Jak poznáme, že máme spolupracovat ? Seminář ČSKI, DAR a odd. AS Milan Mareš20. říina 2009.

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Pojem FUNKCE v matematice
Advertisements

Fakulta životního prostředí Katedra informatiky a geoinformatiky
TEORIE ROZHODOVÁNÍ A TEORIE HER
Fakulta životního prostředí Katedra informatiky a geoinformatiky
7. Přednáška limita a spojitost funkce
TEORIE ROZHODOVÁNÍ.
A5M33IZS – Informační a znalostní systémy Datová analýza I.
Fakulta životního prostředí Katedra informatiky a geoinformatiky
TEORIE HER A ROZHODOVACÍ MODELY
TEORIE HER II.
58. ročník MO Soustředění řešitelů Kategorie A Nadreálná čísla Jiřetín 2008.
Úvod do Teorie množin.
Teorie her a sociální sítě Radim Valenčík Vystoupení na Teoretickém semináři EPS Vysoká škola ekonomická a správní o. p. s. Praha, 8. října 2014.
Teorie pravděpodobnosti
TEORIE HER II 1/2 jelena.euweb.cz. TEORIE HER I I/II.
Použití derivací. a f(a) T t 1) Tečna ke grafu funkce
Základní číselné množiny
Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti
VY_32_INOVACE_21-01 PRAVDĚPODOBNOST 1 Úvod, základní pojmy.
Fakulta životního prostředí Katedra informatiky a geoinformatiky
25. října 2004Statistika (D360P03Z) 4. předn.1 Statistika (D360P03Z) akademický rok 2004/2005 doc. RNDr. Karel Zvára, CSc. KPMS MFF UK
Fakulta životního prostředí Katedra informatiky a geoinformatiky
GYMNÁZIUM, VLAŠIM, TYLOVA 271
F U N K C E.
Formulace a vlastnosti úloh lineárního programování
Dostupné z Metodického portálu ISSN: , financovaného z ESF a státního rozpočtu ČR. Provozováno Výzkumným ústavem pedagogickým v Praze.
KONVEXNOST A KONKÁVNOST FUNKCE INFLEXNÍ BODY
V ekonomice a politice Ing. Václav Janoušek
Funkce více proměnných.
TEORIE HER.
Lineární zobrazení.
Reprezentace klasifikátoru pomocí „diskriminant“ funkce
1 TEORIE HER Nejmenovaná studentka, písemka, 2003: „Teorii her neznám, ale kdo si hraje, nezlobí“ „Teorii her neznám, ale kdo si hraje, nezlobí“
Teorie her pro manažery, redistribuční systémy Mikroekonomie magisterský kurz - VŠFS Jiří Mihola, Téma 6.
Nashova rovnováha v elementárním redistribučním systému
Dostupné z Metodického portálu ISSN: , financovaného z ESF a státního rozpočtu ČR. Provozováno Výzkumným ústavem pedagogickým v Praze.
Pre-algebra Antonín Jančařík.
Množiny.
Základ hry HEX: dva matematické výsledky Nejvýš jeden hráč vybuduje cestu. Aspoň jeden hráč vybuduje cestu.
Komplexní čísla - 3  Zobrazení komplexních čísel  Základní pojmy VY_32_INOVACE_20-03.
Vektorové prostory.
II. Analýza poptávky Přehled témat
Mlhavost Fuzzy logika, fuzzy množiny, fuzzy čísla
Úvod do logiky (presentace 2) Naivní teorie množin, relace a funkce
CW – 05 TEORIE ROZHODOVACÍCH PROCESŮ Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb Fakulta stavební VUT v Brně © Ing. Václav Rada, CSc. 16. PŘEDNÁŠKA.
Teorie her pro manažery
Teorie her, teorie redistribučních systémů a teorie veřejné volby
Teorie her, volby teorie redistribučních systémů a teorie veřejné
Využití Hilbertovy báze k ověření shodnosti strukturálních a kombinatorických imsetů Petr Šimeček(MFF UK) Milan Studený(ÚTIA AV ČR)
Dostupné z Metodického portálu ISSN: , financovaného z ESF a státního rozpočtu ČR. Provozováno Výzkumným ústavem pedagogickým v Praze.
Teorie her pro manažery, redistribuční systémy Mikroekonomie magisterský kurz - VŠFS Jiří Mihola, Téma 5.
Náhodná veličina. Nechť (, , P) je pravděpodobnostní prostor:
1. Úvod do teorie her Martin Dlouhý VŠE v Praze. Organizační záležitosti Přednášející: Martin Dlouhý, katedra ekonometrie, Fakulta informatiky a statistiky,
MME41 Ekonomicko-matematické metody 4 Prof. RNDr. Jaroslav Ramík, CSc.
4. Vězňovo dilema, kooperativní hry, grafické řešení Martin Dlouhý VŠE v Praze.
Hynek Jemelík Gymnázium, Brno, tř. Kpt. Jaroše 14.
2. Hra v normálním tvaru, hra s konstantním součtem Martin Dlouhý VŠE v Praze.
3. Hra s nekonstantním součtem Martin Dlouhý VŠE v Praze.
Dostupné z Metodického portálu ISSN: , financovaného z ESF a státního rozpočtu ČR. Provozováno Výzkumným ústavem pedagogickým v Praze.
MNOŽINY RNDr. Jiří Kocourek. Množina: skupina (souhrn, soubor) nějakých objektů.
Funkce Funkce je zobrazení z jedné číselné množiny do druhé, nejčastěji Buď A a B množiny, f zobrazení. Potom definiční obor a obor hodnot nazveme množiny:
Veřejná volba Měření volební síly Logrolling
Definiční obor a obor hodnot
Funkce více proměnných.
Lineární funkce a její vlastnosti
MNOŽINY RNDr. Jiří Kocourek.
Kooperativní hry s více hráči Koaliční hry Hlasovací hry
Grafy kvadratických funkcí
Definiční obory. Množiny řešení. Intervaly.
Grafy kvadratických funkcí
Transkript prezentace:

Jak poznáme, že máme spolupracovat ? Seminář ČSKI, DAR a odd. AS Milan Mareš20. říina 2009.

Kde se vzala teorie her 1944 – John von Neumann, Oscar Morgenstern: Theory of Games and Economic Behaviour. ──────────────── Už první tvůrci počtu pravděpodobnosti, Girolamo Cardano a Blaise Pascal s Pierrem de Fermat se inspirovali hazardními hrami. Von Neumannova a Morgensternova kniha má 2 části: o nekooperativních (strategických) hrách a o kooperativních (koaličních) hrách.

To nejzákladnější o strategických hrách Omezíme se na hry dvou hráčů Množina hráčů {1,2} Strategie hráčů mohou být ryzí (= reálné tahy) a smíšené (= rozložení pravděpodobností nad množinami ryzích strategií). Množiny strategií : Ryzí strategie - R 1, R 2 Smíšené strategie - S 1, S 2 Výherní funkce hráčů        S 1  S 2  R, i{1,2}   s 1, s 2 ) je výhra hráče i {1,2}, pokud hráč 1 zvolil strategii s 1 S 1 a hráč 2 zvolil s 2 S 2.

Výhry hráčů Pro i ∈{ 1,2 }, s 1 S 1 a s 2 S 2, R 1 ={r 1 (1), …, r k (1) }, R 2 ={r 1 (2), …, r l (2) },  i s 1, s 2  = = Σ i=1,…,k, j=1,…,l  i r i (1), r j (2) ·s 1 (r i (1) )· s 2 (r j (2) ), kde s 1 (r i (1) ) a s 2 (r j (2) ), jsou pravděpodobnosti.

Popis výher Výhry hráčů pak můžeme popsat dvěma maticemi, Π 1 a Π 2, jejichž políčka jsou hodnoty  1 r i (1), r j (2) a  2 r i (1), r j (2) Každá z nich uvádí výhry příslušného hráče. Nebo můžeme výhry hráčů zobrazit graficky jako oblast ve dvojrozměrném prostoru se souřadnicemi  1 a  2. Oblast je ohraničená a uzavřená, každý bod v ní odpovídá některé dvojici výher ( 1 s 1, s 2 , 2 s 1, s 2 ) a je podmnožinou konvexního obalu bodů o souřadnicích (  r i (1), r j (2) ,  r i ), r j (2) ).

Graf pro hry, kde hráč 1 má 2 ryzí strategie a hráč 2 má 3 ryzí strategie *** Každý bod uvnitř oblasti obsahuje jednu dvojici výher pro každého z hráčů. Hvězdičky označují vektory výher pro dvojice ryzích strategií. Oblast může být menší než jejich konvexní obal.   (  (r i (1),r j (2) ),   (r i (1),r j (2) )) (  s 1,s 2 ,  s 1,s 2 )

Matice pro hru, kde každý hráč má 2 ryzí strategie Π1Π1 r 1 (1) r 2 (1) r 1 (2 )  1 r 1 (1),r 1 (2)  1 r 2 (1),r 1 (2)  r 2 (2 )  1 r 1 (1),r 2 (2)  1 r 2 (1),r 2 (2)  Π2Π2 r 1 (1)  2 r 1 (1),r 1 (2)  2 r 2 (1),r 1 (2)  r 1 (1 )  2 r 1 (1),r 2 (2)  2 r 2 (1),r 2 (2) 

Nejznámější řešení strategické hry Garanční (minimaxové) řešení: dvojice strategií (s‘ 1,s‘ 2 ) ∈ S 1 S 2, taková, že  1 (s‘ 1,s‘ 2 ) = max[min( 1 (s 1,s 2 ):s 2 ∈ S 2 ): s 1 ∈ S 1 ],  2 (s‘ 1,s‘ 2 ) = max[min( 2 (s 1,s 2 ):s 1 ∈ S 1 ): s 2 ∈ S 2 ] (J. von Neumann, O. Morgenstern). Rovnovážné řešení: dvojice (s* 1,s* 2 ) ∈ S 1 S 2, taková, že ∀( s 1 ∈ S 1 ):  1 (s* 1,s* 2 ) ≥  1 (s 1,s* 2 ), ∀( s 2 ∈ S 2 ):  2 (s* 1,s* 2 ) ≥  2 (s* 1,s 2 ), (J. von Neumann, O. Morgenstern, J. F. Nash).

Hodnota hry pro hráče Při zachování dosavadního značení nazveme čísla v(1)=  1 (s‘ 1,s‘ 2 ) a v(2)=  2 (s‘ 1,s‘ 2 ) (hodnoty výher obou hráčů při uplatnění garančních strategií) hodnotami hry pro hráče 1 a pro hráče 2. Strategie s‘ 1 a s‘ 2 nazýváme garančními strategiemi hráčů. Hodnoty hry představují zaručenou výhru každého hráče, pokud se bude chovat dostatečně „rozumně“ a zabezpečí se svou garanční strategií proti jakémukoliv chování protivníka.

Slavný příklad: DILEMA VĚZNĚ: ryzí strategie – r 1 = Přiznat, r 2 = Nepřiznat Π1Π1 PN P   (P,P) -12   (N,P) -20 N   (P,N) 0   (N,N) Π2Π2 PN P   (P,P) -12   (N,P) 0 N   (P,N) -20   (N,N)

DILEMA VĚZNĚ - Graf výher *** Garanční i rovnovážné řešení je (P,P), i když se intuitivně jeví jako nesmyslné. Je ale jediné stabilní – žádný hráč je nemůže jednostranně zlepšit a zabezpečuje každého z hráčů proti všem možným akcím protihráče. Spolupráce není možná 00 (P,P) (N,P) (P,N) (N,N)   v(1)= -12 v(2)= -12

Jiná úloha: PARTNERSKÝ SPOR ryzí strategie – r 1 = Kino, r 2 = Fotbal Π ON KF K   (K,K) 5   (F,K) 3 F   (K,F) 0   (F,F) 10 Π ONA KF K   (K,K) 10   (F,K) 3 F   (K,F) 0   (F,F) 5

PARTNERSKÝ SPOR – Graf výher *** Garanční řešení je (F,K), rovnovážná řešení jsou dvě, (K,K) a (F,F). Garanční řešení sice zaručuje, že „se nic horšího nemůže stát“, je ale značně neuspokojivé. 0     (K,K) (F,F) (F,K) (K,F) v(1)= 5 v(2)= 5

Jsou nabízená řešení rozumná? Pokud se nemohou oba partneři domluvit, budou se nejspíš chovat garančně a může se stát, že půjdou každý jinam (a dokonce každý tam, kam nechtěl). Je proto v jejich zájmu, vybrat nějak (třeba i náhodně) jenom mezi rovnovážnými možnostmi (K,K) a (F,F). Jinými slovy, mezi vektory výher (5,10) a (10,5). To ale bez dohody nejde!

Cesta k dohodě Rozumné dohody mohou být jenom ty, jejichž „výhry“ leží na čárkované spojnici. Například náhodný pokus s pravděpodobnostmi P(K,K) a P(F,F) (třeba ½, ½) – s výsledkem označeným zeleně. To ale už není dvojice strategií jednotlivých hráčů, ale společná strategie koalice. ***     (F,K) (K,K) (F,F)

Koaliční (kooperativní) hra Množina hráčů: I, Koalice: K ⊂ I. Z hlediska každé koalice K≠ ∅ se hra stává hrou dvou hráčů: K, a I–K, pro které je možné pomocí garančního řešení odvodit jejich hodnotu hry v. Hodnota hry pro koalici K ⊂ I, K≠ ∅, je v(K). Kromě toho se definuje v( ∅ )=0. Kooperativní hra - (I,v)

Důležité typy kooperativních her Kooperativní hra (I,v) je: Superaditivní, jestliže ∀ (K,L ⊂ I): K ∩ L= ∅ ⇒ v(K ⋃ L) ≥ v(K)+v(L). Subaditivní, jestliže ∀ (K,L ⊂ I): K ∩ L= ∅ ⇒ v(K ⋃ L) ≤ v(K)+v(L). Aditivní, jestliže ∀ (K,L ⊂ I): K ∩ L= ∅ ⇒ v(K ⋃ L) = v(K)+v(L). Konvexní, jestliže ∀ (K,L ⊂ I): v(K ⋃ L)+v(K ∩ L) ≥ v(K)+v(L).

Řešení kooperativní hry – jádro hry Označme #I = n. Reálný vektor x=(x i ) i ∈ I ∈ R n nazveme podílovým vektorem, jestliže Σ i ∈ I x i ≤ v(I). (Množina všech hráčů ho může uskutečnit.) Jádro hry je množina reálných vektorů C(I,v) = {x=(x i ) i ∈ I ∈ R n : Σ i ∈ I x i ≤ v(I) a ∀ (K ⊂ I): Σ i ∈ K x i ≥v(K)}. (Je to množina všech podílových vektorů, proti kterým nemůže vznést účinné námitky žádná koalice.)

Vlastnosti jádra hry Jen ty hlavní: Nemusí být nutně neprázdné. Pokud je neprázdné, je to konvexní a uzavřená podmnožina R n. Pro konvexní hry je vždy neprázdné (ale nemusí tomu být naopak – např. I={1,2,3} v(I)=6, v(i,j)=4, v(i)=1). Existuje nutná a postačující podmínka pro neprázdnost jádra.

Kdy může vzniknout spolupráce ? K tomu, aby hráči byli ochotni uzavřít koalici, je potřeba splnit dvě podmínky: Musí hráčům nabídnout takový podíl na výhře, aby jim žádná odštěpená koalice nemohla nabídnout víc. Taková nabídka musí být splnitelná. To ale má dva háčky: Hráči musí mít realistickou představu o očekávaných výhrách koalic (hodnotách v(K)). Nabízené rozdělení výhry mezi hráče jim musí připadat alespoň přijatelně „spravedlivé“. Na druhou podmínku se podíváme blíž.

Hodnota koaliční hry pro hráče Pokud je jádro neprázdné, bývá jen málokdy jednoprvkové. Každý z jeho vektorů je pro všechny hráče lepší (nebo není horší) než nespolupracovat vůbec. Přesto mají hráči zcela odlišné představy, který z nich je „spravedlivý“. Je tedy nutná existence nějakého kompromisu. Výsledkem je vektor s=(s i ) i ∈ I ∈ R n, který stanovuje „kompromisní“ podíl každého hráče. Nazývá se hodnota koaliční hry.

Jaké vlastnosti má mít hodnota koaliční hry Hodnoty s i jsou nezávislé na pořadí, ve kterém jsou počítány. Vektor s je podílovým vektorem. Nechť (I,v) a (I,w) jsou dvě kooperativní hry hrané stejnou množinou hráčů, a nechť s ∈ R n, t ∈ R n jsou vektory jejich hodnot. Kooperativní hra (I,(v+w)), kde ∀ (K ⊂ I): (v+w)(K)=v(K)+v(K), má vektor hodnot s+t=(s i +t i ) i ∈ I.

Shapleyova hodnota hry R. Shapley dokázal, že existuje jediný vektor, který splňuje uvedené podmínky. Pro každého hráče i ∈ I je definován vztahem s i = Σ K ⊂ I,K≠ ∅ [n!·(n-k)! / k!]·(v(K)-v(K- {i})). Shapleyova hodnota není jediný pokus o definování jednoznačného výsledku dohody koalice všech hráčů, díky splnění předchozích podmínek (a díky vlastnostem, které hned uvedeme) je nejuznávanější.

Další vlastnosti Shapleyovy hodnoty Pokud je jádro hry C(I,v) neprázdné, je Shapleyova hodnota jeho prvkem, s=(s i ) i ∈ I ∈ C(I,v). Je vyváženým rozdělením zisku „podle zásluh“ (je to jakési těžiště jádra hry). Pokud je C(I,v) prázdné, splňuje vektor Shapleyových hodnot s pořád definiční požadavky (včetně toho, že je podílovým vektorem). Jen je „vyváženě nepřijatelný“ pro všechny hráče. Je tedy nejvhodnějším východiskem, pokud jsou hráči ke spolupráci nuceni.

Poučení do života Aby hráči správně rozhodli o spolupráci, musí mít dobrou představu o výhrách možných koalic (přitom vyjednávání probíhá před realizací hry a tedy dřív, než je znám skutečný výsledek). K tomu, aby poznali výhodnost spolupráce před konfliktem, jim stačí znalost pravidel hry (množina hráčů, výherní funkce, případně množina přípustných koalic) a znalost vlastních preferencí. Ke „spravedlivému“ rozdělení výhry už ale samotná pravidla hry nestačí. Musí existovat „soudce“ – buď osoba arbitra nebo respektované neosobní pravidlo typu Shapleyovy hodnoty. To už je něco navíc k pravidlům i k preferencím hráčů.

Děkuji za výdrž