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《博弈与搜索》ppt课件

目录博弈论基础博弈策略与均衡搜索算法博弈与搜索的结合应用案例分析CONTENTS

01博弈论基础CHAPTER

博弈论的定义博弈论是研究决策主体在相互影响、相互作用的环境下如何进行决策并达到均衡的科学。博弈论的分类根据参与人数量、行动顺序、信息结构等因素，博弈论可以分为合作博弈和非合作博弈、静态博弈和动态博弈、完全信息博弈和不完全信息博弈等类型。博弈论的定义与分类

支付支付是参与人在博弈中获得的收益或损失，是衡量博弈结果的重要指标。策略策略是参与人在博弈中选择的行动方案，可以是纯策略或混合策略。信息信息是参与人在博弈中了解到的关于其他参与人行动或策略的情报。参与人参与人是博弈中的决策主体，可以是个人、组织或国家。行动行动是参与人在博弈中的决策变量，可以是选择策略、采取行动等。博弈论的基本概念

经济学政治学社会学计算机科学博弈论的应用场弈论在经济学中广泛应用于市场交易、企业竞争、产业组织等领域。博弈论在政治学中用于研究国际关系、政治权力斗争等领域。博弈论在社会学中用于研究社会行为、社会互动等领域。博弈论在计算机科学中用于人工智能、算法设计等领域。

02博弈策略与均衡CHAPTER

纳什均衡是指在博弈中，所有参与者的最优策略组合，使得在给定其他参与者策略的情况下，没有任何一个参与者可以通过单方面的改变其策略来获得更好的结果。在纳什均衡中，每个参与者都认为其他参与者的策略是已知的，并且选择最优策略以最大化自己的收益。纳什均衡可以通过求解参与者的最优策略来找到，通常需要使用数学方法和计算机模拟。纳什均衡是一种非合作博弈均衡，它假设所有参与者都是理性的，并且了解其他参与者的策略。纳什均衡

优势策略均衡是指在一个博弈中，对于每个参与者来说，选择某个特定的策略比选择其他任何策略都要好。在优势策略均衡中，每个参与者都选择自己的优势策略，并且不再考虑其他参与者的策略。优势策略均衡是一种特殊的纳什均衡，它假设每个参与者都有优势策略，并且其他参与者也知道这一点。优势策略均衡可以通过比较每个参与者的收益来确定，通常用于解决零和博弈问题。优势策略均衡

子博弈精炼纳什均衡是指在博弈的子博弈中，所有参与者的最优策略组合，使得在给定其他参与者策略的情况下，没有任何一个参与者可以通过单方面的改变其策略来获得更好的结果。子博弈精炼纳什均衡是一种更严格的纳什均衡，它要求在每个子博弈中都存在纳什均衡。子博弈精炼纳什均衡通常用于分析不完全信息博弈和动态博弈，其中参与者的行为和策略可能随着时间的推移而发生变化。子博弈精炼纳什均衡可以通过求解子博弈中的最优策略和约束条件来找到。子博弈精炼纳什均衡

贝叶斯纳什均衡是指在博弈中，所有参与者在给定其他参与者类型分布的情况下，选择最优策略以最大化自己的期望收益。在贝叶斯纳什均衡中，每个参与者都根据其他参与者的类型分布和自己的信念来选择最优策略。贝叶斯纳什均衡贝叶斯纳什均衡是一种考虑参与者类型不确定性的纳什均衡，其中参与者的类型可能是私密信息或公共信息。贝叶斯纳什均衡可以通过求解参与者的期望收益和类型分布来找到，通常用于分析不完全信息博弈问题。

03搜索算法CHAPTER

总结词一种基于图的搜索算法，通过深度遍历图中的节点来寻找目标节点。详细描述深度优先搜索从起始节点开始，尽可能深地搜索图的分支，直到达到目标节点或无法再深入为止，然后回溯到上一个节点，继续搜索其他分支，直到找到目标节点或搜索完所有节点。特点深度优先搜索适合用于无权图或有向图，但不适合用于稠密图或有环图。应用场景用于解决迷宫问题、图的着色问题等度优先搜索

一种基于层的搜索算法，按照从上到下、从左到右的顺序遍历图中的节点。总结词广度优先搜索从起始节点开始，先访问离起始节点最近的节点，然后逐步向外扩展，直到达到目标节点或无法再扩展为止。在访问过程中，使用队列来保存待访问的节点。详细描述广度优先搜索适合用于稠密图或无环图，但不适合用于有向图或稀疏图。特点用于解决最小生成树问题、最短路径问题等。应用场景广度优先搜索

01一种启发式搜索算法，通过评估节点的重要性来指导搜索过程。总结词02A搜索算法使用启发式函数来评估节点的优先级，优先访问最有可能达到目标节点的节点。在搜索过程中，使用堆来保存待访问的节点，并根据启发式函数的值进行排序。详细描述03A搜索算法适合用于稀疏图或有权图，尤其适用于存在大量无用节点的情况。特点04用于解决路径规划问题、机器人导航问题等。应用场景A搜索算法

04博弈与搜索的结合应用CHAPTER

游戏AI设计中的博弈与搜索通过博弈与搜索的结合，游戏AI可以更加智能化，能够根据玩家的行为和策略进行动态调整，提高游戏的可玩性和挑战性。游戏AI设计中的路径规划与决策通过博弈与搜索算法，游戏AI可以