Teorie her a ekonomické rozhodování. 7. Hry s neúplnou informací



Podobné dokumenty
Teorie her a ekonomické rozhodování. 3. Dvoumaticové hry (Bimaticové hry)

Teorie her a ekonomické rozhodování. 2. Maticové hry

12 HRY S NEÚPLNOU INFORMACÍ

Teorie her a ekonomické rozhodování. 4. Hry v rozvinutém tvaru

Teorie her a ekonomické rozhodování. 11. Aukce

Teorie her a ekonomické rozhodování 5. Opakované hry

4EK201 Matematické modelování. 10. Teorie rozhodování

Úvod do teorie her

TGH13 - Teorie her I.

Stručný úvod do teorie her. Michal Bulant

Teorie her a ekonomické rozhodování. Úvodní informace Obsah kursu 1. Úvod do teorie her

Operační výzkum. Teorie her. Hra v normálním tvaru. Optimální strategie. Maticové hry.

Operační výzkum. Teorie her cv. Hra v normálním tvaru. Optimální strategie. Maticové hry.

3. ANTAGONISTICKÉ HRY

Dvou-maticové hry a jejich aplikace

Teorie her a ekonomické rozhodování. 8. Vyjednávací hry

B) EX = 0,5, C) EX = 1, F) nemáme dostatek informací.

Teorie her a ekonomické rozhodování 6. Kooperativní hry více hráčů

1. dílčí téma: Rozhodování při riziku, neurčitosti a hry s neúplnou informací

4EK311 Operační výzkum. 1. Úvod do operačního výzkumu

ANTAGONISTICKE HRY 172

Mezi firmami v oligopolu dochází ke strategickým interakcím. Při zkoumání strategických interakcí používáme teorii her.

TEORIE HER - ÚVOD PŘEDNÁŠKA. OPTIMALIZACE A ROZHODOVÁNÍ V DOPRAVĚ část druhá Přednáška 2. Zuzana Bělinová


V této části se budeme věnovat nejjednoduššímu typu her, ve kterých rozhodováníprobíhávjednomkrokuakaždýhráčmáúplnouinformacijako

VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE. Model tahové hry s finančními odměnami

ÚVOD DO ROZHODOVÁNÍ PŘEDNÁŠKA. OPTIMALIZACE A ROZHODOVÁNÍ V DOPRAVĚ Přednáška 1. Zuzana Bělinová

Úvod do teorie her

TEORIE HER

Rozhodování při riziku, neurčitosti a hry s neúplnou informací. Rozhodování při riziku

KOOPERATIVNI HRY DVOU HRA CˇU

KOOPERATIVNÍ HRY FORMULACE, KONCEPCE ŘEŠENÍ, JÁDRO HRY, HRA VE TVARU CHARAKTERISTICKÉ FUNKCE, SHAPLEYOVA HODNOTA CO JE TO TEORIE HER A ČÍM SE ZABÝVÁ?

TEST 1 (40 bodů) (9 4)! 2. Nejméně kolikrát musíme hodit kostkou, abychom měli alespoň 80% pravděpodobnost, že padne alespoň jedna šestka?

Dokažte Větu 2(Minimax) ze třetího dílu seriálu pro libovolnou hru s nulovým součtem, ve kterémákaždýhráčnavýběrprávězedvoustrategií.

2 HRA V EXPLICITNÍM TVARU

Dva podniky vedou mezi sebou spor, k jehož vyřešení může každý z nich podniknout jednu

13. cvičení z PSI ledna 2017

Dva kompletně řešené příklady

Hry v rozvinutém tvaru a opakované hry. Hry v rozvinutém tvaru

MATICOVÉ HRY MATICOVÝCH HER

Teorie her a ekonomické rozhodování. 9. Modely nedokonalých trhů

Habermaaß-hra 3616A /4717N. Zvířecí pyramida karetní hra

4EK311 Operační výzkum. 5. Teorie grafů

Anotace. Středník II!! programování her.

PRAVIDLA: ÚROVEŇ 4 BALÍČEK VS BALÍČEK

Dobble HRA PLNÁ DIVOKÉ ATMOSFÉRY A RYCHLÝCH REFLEXŮ 2 AŽ 8 HRÁČŮ DOPORUČENÝ VĚK 6 A VÍCE LET. Pravidla

Habermaaß-hra 8679A /4716N. Hrad Strašidlákov karetní hra

Martin Heni Eugene Trounev Kontrolor: Mike McBride

Anotace. zpět k rekurzi: teorie her. Martin Pergel,

5.7 Kooperativní hry Kooperativní hra 2 hráčů Kooperativní hra N hráčů 5.8 Modely oligopolu 5.9 Teorie redistribučních systémů 5.

Inženýrská statistika pak představuje soubor postupů a aplikací teoretických principů v oblasti inženýrské činnosti.


Ing. Alena Šafrová Drášilová

Představení počítačové hry Titan. Alena Králová

Pravděpodobnost a statistika (BI-PST) Cvičení č. 1

cv3.tex. Vzorec pro úplnou pravděpodobnost

Habermaaß-hra Chutná nebo nechutná?

4EK212 Kvantitativní management. 7.Řízení projektů

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Bayesovské odhady

Habermaaß-hra 3615A /4714N. Kartová hra Najdi správný pár

Varianty Monte Carlo Tree Search

Hrací karty Čte-Sy-Rád

Hry a UI historie. von Neumann, 1944 algoritmy perfektní hry Zuse, Wiener, Shannon, přibližné vyhodnocování

Úvod do teorie her. druhé upravené vydání. Martin Dlouhý Petr Fiala

O soutěži MaSo. Co je to MaSo? Třinácté MaSo, 78 družstev, 46 škol. Organizace. maso.mff.cuni.cz. o dvakrát za rok o nejen počítání o soutěž družstev

Úvod do teorie her. David Bartl, Lenka Ploháková

BAYESOVSKÉ ODHADY. Michal Friesl V NĚKTERÝCH MODELECH. Katedra matematiky Fakulta aplikovaných věd Západočeská univerzita v Plzni

Rozhodovací procesy v ŽP HRY A SIMULAČNÍ MODELY

STEM - Středisko empirických výzkumů, Chlumčanského 5, Praha 8 SPORTOVNÍ SÁZKY. Bleskový průzkum STEM pro APKURS

4EK311 Operační výzkum. 7. Modely řízení zásob

Ukázka knihy z internetového knihkupectví

MODELY OLIGOPOLU COURNOTŮV MODEL, STACKELBERGŮV MODEL

, 1. skupina (16:15-17:45) Jméno: se. Postup je třeba odůvodnit (okomentovat) nebo uvést výpočet. Výsledek bez uvedení jakéhokoliv

ZLATO ELFŮ. od Alana R. Moona

Firma a nejistota Aplikace rozhodování v podmínkách rizika a nejistoty na firmu

PŘÍKLADY DVOJMATICOVÉ HRY

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

VÍCEKRITERIÁLNÍ MANAŢERSKÉ ROZHODOVÁNÍ V PODMÍNKÁCH RIZIKA A NEJISTOTY

GOLDEN BANK 300. Universe games, s.r.o., U Habrovky 247/11, Praha 4. Herní plán

Přednáška #8. Základy mikroekonomie TEORIE HER

Základy umělé inteligence

(Ne)kooperativní hry

Bakalářská práce Nejslabší! Máte padáka! Strategie ukládání

Statistická teorie učení

4EK311 Operační výzkum. 6. Řízení projektů

====== ZAČÁTEK UKÁZKY ======

MANAŽERSKÉ ROZHODOVÁNÍ

Teorie her a ekonomické rozhodování. 10. Rozhodování při jistotě, riziku a neurčitosti

Počet hráčů: 2 4 Věk hráčů: 10+ Doba hraní: min

Rozšířený obchod. Náhrada za slabý list (karty v ruce)

Aplikace teorie her. V ekonomice a politice Ing. Václav Janoušek

AVDAT Mnohorozměrné metody, metody klasifikace

Skvělá příležitost pro dva obchodníky od dvanácti let

4EK213 Lineární modely. 5. Dualita v úlohách LP

4EK311 Operační výzkum. 4. Distribuční úlohy LP část 1

AUKCE S PLATBOU ZA PŘÍHOZ - MODEL A DATA. Vojtěch Kuna ESF MUNI

SEMINÁRNÍ PRÁCE Z MATEMATIKY

HERNÍ PLÁN POKER GIRLS APOLLO GAMES APKSOFT s.r.o.

Teorie her. RNDr. Magdalena Hykšová, Ph.D. online prostředí, Operační program Praha Adaptabilita, registrační číslo CZ.2.17/3.1.00/31165.

ALTERNATIVNÍ SPORTOVNÍ HRY II.

Transkript:

Teorie her a ekonomické rozhodování 7. Hry s neúplnou informací

7.1 Informace Dosud hráči měli úplnou informaci o hře, např. znali svou výplatní funkci, ale i výplatní funkce ostatních hráčů často to tak není neznáme užitky protihráčů při aukcích, nákladové funkce konkurenčních firem apod. většinou úplnou informaci nemáme Mgr. Jana Sekničková, Ph.D. 2

7.1 Informace Hry s úplnou informací známe výplatní matice (i soupeřovy), prostory strategií, pravidla hry postupy lze využít, pokud neúplnost informace dramaticky neovlivní výsledky Hry s neúplnou informací (Bayesovské hry) nemáme úplnou informaci o hře pokud je neúplnost zásadní vlastností Mgr. Jana Sekničková, Ph.D. 3

Příklad: Šachy, NIM, mariáš, prší, všechna pravidla znám před hrou, vím, jaké tahy hráč může hrát, vím, kolik dostane vítěz a jak vítěze poznám Hry s úplnou informací ( otevřená hra ) Šachy, NIM Hry s neúplnou informací ( utajená hra ) karetní hry, např. mariáš, prší, poker apod. neznám soupeřovy karty Mgr. Jana Sekničková, Ph.D. 4

7.1 Informace Nezaměňovat neúplnou a nedokonalou info! Hry s (ne)úplnou informací (info před hrou) Hry s (ne)dokonalou informací (info během hry) Hry s dokonalou informací každý hráč zná všechny předchozí tahy zná tedy i aktuální pozici (uzel) ve stromě hry šachy, NIM hry s dokonalou informací mariáš, poker hry s nedokonalou informací Mgr. Jana Sekničková, Ph.D. 5

7.1 Informace Soukromá informace informace, která není k dispozici ostatním hráčům (např. karty, které držím v ruce při pokeru, mariáši apod.) počáteční soukromá informace se označuje jako typ hráče Všeobecně známá informace informace dostupné všem hráčům Mgr. Jana Sekničková, Ph.D. 6

John C. Harsanyi (Maďarsko, Austrálie, USA) 1994 Nobelova cena 1967 1968 články v Management Science konfliktní situace s neúplnou informací navrhl doplnění neúplné informace apriorní tah fiktivního hráče Příroda, který určí typ každého hráče Mgr. Jana Sekničková, Ph.D. 7

Pouze hráč sám zná svůj skutečný typ Všichni hráči ale znají ex ante všechny možné typy ostatních hráčů a pravděpodobnostní rozdělení, ze kterého jsou vybrány typy ostatních hráčů Mgr. Jana Sekničková, Ph.D. 8

Původní hra se v tu chvíli stává hrou s úplnou informací, neboť všichni hráči znají všechny možné výplatní hodnoty všech typů všech hráčů (informace před začátkem hry) hrou s nedokonalou informací, neboť ne všichni zjistí apriorní tah fiktivního hráče Příroda (informace v průběhu hry) Mgr. Jana Sekničková, Ph.D. 9

Příklad karetní hra, např. mariáš, prší, poker apod. jsou rozdány karty a já znám ty své, ne však soupeřovy hra s neúplnou informací (na začátku neznají všichni všechno) Příroda doplní neúplnou informaci: vím, jaké karty mohou dostat soupeři, a vím, s jakou pravděpodobností je dostanou navíc vím, jaké jsou hodnoty výplatních funkcí Mgr. Jana Sekničková, Ph.D. 10

Příklad stejné informace mají také ostatní hráči jedná se tedy o hru s úplnou informací zároveň se jedná o hru s nedokonalou informací, protože ne všichni hráči se dozví, jak byly karty rozdány znám ty své vím, jaké karty mi dala Příroda, ale nevím, jaké karty dala příroda soupeřům Mgr. Jana Sekničková, Ph.D. 11

Předpoklad: všichni hráči mají stejné apriorní názory na pravděpodobnostní rozdělení tahu Přírody Což ale v praxi nemusí platit Mgr. Jana Sekničková, Ph.D. 12

Příklad: hraje se mariáš, každý dostává 8 karet, jedna barva jsou trumfy všichni se shodnou na tom, že pravděpodobnost, že trumfové eso má jeden konkrétní soupeř je p = 1 1 31 8 7 32 8 8 Mgr. Jana Sekničková, Ph.D. 13

Pokud uvedený předpoklad platí, dostáváme hru s úplnou informací (všichni před hrou vědí vše) ale s nedokonalou informací (neznám karty) Na takovou hru lze použít koncepci Nashovy rovnováhy Mgr. Jana Sekničková, Ph.D. 14

Bayesovská hra (hra s neúplnou informací) je určena Množinou hráčů {1, 2,, N} Množinou prostorů strategií {X1, X2,, XN} Xi označuje prostor strategií i-tého hráče konkrétní strategie pak označíme (x1, x2,, xn) Množinou prostorů typů hráčů {T1, T2,, TN} i-tý hráč zná svůj typ t i T i, ale nezná typy ostatních hráčů typ t i T i odpovídá určité výplatní funkci hráče i Mgr. Jana Sekničková, Ph.D. 15

Bayesovská hra (hra s neúplnou informací) je určena Množinou hráčů, Množinou prostorů strategií, Množinou prostorů typů hráčů Množinou názorů hráčů {p1, p2,, pn} pi je názor hráče i, který má o typech ostatních hráčů subjektivní pravděpodobnostní funkce Množinou výplatních funkcí {f1(x1, x2,, xn, t1, t2,, tn),, fn(x1, x2,, xn, t1, t2,, tn)} Mgr. Jana Sekničková, Ph.D. 16

V Bayesovské hře budeme považovat každý typ každého hráče za samostatného hráče Příklad: každá možná kombinace rozdaných 8 karet představuje jednoho hráče Příroda náhodně vybere ty hráče, kteří budou hru skutečně hrát na základě pravděpodobnostního rozdělení, které znají všichni hráči Mgr. Jana Sekničková, Ph.D. 17

Každý typ každého hráče vybere svoji strategii dříve, než Příroda rozhodne, kdo bude hrát Tím k původní hře H s neúplnou informací dostáváme hru H* s nedokonalou informací Mgr. Jana Sekničková, Ph.D. 18

Původní hra H (s neúplnou informací) N hráčů, i = 1, 2,, N hráč i má mi typů množina prostorů strategií {X1, X2,, XN} množina výplatních funkcí {f1(x1, x2,, xn, t1, t2,, tn),, fn(x1, x2,, xn, t1, t2,, tn)} Odvozená hra H* (s nedokonalou informací) M hráčů, j = 1, 2,, M M = i=1 Kolik je M? Mgr. Jana Sekničková, Ph.D. 19 N m i

Odvozená hra H* (s nedokonalou informací) M hráčů, j = 1, 2,, M, kde M = N i=1 j = (i, ti) každý typ každého hráče množina prostorů akcí {Y1, Y2,, YM} akce = volba hráče, který už zná svůj typ m i strategie = akce hráče, který ještě svůj typ nezná a musí tak naplánovat optimální akci pro každý svůj možný typ množina výplatních funkcí {g1(y1, y2,, ym),, gn(y1, y2,, ym)} Mgr. Jana Sekničková, Ph.D. 20

Hodnoty výplatních funkcí jsou počítány jako očekávané hodnoty g i y 1, y 2,, y M = t i p t i f i (x, t) (chybný index ve skriptech) Mgr. Jana Sekničková, Ph.D. 21

Bayesova-Nashova rovnováha ve hře s neúplnou informací H (Bayesovská hra) Nashova rovnováha ve hře s nedokonalou informací H* = V každé konečné hře s neúplnou informací existuje alespoň jedna Bayesova-Nashova rovnováha Mgr. Jana Sekničková, Ph.D. 22

Příklad 2 Manželský spor (BoS) Manželé jdou večer na koncert rozhodují se mezi Bachem a Stravinským Muž preferuje Bacha, žena Stravinského Každý chce jít na koncert a nejraději půjdou spolu Pokud spolu nepůjdou, nebudou mít žádný užitek 23

Příklad 2 Manželský spor (BoS) muž/žena Bach Str. Bach Stravinski 2,1 0,0 0,0 1,2 24

Příklad 2 Manželský spor (BoS) Předpokládejme nyní, že ráno došlo k hádce muž, který je nyní v práci, si není jistý, jestli je žena naštvaná či už ji to přešlo pokud je žena stále naštvaná, nechce manžela večer vidět pokud žena naštvaná není, manžela vidět chce 25

Příklad 2 Manželský spor (BoS) Muž odhaduje pravděpodobnost, že je žena naštvaná na 50 % Pokud žena naštvaná není: původní matice Pokud žena naštvaná je: jiné preference muž/žena Bach Str. Bach 2,0 0,2 Stravinski 0,1 1,0 26

Příklad 2 Manželský spor (BoS) Jedná se o hru s neúplnou informací muž totiž neví, zda ho manželka chce či nechce vidět žena tuto soukromou informaci samozřejmě má (ví, zda muže chce nebo nechce vidět) muž má tedy jeden typ, zatímco žena má 2 možné typy (nenaštvaná a naštvaná) 27

Příklad 2 Manželský spor (BoS) Převedeme tedy na hru s 3 hráči muž, nenaštvaná žena a naštvaná žena Pravděpodobnostní rozdělení typů ženy je (0.5, 0.5) oba ho znají před tahem Přírody na začátku hry se pouze žena dozví výsledek tahu Přírody, který určí její skutečný typ 28

Příklad 2 Manželský spor (BoS) Manžel nezná dnešní náladu manželky (typ ženy) Musí tedy odhadnout optimální akce pro oba typy Abychom mohli zapsat výsledky do jedné matice, vytvoříme pro ženu všechny možné kombinace 29

Příklad 2 Manželský spor (BoS) Uspořádaná dvojice (a,b) označuje nenaštvaná manželka volí akci a a zároveň naštvaná manželka volí akci b Pro ženu mohou tedy nastat 4 možnosti: (B, B), (B, S), (S, B) a (S, S) B Bach, S Stravinski 30

Příklad 2 Manželský spor (BoS) Výplatní matice pak uvádí tři hodnoty výplatu muže výplatu nenaštvané ženy výplatu naštvané ženy 31

Příklad 2 Manželský spor (BoS) m/ž1 B S B 2,1 0,0 S 0,0 1,2 m/ž2 B S B 2,0 0,2 S 0,1 1,0 = 0, 5 2 + 0, 5 0 = 1 m/(ž1, ž2) (B, B) (B, S) (S, B) (S, S) B 2,1,0 1, 1, 2 1,0,0 0,0,2 S 0,0,1 0.5,0,0 0.5,2,1 1,2,0 32

Příklad 2 Manželský spor (BoS) m/(ž1, ž2) (B, B) (B, S) (S, B) (S, S) B 2,1,0 1,1,2 1,0,0 0,0,2 S 0,0,1 0.5,0,0 0.5,2,1 1,2,0 V této hře hledáme Nashovu rovnováhu Bayesova-Nashova rovnováha Muž sloupcová maxima z prvních hodnot v ryzích strategiích (akcích) Nenaštvaná žena 1 řádková z druhých hodnot Naštvaná žena 2 řádková z třetích hodnot 33

Příklad 2 Manželský spor (BoS) m/(ž1, ž2) (B, B) (B, S) (S, B) (S, S) B 2,1,0 1,1,2 1,0,0 0,0,2 S 0,0,1 0.5,0,0 0.5,2,1 1,2,0 Rovnováha v ryzích strategiích {B, (B,S)} Muž volí Bacha, nenaštvaná žena také Bacha a naštvaná žena Stravinského Muž tedy jde na Bacha a čeká, zda přijde i žena 34

Statická Bayesovská hra hra s neúplnou informací v normálním tvaru pro úplnou info Nashova rovnováha pro neúplnou info Bayesova-Nashova rovnováha Dynamická Bayesovská hra hra s neúplnou informací v rozvinutém tvaru pro úplnou info dokonalá rovnováha podhry pro neúplnou info dokonalá Bayesova rovnováha (kombinace B-N rovnováhy a dokonalé rovnováhy podhry) 35

Typ hry Normální tvar Rozvinutý tvar Úplná informace Neúplná informace Nashova rovnováha Bayesova-Nashova rovnováha Dokonalá rovnováha podhry Dokonalá Bayesova rovnováha 36

KONEC Mgr. Jana Sekničková, Ph.D. 37