本科《博弈论及其在管理中的应用58个问题答案》

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1、本科《博弈论及其在管理中的应用》58个问题解答问题21智猪博弈(BoxedPigsGame)(20分)小猪按按钮等待按按钮(5,1)(4,4)大猪等待(9,-1)(0,0)表1:智猪博弈得益矩阵解:画出得益矩阵。(5分)在大猪这两个可供选择的策略中,选择等待对大猪是一个严格劣策略,我们再剔除新博弈中大猪的严格劣策略(等待)。剩下的新博弈中只有小猪等待、大猪按按钮这一个可供选择的战略,即(按按钮,等待)是智猪博弈的最优均衡解,称为“重复剔除的占优战略均衡”。根据纳什均衡定义,它也是纳什均衡。(10分)智猪博弈启示1:在企业中,大企业就好比大猪,中小企业就好比是小猪。控制按

2、钮可以比作技术创新,可以给企业带来收益。大企业资金雄厚,生产力大,有更多的能力进行技术创新,推出新产品后可以迅速占领市场获得高额利润。而小企业的最优选择就是等待,等大企业技术创新后,跟在大企业后,抢占市场份额,从这种创新中获得利益。(15分)智猪博弈启示2:员工和企业也是一个“智猪博弈”过程,员工就是大猪,员工有两种选择,努力工作或者消磨时间。如果员工努力工作那么企业和员工都受益,如果员工敷衍工作,拿多少工资干多少活,那么最终会被企业辞退。员工只有行动才会受益,不行动则不受益或者受损。而企业可以选择物资奖励,也可以选择说教等待,物资奖励企业必先拿出部分资金作为奖励品,显

3、然收益为负,而等待则不受损,即使辞退员工也可以有人填补空缺,让员工有危机感反而会促进员工的积极性。所以聪明的员工会选择努力工作引起领导注意而得到加薪。(20分)问题24解答:猜硬币博弈有盖硬币方A和猜硬币方B游戏,(a)若盖硬币方盖正面,猜硬币方猜正确(猜正面),则盖硬币方输1元,猜硬币方赢1元;(b)若盖硬币方盖正面,猜硬币方猜错(猜反面),则盖硬币方赢1元,猜硬币方输1元。问题:(i)写出猜硬币博弈的得益矩阵;(ii)猜硬币博弈是否有纯策略纳什均衡解?解:赢利矩阵(payoffmatrix)如表2所示:B猜正面猜反面A盖正面(-1,1)(1,-1)盖反面(1,-1)

4、(-1,1)表2:猜硬币博弈得益矩阵解:根据划线法,这个博弈不存在纯策略纳什均衡。(5分)下面求混合策略纳1什均衡,假设博弈方A以概率盖正面,以概率1盖反面,博弈方B以概率猜正面,以概率1猜反面,则A的期望得益为(,)[1](1)[(1)](1)1B的期望得益为(,)[(1)](1)[(1)](2)(10分)2根据(1)和(2),可得(,)(,)1224,42**1解得最优解(15分)2111混合策略纳什均衡是:A以概率盖正面,以概率盖反面,B均以

5、概率猜正2221面,以概率猜反面。(20分)2问题25斗鸡博弈(ChickenGame)(20分)。有两人A和B狭路相逢,每人有两个行动选择:一是退下来,一是进攻。如果一方退下来,而对方没有退下来,对方获得胜利,这人就很丢面子;如果对方也退下来,双方则打个平手;如果自己没退下来,而对方退下来,自己则胜利,对方则失败;如果两人都前进,那么则两败俱伤。问题:A和B应当如何决策?赢利矩阵(payoffmatrix)如表3所示:B前进后退A前进(-2,-2)(1,-1)后退(-1,1)(-1,-1)表3:斗鸡博弈得益矩阵解:这个博弈有两个纯策略纳什均衡:一方前进,另一方后退;或

6、一方后退,另一方前进。(5分)下面求混合策略纳什均衡,假设博弈方A以概率选择前进,以概率1选择后退,博弈方B以概率选择前进,以概率1选择后退,则A的期望得益为(,)[21](1)[(1)](3)1B的期望得益为(,)[21](1)[(1)](4)(10分)2根据(3)和(4),可得2(,)(,)1232,32**2解得最优解(15分)321混合策略纳什均衡是:A和B均以概率选择前进,以概率选择后退。(2033分)问题28狩猎博弈(20分)参

7、与人是两个猎人,他们的行动是同时选择猎鹿或者猎兔。规则是:若两人同时猎鹿,则鹿被猎到且两人平均分配鹿的价值(10元);若两人同时猎兔,则每人各获得价值1元的兔;若一人猎兔而另一人猎鹿则兔被抓到但鹿跑掉。该博弈的得益矩阵见表4所示:鹿兔鹿(5,5)(0,1)兔(1,0)(1,1)表4:狩猎博弈得益矩阵解:此博弈同样是一个完全信息静态博弈,参与人是两个猎人,他们的行动是选择猎鹿或者猎兔。该博弈纯策略纳什均衡为(鹿,鹿)和(兔,兔)。(5分)下面求混合策略纳什均衡,假设猎人1以概率选择猎鹿,以概率1选择猎兔,猎人2以概率选择猎鹿,以概率

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