(xué),包括2014年在英國(guó)帝國(guó)理工大學(xué),報(bào)告他的工作。并與牛津大學(xué)和英國(guó)倫敦帝國(guó)理工聯(lián)合培養(yǎng)博士生,其中與博士生黃繁的工作被諾貝爾獎(jiǎng)得主約翰·納什稱之為“令人驚訝并引人注目”的工作。其所指導(dǎo)的碩士生和博士生多次獲得國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議的獎(jiǎng)學(xué)金。其指導(dǎo)的本科生也能在國(guó)際會(huì)議和國(guó)際SCI重要刊物上發(fā)論文。
羅旭東教授在海外學(xué)習(xí)、研究和工作16年,與英國(guó)、澳大利亞、新加坡和香港等地學(xué)術(shù)界建立了廣泛的合作關(guān)系。在英國(guó)時(shí),他和 Nick Jennings 教授一起工作了五年半,Jennings 教授是英國(guó)歷史上第二年輕的皇家科學(xué)院院士;同時(shí)也與 Nigel Shadbolt 教授(英國(guó)皇家工程學(xué)院院士,英國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)前主席)一起工作了兩年半。羅教授博士后師從前香港中文大學(xué)計(jì)算機(jī)系主任梁浩峰教授和李浩文教授,博士師從澳大利亞人工智能學(xué)會(huì)理事長(zhǎng)張成奇教授,碩士師從中國(guó)科學(xué)院陸汝鈐院士。
前言
第1章導(dǎo)論
1.1博弈論簡(jiǎn)介
1.2四種博弈類型具體舉例
1.2.1囚徒困境——完全信息靜態(tài)博弈
1.2.2海盜分金——完全信息動(dòng)態(tài)博弈
1.2.3 愛還是不愛——不完全信息靜態(tài)博弈
1.2.4黔驢技窮——不完全信息動(dòng)態(tài)博弈
1.3博弈論的基本思想
1.3.1軍功章各有一半
1.3.2教學(xué)相長(zhǎng)
1.3.3真的一起死
1.4博弈論與諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)
1.5博弈論的大師和發(fā)展簡(jiǎn)史
第2章完全信息靜態(tài)博弈 前言
第1章導(dǎo)論
1.1博弈論簡(jiǎn)介
1.2四種博弈類型具體舉例
1.2.1囚徒困境——完全信息靜態(tài)博弈
1.2.2海盜分金——完全信息動(dòng)態(tài)博弈
1.2.3 愛還是不愛——不完全信息靜態(tài)博弈
1.2.4黔驢技窮——不完全信息動(dòng)態(tài)博弈
1.3博弈論的基本思想
1.3.1軍功章各有一半
1.3.2教學(xué)相長(zhǎng)
1.3.3真的一起死
1.4博弈論與諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)
1.5博弈論的大師和發(fā)展簡(jiǎn)史
第2章完全信息靜態(tài)博弈
2.1只有一個(gè)純策略納什均衡的博弈
2.1.1智豬博弈——如何對(duì)付懶惰的人
2.1.2 三個(gè)火槍手——弱者求勝之道
2.2混合策略
2.2.1警察防小偷——讓對(duì)手猜不透
2.2.2警察抓小偷——猜不透就賭
2.2.3與女生約會(huì)、食品安全及其他——綜合治理
2.3具有兩個(gè)納什均衡點(diǎn)的靜態(tài)博弈
2.3.1鹿兔問(wèn)題——如何共創(chuàng)雙贏
2.3.2性別之戰(zhàn)——相愛容易相處難
2.3.3追女孩博弈——勇者勝
2.4多均衡點(diǎn)時(shí)的選擇
2.4.1湖南衛(wèi)視PK江蘇衛(wèi)視
2.4.2高考填報(bào)志愿
第3章威脅與承諾
3.1威脅
3.1.1 我們分手吧
3.1.2朝鮮與韓國(guó)關(guān)系問(wèn)題
3.1.3私奔了
3.1.4寶寶別哭了,媽媽抱
3.2威脅可信度
3.2.1古巴導(dǎo)彈危機(jī)
3.2.2加薪事件
3.3承諾
3.3.1寶寶乖,媽媽就有獎(jiǎng)
3.3.2租自行車要交押金
3.3.3租房先交保證金
3.3.4創(chuàng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)投資
3.3.5 最低價(jià)承諾
3.3.6 承諾與威脅的異同
3.4嵌套博弈——潛在的威脅或承諾
第4章蜈蚣博弈
4.1基本形式及解法
4.2蜈蚣博弈悖論
4.2.1案例
4.2.2蜈蚣博弈悖論的解釋
4.3解決蜈蚣悖論的方法
4.3.1用法律和聲譽(yù)來(lái)約束
4.3.2 做大蛋糕并合理分配
4.3.3修改游戲規(guī)則
4.3.4建立互信互助的深厚情誼
第5章重復(fù)博弈
5.1重復(fù)博弈的案例及問(wèn)題
5.1.1案例
5.1.2重復(fù)博弈并不能一定防止背叛發(fā)生
5.2解決有限次重復(fù)博弈不合作問(wèn)題
5.2.1后果自負(fù)、殺一儆百
5.2.2建立聲譽(yù)
5.2.3用聲譽(yù)方法解決連鎖店悖論
5.2.4影響聲譽(yù)的因素
5.3冤冤相報(bào)何時(shí)了
第6章討價(jià)還價(jià)與談判
6.1什么是談判模型——魯賓斯坦討價(jià)還價(jià)
6.2為什么要談判——?jiǎng)?chuàng)造利益
6.3談判中的影響力一一不可替代性
6.4為什么要盡快達(dá)成協(xié)議
6.5為什么不能在第一輪談判時(shí)就達(dá)成協(xié)議
6.6前期信息收集
6.7賣方策略
6.7.1尋找自己的不可替代性
6.7.2能提供一攬子解決方案
6.7.3區(qū)分不同的客戶
6.7.4限時(shí)搶購(gòu)、多買多優(yōu)惠和打包銷售
6.7.5先聲奪人
6.7.6后發(fā)制人
6.8買方策略
6.8.1耐心觀察
6.8.2迎合虛榮心和博弈重復(fù)進(jìn)行的期望
6.8.3合理的威脅
6.8.4試探價(jià)格底線
6.9追求雙贏
6.9.1做大蛋糕的能力
6.9.2將不合作轉(zhuǎn)化為合作
6.9.3 充分合作
6.9.4利益交換
第7章不完全信息博弈
7.1貝葉斯博弈
7.1.1女人的心如同海底的針
7.1.2加多寶與王老吉的愛恨糾纏
7.2檸檬市場(chǎng)與逆向選擇
7.2.1基本概念
7.2.2食品市場(chǎng)的逆向選擇
7.2.3 高校職稱評(píng)定的困境
7.2.4美女為何配不到帥哥
7.3如何應(yīng)對(duì)逆向選擇現(xiàn)象
7.3.1政府監(jiān)管和道德教育
7.3.2食品安全問(wèn)題
7.3.3在職場(chǎng)中勝出
7.4信號(hào)博弈
7.4.1信號(hào)傳遞
7.4.2信號(hào)甄別
7.4.3總結(jié)
第8章機(jī)制設(shè)計(jì)
8.1基本概念
8.1.1導(dǎo)案——上船付錢還是下船付錢
8.1.2基本思想——管你怎樣想怎樣選但游戲規(guī)則我說(shuō)了算
8.1.3目標(biāo)——不是公平而是整體利益最大化
8.2激勵(lì)理論
8.2.1委托代理關(guān)系
8.2.2薪酬激勵(lì)——不讓吃大鍋飯
8.2.3精神激勵(lì)——“劍人”肯定贏
8.2.4民主激勵(lì)——個(gè)個(gè)都是主人翁
8.3拍賣的基本類型
8.3.1英式拍賣
8.3.2日式拍賣
8.3.3荷式拍賣
8.3.4密封第一價(jià)格拍賣
8.3.5 密封第二價(jià)格拍賣
8.4拍賣機(jī)制的應(yīng)用分析
8.4.1讓他們競(jìng)選他們想干的活
8.4.2拍賣中的攻防問(wèn)題
8.4.3停不下的腳步
8.5 總結(jié)
第9章投票博弈——沒(méi)法得完美
9.1民主不一定靠譜
9.2投票悖論和阿羅不可能性定理
9.3大學(xué)排名未必真能說(shuō)明問(wèn)題
9.4民主集中制也有弊端
第10章聯(lián)盟博弈——怎樣分紅
10.1主動(dòng)與他牽手
10.2公平與夏普利值
10.3公司分紅方法
第11章演化博弈——路徑依賴
11.1演化鷹鴿博弈
11.2生活中的演化博弈
11.3路徑依賴
11.3.1案例——不是不可改而是代價(jià)太大
11.3.2反思——高?蒲谢鹕暾(qǐng)
11.3.3應(yīng)用——蘋果公司的妙計(jì)
11.4馬太效應(yīng)
第12章實(shí)驗(yàn)博弈——探索人類的理性界線
12.1囚徒困境實(shí)驗(yàn)
12.2最后通牒博弈的實(shí)驗(yàn)
12.3蜈蚣博弈的實(shí)驗(yàn)
12.3.1互惠精神
12.3.2將愛情進(jìn)行到底
12.3.3被稱為“掃地僧”小文院士的故事
12.4人類推理能力的局限性
12.5小結(jié)
第13章零和博弈
13.1德州撲克——撲克游戲中的凱迪拉克
13.2最小最大方法
13.3走出零和思維
13.4生活的啟發(fā)