遊戲的運氣成份 - 桌遊

Sandy avatar
By Sandy
at 2014-07-21T21:51

Table of Contents

※ 引述《nahsnib (悟)》之銘言:
: 關於猜拳到底是不是運氣問題,我想可以引用賽局理論(雖然我也沒修過)
: 舉例而言:
: 現在A與B都有攻擊與防禦兩種選擇,我們畫個表格來表示其結果:
: A\B 攻 防
: 攻 A得2分 B得1分
: 防 B得1分 A得1分
: 我們可以很簡單的分析,對A而言攻擊的效果大於防禦的效果。
: 如果這是個比較分數差距的狀況,那麼我們可以稍微改寫一下表格:
: A\B 攻 防
: 攻 A得3分 XX
: 防 XX A得2分
: 這麼看來,對A來說應該要以3/5的機率選擇攻擊,2/5的機率選擇防禦比較恰當,
: (上面這段不太確定,還請實際有學過賽局的人表示一下)

這邊是錯的!

納許平衡是一個保守的策略,他的核心是:
我使用這個策略,不論對手使用什麼策略來應對,"對手的收益"都是一樣的

A\B 攻 守
攻 2\0 0\1
守 0\1 1\0

這個表格表示雙分策略組合的得分

我們先用直覺想一下,如果你是B,你知道A有較大的機率選攻擊(3/5),你會怎麼做?
一般正常人都知道應該要選防守,來讓自己得分的機會變大
你有3/5的機會得1分,2/5的機會得0分,顯然A這樣的策略是行不通的

如果A總是選擇防守,顯然B也應該要總是選擇攻擊,所以A的策略不能總是選擇防守

因此A要選擇防守和攻擊都有可能的"混合策略",讓B不會有"比較好"的決定

----------------------------------------------------------------------

A\B 攻 守
攻 2\0 0\1
守 0\1 1\0

以上大概念,以下實際的計算:

A的策略應該是要讓B無論選擇什麼策略,期望值都一樣。
假設A選擇攻擊的機率為x,防守的機率為1-x

則:
B選擇攻擊的期望值=B選擇防守的期望值
A攻B攻+A守B攻=A攻B守+A守B守
x*0+(1-x)*1=x*1+(1-x)*0
x=1/2
A應該要選擇1/2攻擊、1/2防守,此時無論B選擇什麼策略都會得到1/2的期望值

相對的也可以分析B的策略,如果B也採用納許平衡的策略
假設B選擇攻擊的機率為y,防守的機率為1-y

則:
A選擇攻擊的期望值=A選擇防守的期望值
A攻B攻+A攻B守=A守B攻+A守B守
y*2+(1-y)*0=y*0+(1-y)*1
y=1/3
B應該要選擇1/3攻擊、2/3防守,此時無論A選擇什麼策略都會得到2/3的期望值


因此實際上,雙方都採用奈許的策略時:
16.7% A得2分
50% B得1分
33.3% A得1分

--------------------------------------------------------------------

這個賽局表格也可能會長下面的樣子,算起來完全不一樣:

A\B 攻 守
攻 2\-2 -1\1
守 -1\1 1\-1

這是個零和賽局
A應該選擇2/5攻擊、3/5防守,給予B -1/5的期望值,不論B做什麼決定
B應該選擇2/5攻擊、3/5防守,給予A 1/5的期望值,不論A做什麼決定

因此實際上,雙方都採用最保守的奈許的策略時,我們預測:
16% A得 2分,B得-2分
48% A得-1分,B得 1分
36% A得 1分,B得-1分

大家可以自己試著算算看
記住奈許均衡的策略核心是:
不論對手做什麼樣的策略決定,他的受益都是一樣的,即使他完完全全了解你的策略


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Tags: 桌遊

All Comments

Carol avatar
By Carol
at 2014-07-22T20:07
謝謝指正
Hedwig avatar
By Hedwig
at 2014-07-23T03:41
這一定要推一下!
Rosalind avatar
By Rosalind
at 2014-07-24T02:05
平衡點是「沒有人能透過改變自己的策略讓自己更好」
Zora avatar
By Zora
at 2014-07-27T12:09
推專業分析
Anonymous avatar
By Anonymous
at 2014-07-30T13:26

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By Ingrid
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By Jacky
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By Charlie
at 2014-07-21T18:48
最近入手了 Pathfinder 開了幾場。有幾個問題想請教一下版上的大大。 1、在前幾篇的解答中有提到,在自己的回合中如果出了與計時數的祝福卡相同的祝福時 ,可以用「填充」代替「棄牌」,那如果是在自己的回合中,同伴幫忙出的祝福相同時, 還可以使用「填充」代替「棄牌」嗎? 2、在非自己的回合,幫同伴出牌過 ...

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By Skylar DavisLinda
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