14.12 Oyun Teorisi Ders Notları



Benzer belgeler
14.12 Oyun Teorisi Ders Notları

14.12 Oyun Teorisi Ders Notları

14.12 Oyun Teorisi Ders Notları

Saf Stratejilerde Evrimsel Kararlılık Bilgi Notu Ben Polak, Econ 159a/MGT 522a Ekim 9, 2007

14.12 Oyun Teorisi. 3. Geriye doğru tümevarım. Yol haritası. 1. Maliyetli aramalı Bertrand rekabeti. 2. Ufak sınav. 4.

14.12 Oyun Teorisi. Ders 16: Eksik Bilgi Statik Durum. Yol haritası. 1. Bayesyen nash Dengesi. 2. Örnekler. 3. Cournot Duopolü. 4.

END. İKTİSADI VE OYUN TEORİSİ (BİRİNCİ ÖDEV)

14.12 Oyun Teorisi. Ders 3: Oyunların Gösterimi. Yol haritası. 1. Kardinal temsiliyet - Beklenen değer teorisi. 2. Ufak sınav

OYUN TEORİSİ. Özlem AYDIN. Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

Oyun Teorisine (Kuramına) Giriş

Ara Sınav Yanıtları Econ 159a/MGT 522a Ben Polak Güz 2007

14.12 Oyun Teorisi Ders Notları

14.12 Oyun Teorisi Ders Notları Seçim Teorisi

CEBİRDEN SEÇME KONULAR

14.12 Oyun Teorisi. Bob A M E Alice P a b c G b a c

DARÜŞŞAFAKA LİSESİ SALİH ZEKİ LİSE ÖĞRENCİLERİ ARASI MATEMATİK PROJELERİ YARIŞMASI

Final Sınavı. Güz 2005

Tam ve Karma Stratejili Oyunlar. İki Kişili Oyunlar için

Konu 10 Oyun Teorisi: Oligopol Piyasaların İç Mahiyeti

İki kişili-sıfır toplamlı oyunlar. Tam ve Karma Stratejili Oyunlar. Varsayımlar. Sıfır toplamlı oyunlar

14.12 Oyun Teorisi. Ders 18-20: Eksik Bilgi Dinamik Oyunlar. Yol haritası. 2. Ardaşık Rasyonelite. 3. Mükemmel Bayesyen Nash Dengesi

OYUN TEORİSİNE DOĞRU Yard.Doç.Dr.Deniz Giz

KARAR TEORİSİ. Özlem AYDIN. Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

KESİN PROJE RAPORU PROJENİN ADI PROJEYİ HAZIRLAYANLAR BABÜR NEDİM ÇAĞATAY OKUL ADI VE ADRESİ DANIŞMAN ÖĞRETMEN

MasColell Ders Notları

SAĞLIK KURUMLARINDA OPERASYON YÖNETİMİ

AYRIK YAPILAR ARŞ. GÖR. SONGÜL KARAKUŞ- FIRAT ÜNİVERSİTESİ TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ YAZILIM MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ, ELAZIĞ

MATEMATiKSEL iktisat

2. Cournot Modeli: iki firma aynı anda homojen bir ürünün çıktı miktrı üzerine rekabet ediyorsa ne olur

Oyun Teorisi IENG 456 Karar Vermede Analitik Yaklaşımlar

Sloan Yönetim Okulu / Massachusetts Teknoloji Enstitüsü Güzl 2004 Professors Berndt, Chapman, Doyle ve Stoker

Küme temel olarak belli nesnelerin ya da elamanların bir araya gelmesi ile oluşur

2005 Final Sınavına Kısmi Yanıtlar. Güz 2007

Blöfün Matematiği Ali Nesin

YZM YAPAY ZEKA DERS#6: REKABET ORTAMINDA ARAMA

14.12 Oyun Teorisi. Ders 2: Seçim Teorisi. Yol haritası. 1. Temel konseptler (alternatifler, tercihler,..) 2. Tercihlerin ordinal temsiliyeti

Bu optimal reklam-satış oranının reklam etkinliğini (reklam esnekliği) fiyat esnekliğine bölerek de hesaplarız anlamına gelir.

Asimetrik Bilgi Egzersiz Problemlerine Yanıtlar Ben Polak Econ 159a/MGT522a Aralık 2007

Pokerin Matematiği açık oyun renk

Sevdiğim Birkaç Soru

KÜMELER ÜNİTE 1. ÜNİTE 1. ÜNİTE 2. ÜNİTE 1. ÜNİT

Birçok değişik açık arttırma çeşitleri vardır. Ayırt edici özellikler aşağıdakileri etkiler:

MIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009

FAZ (FArklı Zar) Temmuz Umut & Yeşim Uludağ FAZ V Kişi Sayısı: 3 Yaş grubu: 8 yaş ve üstü Oyun Türü: Taş hareketi, strateji, olasılık

UYGULAMALARI. Dr. Sanlı ATEŞ

A (B C) = {4, 5, 6} {2, 3, 4, 6, 7} = {4, 6} ; ve (A B) (A C) = {4, 6} {6} = {4, 6}. 6. Dağıtıcı yasayı Venn şeması yoluyla doğrulayınız.

BİRİNCİ DERECEDEN BİR BİLİNMEYENLİ DENKLEMLER

2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI Tanım

8.Konu Vektör uzayları, Alt Uzaylar

Final Sınavı. Güz 2007

Özet: Oyun Teorisi ve Rekabetçi Strateji I

İleri Diferansiyel Denklemler

x 2i + A)( 1 yj 2 + B) u (v + B), y 1

VEKTÖR UZAYLARI 1.GİRİŞ

STRATEJİK DÜŞÜNCE OYUN KURAMI

Gerçekten Asal Var mı? Ali Nesin

1. BÖLÜM. Sayılarda Temel Kavramlar. Bölme - Bölünebilme - Faktöriyel EBOB - EKOK. Kontrol Noktası 1

T I M U R K A R A Ç AY - H AY D A R E Ş C A L C U L U S S E Ç K I N YAY I N C I L I K A N K A R A

Cebirsel Fonksiyonlar

KARAR TEORİSİ VE ANALİZİ. OYUN TEORİSİ Prof. Dr. İbrahim Çil

Üstel ve Logaritmik Fonksiyonlar

Veriye Dayalı Karar Verme (Bölüm 2) Can Akkan

Birkaç Oyun Daha Ali Nesin

Adı Soyadı: No: Saat: 08:30

DOĞU AKDENİZ ÜNİVERSİTESİ MATEMATİK BÖLÜMÜ 23. LİSELERARASI MATEMATİK YARIŞMASI

BLM-431 YAPAY ZEKA. Ders-3 Durum Uzayında Arama. Yrd. Doç. Dr. Ümit ATİLA

Tablo (2): Atıştırma Sayısı ve Günlük Sınav Sayısı Atıştırma Sınav Sayısı (X)

iddaa da Sistem ile Kazanmanın Yolları May 2015

2 şeklindeki bütün sayılar. 2 irrasyonel sayısı. 2 irrasyonel sayısından elde etmekteyiz. Benzer şekilde 3 irrasyonel sayısı

Oyunumuz iki kifli aras nda ve n m boyutlu bir dikdörtgenin

1) BU TESTTE TEMEL MATEMATİK VE GEOMETRİ OLMAK ÜZERE, TOPLAM 40 ADET SORU VARDIR. 2) BU TESTİN CEVAPLANMASI İÇİN TAVSİYE EDİLEN SÜRE 40 DAKİKADIR.

Lineer Denklem Sistemleri

SU DALGALARINDA GİRİŞİM

Tanım 2.1. X boş olmayan bir küme olmak üzere X den X üzerine bire-bir fonksiyona permütasyon denir.

MATM 133 MATEMATİK LOJİK. Dr. Doç. Çarıyar Aşıralıyev

Matematikte Sonsuz. Mahmut Kuzucuoğlu. Orta Doğu Teknik Üniversitesi Matematik Bölümü İlkyar-2017

2. (x 1 + x 2 + x 3 + x 4 + x 5 ) 10 ifadesinin açılımında kaç terim vardır?

Nesbitt Eşitsizliğine Farklı Bir Bakış

15. Bağıntılara Devam:

ÖZEL DOĞAN İLKOKULU

Reyting Metodolojisi. Fonmetre Metodoloji Dokümanı Temmuz, Milenyum Teknoloji Bilişim Ar-Ge San. Tic. Ltd. Şti.

Şimdi de [ ] vektörünün ile gösterilen boyu veya büyüklüğü Pisagor. teoreminini iki kere kullanarak

10.Konu Tam sayıların inşası

Statik Biçimde Oyunlar. Murat Donduran

Yoksulun Kazanabildiği Bir Oyun Ali Nesin

"Bütün kümelerin kümesi", X olsun. Öyle ise her alt kümesi kendisinin elemanıdır. X'in "Alt kümeleri kümesi" de X'in alt kümesidir.

Go taşı ve tahtası. - Oyunun başında tahta boştur. - Oyuna önce siyah başlar. - Oyuncular sırayla taşlarını tahtaya

OPTIMIZASYON Bir Değişkenli Fonksiyonların Maksimizasyonu...2

Yöneylem Araştırması Dersi OYUN TEORİSİ. Oyuncusu Stratejisi. Stratejileri. Oyuncusu Stratejisi Stratejisi Cı Cı (3 4

Finansal Yatırım ve Portföy Yönetimi. Ders 7 Modern Portföy Teorisi

Bu durumu, konum bazında bileşenlerini, yani dalga fonksiyonunu, vererek tanımlıyoruz : ) 1. (ikx x2. (d)

Matematik Ders Notları. Doç. Dr. Murat Donduran

Y N G. Kris Burm G I P F

KONU 4: DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODELİ İÇİN ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ I

MATM 133 MATEMATİK LOJİK. Dr. Doç. Çarıyar Aşıralıyev

Okuyarak kelime öğrenmenin Yol Haritası

2. SİMETRİK GRUPLAR. Tanım 2.1. X boş olmayan bir küme olmak üzere X den X e birebir örten fonksiyona permütasyon denir.

Ders 8: Konikler - Doğrularla kesişim

Transkript:

14.12 Oyun Teorisi Ders Notları Muhamet Yıldız Ders 3-6 Bu derste, oyunları ve Nash dengesi gibi bazı çözüm yollarını tanımlayacağız ve bu çözüm yollarının arkasındaki varsayımları tartışacağız. Bir oyunu analiz etmek için, oyuncuların kimler olduğunu, oyuncular için hangi eylemlerin mevcut olduğunu, her oyunucunun herbir sonuca ne kadar değer biçtiğini, herbir oyuncunun ne bildiğini, bilmemiz gerekir. Oyuncuların sadece dış parametreler, getiriler gibi mesela, hakkında ne bildiklerini belirtmemiz yetmez, aynı zamanda da diğer oyuncuların ne bildikleri ve bu parametreler hakkında neye inandıkları vs hakkında ne bildiklerini belirtmemiz gerekir. Bu dersin ilk kısmında, bir oyuncu tarafından bilinen herşeyin diğer tüm oyuncular tarafından da bilindiği, yani ortak bilgi olduğu, eksiksiz bilgi oyunlarına odaklanacağız. 1 (X e ortak bilgi diyoruz, eğer herkes X i biliyorsa ve herkes herkesin 1 Bilgi, alttaki özellikleri sağlayan, önermeler üzerine bir işlem olarak tanımlıdır: 1. Eğer X i biliyorsam, X doğru olmalı; 2. Eğer X i biliyorsam, X i bildiğimi biliyorum; 3. Eğer X i bilmiyorsam, X i bilmediğimi biliyorum; 4. Eğer birşey biliyorsam, bunun tüm çıkarımlarını biliyorum. 1

X i bildiğini biliyorsa ve herkes X i herkesin bildiğini bidiğini bilyorsa,..sürgit.) Dersin ikinci yarısında ise, bilgi ile ilgili konulara odaklanıp, bu varsayımı kaldıracağız ve oyuncuların asimetrik bilgiye sahip olmalarına izin vereceğiz. 1 Oyunların Gösterimi Oyunlar iki şekilde gösteriliebilirler: 1. Normal (stratejik) biçim, 2. Kapsamlı (extansif) biçim.ıı 1.1 Normal biçim Tanım 1 (Normal biçim) Bir n-oyunculu oyun G = (S 1,..., S n ; u 1,..., u n ) şeklinde bir listedir, öyle ki, her i N = {1,..., n} için, S i oyuncu i için mevcut tüm stratejilerin kümesidir ve u i : S 1... S n R oyuncu i nin von Neumann- Morgenstern fayda fonksiyounudur. Bir oyuncunun edineceği fayda sadece kendi stratejisine değil, aynı zamanda diğer oyuncuların oynadıkları stratejilere de bağlıdır. Ayrıca, her oyuncu i kendi faydasını yani u i i maksimize etmek ister (öyle ki, beklenen değerler kendi inanışlarına göre hesaplanırlar); bir diğer deyişle, u i bir von Neumann-Morgenstern fayda fonksiyonudur. Bir oyuncu rasyoneldır diyeceğiz, ancak ve ancak, (inanışları verili iken) oyuncu u i nin beklenen değerini maksimize etmeye çalışıyorsa. 2 Ayrıca, oyuncuların N = {1,..., n} olduğunun, her oyuncu i için mevcut stratejilerin S i olduğunun, ve her oyuncu i nin u i nin beklenen değerini maksimize etmeye çalıştığının herkesçe bilindiğini varsayıyoruz. Sadece iki oyuncu varken, (normal biçim) oyunu bir ikili matrisle gösterebiliriz: 1/2 sol sağ üst 0,2 1,1 alt 4,1 3,2 2 Bilgiyi tanımlarken de, birşey biliyorsam, bunun tüm çıkarımlarını biliyorum varsayımını yaparak, çok güçlü bir rasyonellik varsayımı yaptık. 2

Burada, 1. oyuncu üst ve alt stratejilerine sahiptir. 2. oyuncu ise sol ve sağ stratejilerine sahiptir. Her bir kutucuktaki ilk sayı 1. oyuncunun, ikinci sayı ise 2.!"#"$ %&'("# ) *'+ +,#',"-."+ /0 '12 2341$ '12 5 *'+,*" +,#',"-."+ &"6, '12 #.-*,7 81 oyuncunun kazancıdır (mesela, u 1 (üst,sol) = 0, u 2 (üst,sol) = 2.) "'9* :3;,*"!#+, 1/<:"#.+ )=+ 0'(3 '12,*" +"9312 31".+ 5=+ >"7-7$!!/0$&"6," #$$ "!/0$&"6," #%7? 1.2 Kapsamlı biçim Kapsamlı!"# $%&'()*+' biçim, kimin,-./ ne zaman oynayacağını, her bir oyuncunun ne bildiğini, her bir @*" oyuncuya ";,"1+.A" hangi 63#< hamlelerin 931,'.1+ '&& mevcut,*".163#<',.31 bulunduğunu ':3/, ' ve -'<"$ her :( hamlenin 2"!1.1- oyunu 4*3 <3A"+ nereye yönlendirdiğini 4*"1$ 4*', "'9* tanımlayarak, 0&'("# B134+ vs., 4*"1 bir*" oyun <3A"+$ hakkında 4*', <3A"+ tüm'#" verileri 'A'.&':&" içerir,3 (ancak *.<$ '12nor- mal4*"#" biçim"'9* daha <3A" çok&"'2+ bir,3$ özet ",97$ gösterim >4*"#"'+ şeklidir).,*" 13#<'& Öncelikle, 63#<.+ <3#" bazı 36 tanımlar ' C+/<<'#(= getiriyoruz. #"0#"D +"1,',.31?7 E"!#+,.1,#32/9" +3<" 63#<'&.+<+7 Tanım 2 Bir oyun ağacı karar noktaları ve bu noktaları birleştiren yönlü kenarlar kümesidir, 0'!(*&*-( öyle # ki,!,#"" "# $ #%& '( )'*%# $)* *"+%,&%* %*-%#,'))%,&")- &.%#% )'*%# #/,. &.$& 1. bir ilk nokta vardır, bu noktaya gelen bir kenar yoktur; 01 &.%+% "# $) ")"&"$2 )'*%3 ('+ 4.",. &.%+% "# )' "),'5")- %*-%6 2. diğer tüm noktalar için, tek bir gelen kenar vardır; 71 ('+ %8%+9 '&.%+ )'*%3 &.%+% "# ')% "),'5")- %*-%6 3. herhangi iki nokta için, bu iki noktayı birleştiren tek bir yol vardır. :1 ('+ $)9 &4' )'*%#3 &.%+% "# $ /)";/% <$&. &.$&,'))%,& &.%#% &4' )'*%#1 Bir ağacın gövdesinden uzanan dalları düşünün. Mesela, 8<'-.1",*" :#'19*"+ 36 ',#"" '#.+.1-6#3<,*",#/1B7 F3# ";'<0&"$.......+ ',#""7 G1,*" 3,*"# *'12$ bir oyun ağacıdır. Ama, H 3

B B A C A!" #$% & %'(( )(*&+"( %,('( &'( %-$ C &.%('#&%!/( 0&%," %,'$+1, -,!*, 0$!#% 2 *&# )( bir oyun ağacı değildir, çünkü A ya ulaşmak için iki farklı yol vardır (B den ve '(&*,(3 4/!& 5 &#3 /!& 678 C den).!" #$% & %'(( )(*&+"( %,('( &'( %-$ &.%('#&%!/( 0&%," %,'$+1, -,!*, 0$!#% 2 *&# )( '(&*,(3 4/!& 5 &#3 /!& 678 B A B A C D!" #$% & %'(( (!%,(' "!#*( 2 &#3 5 &'( #$% *$##(*%(3 D %$ 6 &#3 98 C!" #$% & %'(( (!%,(' "!#*( 2 &#3 5 &'( #$% *$##(*%(3 %$ 6 &#3 98!"!#$%$&# '!!"#$%&'($ )*+," # :&;( $%&'(')' %* + ',) %* -.+/,0'1 + )0,,1 +& +.2.%$+)(%& %*,+$3 &%4, %* )3, )0,,!,5$,-) )3,,&4 &%4,'" )% + -.+/,01 +& (&*%06+)(%&+. bir -+0)()(%&1!"!#$%$&# oyun ağacı +&4 ' -+/% '!!"#$%&'($ değildir, *%0,+$3-.+/,0+),+$3,&4&%4,7 çünkü )*+," A# ve:&;( B, C$%&'(')' ve D ye %* bağlı + ',) değildir. %* -.+/,0'1 + )0,,1 +& +.2.%$+)(%& %*,+$3 &%4, %* )3, )0,,!,5$,-) )3,,&4 &%4,'" )% + -.+/,01 +& (&*%06+)(%&+. <,( "(% $= 0.&>('" -!..!#*.+3( %,( &1(#%" %&?!#1 0&'%!# %,( 1&;(8 @$-(/('A!# ;&#> Tanım -+0)()(%&1 3 (Kapsamlı +&4 -+/% ' *%0,+$3-.+/,0+),+$3,&4&%4,7 biçim) Bir oyun bir oyuncular kümesini, bir oyun ağacını, 1&;(" %,('(!" '$$; =$' *,&#*(A (818 %,( %,'$- $= 3!*(!# )&*?1&;;$# $' %,( *&'3 3'&-" ağacın her noktasının (son noktalar hariç) bir oyuncuya dağıtılımını bilgi yapısını!# 0$?('8 <,( "(% B$'( $= 0.&>('" )'$&3.>A -!..!#*.+3( -( #((3%,( %$&1(#%" *$#"!3(' %&?!#1 C*,&#*(D 0&'%!#-,(#(/(' %,( 1&;(8 %,('( @$-(/('A!" +#*('%&!#%> ;&#> ve tüm &)$+% 1&;(" son "$;( %,('( noktalarda '(.(/&#%!" '$$; =$' =&*%8 her *,&#*(A <$ oyuncunun '(0'("(#% (818 %,(%,("( kazancını %,'$- 0$""!)!.!%!(" $= 3!*( içerir.!# )&*?1&;;$# -(!#%'$3+*( $' &!*%!$#&. %,( *&'30.&>('E 3'&-" F&%+'(8!# 0$?('8<,('( B$'(!")'$&3.>A #$ 0&>$ -( =$' #((3 F&%+'( %$ *$#"!3(' &% (#3 #$3("A C*,&#*(D &#3 -,(#(/(' (/('> %!;(%,('( & #$3(!" +#*('%&!#%>!" &..$*&%(3 Oyuncular kümesi, oyunda rol alan ajanları içerir. Ancak, bir çok oyunda, şansın %$ &)$+% F&%+'(A "$;(& '(.(/&#% 0'$)&)!.!%> =&*%8 3!"%'!)+%!$# <$ '(0'("(#% $/(' %,("( 0$""!)!.!%!(" )'&#*,(" %,&% -( =$..$-!#%'$3+*( #((3" &!*%!$#&. %$ )( "0(*!!(3A 0.&>('E da payı (818A F&%+'(8 <&!. vardır, <,('( -!%, tavlada 0'$)&)!.!%>!" #$ 0&>$ zarların $= =$' GHI F&%+'( &#3 atılması @(&3 &% (#3 -!%, veya #$3("A 0'$)&)!.!%> pokerde &#3 (/('> $= kartların GHI8 %!;( & #$3( dağıtılması!" &..$*&%(3 gibi. Daha %$ genel F&%+'(A 2# (&*%06+)(%& anlamda, & 0'$)&)!.!%> ',) şans!" 3!"%'!)+%!$# & faktörünü *$..(*%!$# $/(' bir $= 0$!#%" %,( belirsizlik )'&#*,(" 4#$3("7 olduğu %,&%!! =$..$- durumlarda #((3" " "+*,%$%,&% )( düşünmemiz "0(*!!(3A gerekir. (818A <&!. Bu olasılıkları -!%, 0'$)&)!.!%> temsil $= GHI etmek &#3 için, @(&3kurgusal -!%, 0'$)&)!.!%> bir oyuncu $= GHI8 dahil ediyoruz oyuna: G8 %,( "&;( 0.&>('!" %$ ;$/( &% (&*, $= %,("( #$3("J Doğa. 2# Doğa nın (&*%06+)(%& son noktalarda ',)!" & *$..(*%!$# herhangi $= 0$!#%" bir 4#$3("7 kazancı! yoktur! ve " "+*, ne zaman %,&% Doğa ya bir nokta I8 %,( verilse, "&;( ;$/(" o noktayı &'( &/&!.&).( takip eden &% (&*, dallar $= %,("( üzerine #$3("8 bir olasılık dağılımı verilmesi G8 %,( "&;( 0.&>('!" %$ ;$/( &% (&*, $= %,("( #$3("J gerekir, 1/2 olasılıkla yazı ve 1/2 olasılıkla tura gibi. K BirI8 bilgi %,( kümesi, "&;( ;$/(" {n 1 &'(,..&/&!.&).(., n k } şeklinde &% (&*, $= bir%,("( noktalar #$3("8kümesidir, öyle ki, K 4

1. tüm bu noktalarda aynı oyuncu, i, oynar; 2. tüm bu noktalarda aynı hamleler mevcuttur. Burada, bir bilgi kümesinde oynamak üzere sırası gelen oyuncu i nin, bilgi kümesindeki noktaları birbirinden ayırt edemediği, ancak bu bilgi kümesi dışındaki noktaları!"#" $%" &'()"# * +%,-.$,/,0"($$%"-12,#/($-,1."$*-.(..3/"4$,5"31(5'"$, içindekiler- den ayırt edebildiği varsayılır. Mesela, Şekil 1 deki oyunu düşünelim. 4-.$-163-.% 5"$+""1 $%" &,-1$. -1 $%" -12,#/($-,1."$* 53$ (5'" $, 4-.$-163-.% 5"$+""1 Bu oyunda, 2. oyuncu 1. oyuncunun T ya da B oynadığını ama X oynamadığını $%" &,-1$.,3$.-4" $%" -12,#/($-,1."$ 2#,/ $%,." -1 -$7 8,# -1.$(19"* 9,1.-4"# $%" 6(/" bilmektedir. Ancak, 2. oyuncu 1. oyuncunun T mi yoksa B mi oynadığını kesin!"#" -1 8-63#" $%" &'()"# :7!"#"* * +%,-.$,/,0"($$%"-12,#/($-,1."$*-.(..3/"4$,5"31(5'"$, ;'()"# < =1,+. $%($ ;'()"# : %(. $(="1 (9$-,1 >,#? (14 1,$ (9$-,1 olarak bilememektedir. Aynı oyun Şekil 2 de biraz farklı bir biçimde gösterilmiştir. 4-.$-163-.% @A 53$ ;'()"# 5"$+""1 < 9(11,$ $%" &,-1$. =1,+ 2,# -1 $%".3#"-12,#/($-,1 +%"$%"# : %(.."$* $(="1 53$ (5'" >,# $,?7 4-.$-163-.% >%".(/" 5"$+""1 6(/" -. $%" 4"&-9$"4 &,-1$. -1,3$.-4" 8-63#" $%" <.'-6%$') -12,#/($-,1 4- "#"1$')7."$ 2#,/ $%,." -1 -$7 8,# -1.$(19"* 9,1.-4"# $%" 6(/" -1 8-63#" :7!"#"* ;'()"# < =1,+. $%($ ;'()"# : %(. $(="1 (9$-,1 >,#? (14 1,$ (9$-,1 @A 53$ ;'()"# < 9(11,$ =1,+ 2,#.3#" +%"$%"# 1 : %(. x $(="1 >,#?7 >%".(/" 6(/" -. 4"&-9$"4-1 8-63#" <.'-6%$') 4- "#"1$')7 T B 1 x 2 L T R L B R 2 L R8-63#" L:B R 1 x 8-63#" :B Şekil 1 T B 1 x 2 L 2 T R B L R L R L 8-63#" <B R C1!"#$%&'(!$" )'%(!(!$" -. (1 ('',9($-,1,2 "(9% 1,4",2 $%" $#"" D"E9"&$ $%".$(#$-16 (14 "14F1,4".G $, (1-12,#/($-,1."$78-63#" <B C1!"#$%&'(!$" )'%(!(!$" -. (1 ('',9($-,1,2 "(9% 1,4",2 $%" $#"" D"E9"&$ $%".$(#$-16 (14 "14F1,4".G $, (1-12,#/($-,1."$7 Şekil 2 H H 5

Bir bilgi yapısı (information partition) oyun ağacındaki her bir noktanın (ilk ve son noktalar hariç) bir bilgi kümesine dağılımıdır. Özetlemek gerekirse: Herhangi bir noktada şunları biliyoruz: hangi oyuncunun oynayacağını, hangi eylemlerin mevcut bulunduğunu, oyuncunun o noktada ne bildiğini özetleyen hangi bilgi kümesinin noktayı kapsadığını. Tabi ki, iki nokta aynı bilgi kümesindeyse, mevcut eylemler her iki noktada da aynı olmalıdır, yoksa oyuncu bu iki noktayı birbirinden ayırabilirdi. Birkez daha, tüm bunlar herkesçe bilinmektedir. Mesela, Şekil 1 deki oyunda, 1. oyuncu biliyor ki, eğer 1. oyuncu X oynarsa, 2. oyuncu bunu öğrenecek, ama eğer T ya da B yi seçerse, 2. oyuncu hangisinin seçildiğini bilemeyecek (ya T ya da B nin seçildiğini bilecek). Tanım 4 Bir oyuncu için bir strateji, oynayacağı her bir bilgi kümesinde (bu stratejiye göre ulaşılmayacak bilgi kümelerinde dahi) hangi eylemi seçeceğini belirten bir eksiksiz (meydana gelebilecek koşullara bağlı) plandır. Bazı amaçlar için indirgenmiş stratejilere bakmak yeterli olacaktır. Bir indirgenmiş strateji, oyuncunun planı doğrultusunda ulaşımı engellenmeyen tüm bilgi kümelerinde hangi eylemde bulunacağını söyleyen, bir eksik koşullara-bağlı plandır. Ancak birçok diğer sebepten ötürü tüm stratejilere bakmamız gerekmektedir. Şimdi bazı örneklere bakalım. Oyun 1: Kusursuz bilgili yazı-tura eşleştirme oyunu 2 Yazı (-1,1) 1 Yazı Tura (1,-1) Tura Yazı (1,-1) 2 Tura (-1,1) Oyun ağacı 7 noktadan oluşmaktadır. İlki 1. oyuncuya, sonraki iki tanesi de 2. oyuncuya verilmiştir. 4 son noktada ise kazançlar belirtilmiştir. Sadece iki 6

oyuncu olduğu için, kazanç vektörleri iki elemanlıdır. İlki 1. oyuncunun, ikincisi de 2. oyuncunun kazançlarıdır. Bu kazançlar von Neumann-Morgenstern faydalarıdır, öyle ki, bunlar üzerine beklentileri bulup, beklenen faydaları hesaplayabiliriz. Bilgi yapısı oldukça basittir; tüm noktalar kendi bilgi kümelerine dahildirler. Başka bir deyişle, tüm bilgi kümeleri tek elemanlıdırlar. Bu, oyunda bir önceki hamlede (geçmiş) bir belirsizlik olmaması anlamına gelir. Bu noktada, hatırlayalım ki, oyun ağacındaki her bir noktaya tek bir yol ile ulaşilabilmektedir. Dolayısıyla, eğer tüm bilgi kümeleri tek elemanlıysa, oyuncular oyunun tüm geçmişini tam bir şekilde oluşturabilirler. Mesela, bu oyunda, 2. oyuncu 1. oyuncunun Yazı mı yoksa tura mı seçtiğini bilecektir. 1. oyuncu da yazı veya tura oynarken, 2. oyuncunun kendisinin (1. oyuncunun) ne oynadığını öğreneceğini bilecek. (Tüm bilgi kümelerinin tek elemanlı olduğu oyunlara kusursuz bilgili oyunlar denir.) Bu oyunda, 1. oyuncu için strateji kümesi {Head, Tail} dir. 2. oyuncu için bir strateji 1. oyuncunun ne yaptığına bağlı olarak ne yapması gerektiğini söylemelidir. Yani, 2. oyuncunun stratejileri şunlardır: YY= eğer 1 Yazı oynarsa, Yazı, eğer 1 Tura oynarsa Yazı; YT= eğer 1 Yazı oynarsa, Yazı, eğer 1 Tura oynarsa Tura; TY= eğer 1 Yazı oynarsa, Tura, eğer 1 Tura oynarsa Yazı; TT= eğer 1 Yazı oynarsa, Tura, eğer 1 Tura oynarsa Tura. Herbir strateji ikilisinden doğacak kazançlar nelerdir? Eğer 1. oyuncu Yazı, 2. oyuncu da YY oynarsa, o zaman sonuç [1 Yazıyı seçer, 2 Yazıyı seçer] ve kazançlar da (-1,1) olur. Eğer 1 Yazı oynar ve 2 de YT oynarsa, sonuç aynı olur, dolayısıyla da kazançlar (-1,1) olur. Eğer 1 Tura oynar, 2 de YT oynarsa, o zaman sonuç [1 Turayı seçer ve 2 de Turayı seçer] ve tekrar kazançlar (-1,1) olur. Ancak, eğer 1 Tura oynar, 2 de YY oynarsa, o zaman sonuç [1 Turayı seçer ve 2 de Yazıyı seçer] olur, dolayısıyla da kazançlar (1,-1) olur. Diğer strateji ikilileri için de kazançları benzer şekilde hesaplayabiliriz. Dolayısıyla, bu oyuna denk gelen normal veya stratjik biçim alttaki gibidir. YY YT TY TT Yazı -1,1-1,1 1,-1 1,-1 Tura 1,-1-1,1 1,-1-1,1 Bilgi kümeleri çok önemlidirler! Bunu anlamak için, sıradaki oyunu düşünelim. 7

Oyun 2: Kusurlu bilgili yazı-tura eşleştirme oyunu 1. ve 2. oyun birbirine çok benzemekteler ancak aslen çok farklı iki oyunu temsil etmektedirler. 2. oyunda, 2. oyuncu sırası geldiğinde 1. oyuncunun ne seçtiğini bilmiyordur. Bu bir kusurlu bilgili bir oyundur (Yani, bazı bilgi kümeleri birden fazla nokta içermektedir.) 1. oyuncunun stratejileri aynıdır, Yazı ve Tura. Ancak 2. oyuncunun bu sefer sadece iki stratejisi vardır: Yazı ve Tura (1 in ne oynadığını bilmediğinden). Bu oyunun normal biçimi 1/2 Yazı Tura Yazı -1,1 1,-1 Tura 1,-1-1,1 şeklindedir. 8

Oyun 3: Doğa lı bir oyun:!"# 123 * 0"%$ &$'())*+, -./$)*+,,!$%!"#!$%,2, 424 3251 Bu oyunda, hilesiz bir yazı-tura atıyoruz, öyle ki, yazı gelme olasılığı 1/2 dir. Eğer yazı gelirse, 1. oyuncu Sol ya da Sağ dan birini seçer; eğer tura gelirse, 2. oyuncu Sol ya da Sağ dan birini seçer.!"#"$ %" &'(( ) *)+#,'+-$ %."#" &." /#'0)0+1+&2 '*!")3 +( 4567 8*!")3,'9"( :/$ Alıştırma ;1)2"# 1 4 Alttaki,.''("( oyunun 0"&%""- normal <"*& )-3 biçim =+>.&? gösterimi +* @)+1,'9"( nedir? :/$ ;1)2"# Başka 6,.''("( bir kapsamlı 0"&%""- biçimli <"*& oyun)-3 bulabilir =+>.&7 misiniz ki aynı normal biçim gösterimine sahip olsun?!"#$%&'# (!"#$ %& $"' ()*+#,-.)*+ *'/*'&'($#$%)(.)* $"'.),,)0%(1 1#+'2 1 A 2 1 a (1,-5) D d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

[İpucu: Herbir kapsamlı biçimli oyun için, sadece tek bir tane normal biçim gösterimi vardır, ancak bir normal biçim oyununun tipik olarak birden fazla kapsamlı biçim gösterimi vardır.] Birçok durumda, bir oyuncu diğer oyuncuların tam olarak hangi stratejileri oynadığını tahmin edemeyebilir. Bu tip durumları açıklayabilmek için karma stratejilerden bahsedeceğiz: Tanım 5 Bir oyunucu için karma strateji kendi stratejileri üzerine olan bir olasılık dağılımıdır. Eğer oyuncu i nin stratejileri S i = {s i1, s i2,..., s ik } ise, o zaman oyuncu i için bir karma strateji, σ i, S i üzerine bir fonksiyondur, öyle ki, 0 σ i (s ij ) 1 ve σ i (s i1 ) + σ i (s i2 ) + + σ i (s ik ) = 1. Burada, σ i diğer oyuncuların oyuncu i nin hangi stratejiyi oynacağına dair inanışlarını temsil eder. 2 Nasıl oynamalı? Şimdi normal biçimli oyunlarda kullanılan en yaygın çözüm yol larını acıklayacağız. İlk olarak oyuncuların rasyonel olmasına dayanan, dominant strateji dengesi ni betimleyeceğiz. Daha sonra da, rasyonelliğin ortak bilgi olmasına denk gelen rasyonelleştirilebilirlik konusunu tartışacağız ve son olarak ise oyuncuların diğer oyuncuların eylemleri hakkındaki önermelerinin karşılıklı bilgi olmasıyla ilişkili olan Nash dengesini tartışacağız. 2.1 Dominant-strateji (baskın-strateji) dengesi i dışındaki tüm j oyuncuları tarafından oynanan s j stratejilerini ifade etmek için s i notasyonunu kullanalım, yani; s i = (s 1,...s i 1, s i+1,...s n ). Tanım 6 Bir s i stratejisi s i stratejisini kesin domine eder (baskındır) ancak ve ancak u i (s i, s i ) > u i (s i, s i ), s i S i. 10

Yani, diğer oyuncular ne oynarlarsa oynasınlar, s i oynamak i oyuncusu için s i oynamaktan kesin daha iyidir. Bu durumda, eğer i akılıcı ise, asla kesin domine edilen s i stratejisini oynamaz. 3 Bir karma strateji σ i, s i stratejisini benzer bir şekilde domine eder: σ i, s i yi kesin domine eder, ancak ve ancak, σ i (s i1 )u i (s i1, s i ) + σ i (s i2 )u i (s i2, s i ) + σ i (s ik )u i (s ik, s i ) > u i (s i, s i ), s i S i. Rasyonel bir i oyuncusu hiçbir zaman s i oynamaz, ancak ve ancak s i bir (saf veya karma) strateji tarafından domine ediliyorsa. Benzer bir şekilde, zayıf dominantlığı da tanımlayabiliriz. Tanım 7 Bir s i stratejisi s i stratejisini zayıf domine eder ancak ve ancak u i (s i, s i ) u i (s i, s i ), s i S i ve u i (s i, s i ) > u i (s i, s i ) bazı s i S i için. Yani, diğer oyuncular ne oynarlarsa oynasınlar, s i oynamak en az s i oynamak kadar iyi bir kazanç getirir ve bazı durumlar vardır ki, s i oynamak s i oynamaktan kesin daha iyi bir kazanç getirir. Eğer i rasyonel ise, ancak bu durumların ortaya asla çıkmayacağına inanıyorsa s i oynar. Eğer ihtiyatlı davranırsa, yani, bu durumlara pozitif olasılık atıyorsa, o zaman s i oynamaz. Tanım 8 Bir s d i stratejisi i oyuncusu için bir (zayıf) dominant stratejidir ancak ve ancak s d i i oyuncusunun diğer tüm stratejilerini (zayıf) domine ediyorsa. Bir s d i stratejisi i oyuncusu için bir kesin dominant stratejidir ancak ve ancak s d i, i oyuncusunun diğer tüm stratejilerini kesin domine ediyorsa. Eğer i rasyonel ise ve kesin dominant bir stratejisi, s d i, varsa, o zaman başka bir strateji oynamayacaktır. Eğer bir zayıf dominant stratejisi varsa ve ihtiyatlı ise, o zaman başka stratejileri oynamayacaktır. 3 Yani, hiçbir inanış yoktur ki, bu oyuncu o inanışa göre s i oynasın. Bunu ispatlayabilir misiniz? 11

Örnek: 1/2 çok çalış çalışma işe al 2,2 1,3 işe alma 0,0 0,0 Bu oyunda, 1. oyuncu (firma) kesin dominant bir stratejiye sahip, işe al. 2. oyuncunun ise sadece bir zayıf domine edilen stratejisi var. Eğer oyuncular rasyonel iseler ve ek olarak 2. oyuncu da ihtiyatlı ise, o zaman 1. oyuncunun işe al acağını 2. oyuncunun da çalışma yacağını bekleriz. 4 1/2 çok çalış çalışma işe al 2,2 = 1,3 işe alma 0,0 0,0 Tanım 9 Bir strateji vektörü, s d = (s d 1, s d 2,...s d N ), bir dominant strateji dengesidir, ancak ve ancak, s d i her i oyuncusu için bir dominant stratejidir. Örnek olarak Tutuklular ikilemini düşünelim. 1/2 itiraf et itiraf etme itiraf et -5,-5 0,-6 itiraf etme -6,0-1,-1 İtiraf et her iki oyuncu için de bir kesin dominant stratejidir, dolayısıyla, (itiraf et, itiraf et) bir dominant strateji dengesidir. 1/2 itiraf et itiraf etme itiraf et -5,-5 = 0,-6 itiraf etme -6,0 =-1,-1 4 Bu olabilecek tek sonuç, eğer ki her iki oyuncu da rasyonel ve 2. oyuncu 1. oyuncunun rasyonel olduğunu biliyorsa. 12

Örnek: (ikinci-fiyat müzayedesi (ihalesi)) Bir müzayedede satılmak üzere bir objemiz var. İki alıcı var. Objenin alıcı i için değeri v i dir ve bu alıcı tarafından bilinmektedir. Herbir alıcı i, kapalı bir zarfta aynı anda bir b i fiyat teklifinde bulunur. Daha sonra, bu zarflar açılır; ve en yüksek teklifi b i = max {b 1, b 2 } veren oyuncu, objeyi alır ve ikinci en yüksek fiyatı (bu b j dir, öyle ki, j i ) öder. (Eğer iki veya daha fazla oyuncu aynı en yüksek teklifi yaparlarsa, aralarından birini yazı-tura ile belirleriz.) Formel olarak, oyun, oyuncular kümesi N = {1, 2}, stratejiler b i ve kazançlar öyle ki, i j, ile tanımlanır. v i b j eğer b i > b j u i (b 1, b 2 ) = (v i b j ) /2 eğer b i = b j 0 eğer b i < b j Bu oyunda, her i oyuncusu için objeye biçtiği kendi doğru değerini teklif olarak vermek bir dominant stratejidir. Bunu görmek için, kendi biçtiği değerden başka bir değeri teklif verme stratejisini, yani herhangi bir i için b i v i, düşünelim. Göstermek istiyoruz ki, b i, v i tarafından zayıf domine edilen bir stratejidir. b i < v i olduğu durumu düşünelim. Eğer diğer oyuncunun verdiği teklif b j < b i ise, oyuncu i her iki b i ve v i stratejileri altında v i b j kazanır. Eğer diğer oyuncunun verdiği teklif b j v i ise, oyuncu i her iki b i ve v i stratejileri altında 0 kazanır. Ancak eğer, b j = b i, o zaman v i teklifi v i b j > 0 getirir, öte yandan, b i sadece (v i b j ) /2 kazandırır. Benzer şekilde, eğer b i < b j < v i ise, v i teklifi v i b j > 0 kazandırırken, b i sadece 0 getirir. Dolayısıyla, v i teklifi, b i teklifini domine eder. b i > v i olduğu durum da benzerdir, tek fark b i > b j > v i olduğu durumdur ki, v i teklifi 0 getirirken, b i negatif kazanç getirir, v i b j < 0. Dolayısıyla, v i teklifi her iki oyuncu i için de dominant stratejidir. Alıştırma 2 Bunu n-alıcılı duruma genelleyiniz. Var olduğu durumlarda, dominant strateji dengesinin çok açık bir çekiciliği vardır. Bu tip durumlarda, oyuncuların rasyonellikleri dominant strateji dengesinin oy- 13

nanacağını söyler. Ancak, dominant strateji dengesi her zaman yoktur. Sıradaki oyun, cinsiyetler savaşı, çekingen bir ilk randevuyu temsil eder (tabi, bu ismi daha çok hakeden, hayvan davranışından esinlenen başka oyunlar da vardır). Hem erkek hem kadın tek başlarına olmaktansa beraber olmayı tercih ediyorlar. Ancak, çekingen olduklarından randevunun yerini kesinleştiremiyorlar. Herikisi de diğerini ya operada ya da balede bulmayı umuyor. Kadın baleyi, erkek ise operayı tercih ediyor. Man/Woman opera bale opera 3,1 0,0 bale 0,0 1,3 Açıktır ki, hiçbir oyuncunun dominant stratejisi yoktur. Man/Woman opera bale opera 3,1 0,0 bale 0,0 1,3 2.2 Rasyonelleştirebilirlik veya Kesin domine edilen stratejileri yinelemeli eleme yolu Şimdi alttaki geliştirilmiş Tutuklular ikilemini düşünelim. 1/2 itiraf et itiraf etme kaç itiraf et -5,-5 0,-6-5,-10 itiraf etme -6,0-1,-1 0,-10 kaç -10,-6-10,0-10,-10 Bu oyunda, hiçbir oyuncunun dominant stratejisi yok, ama domine edilen bir strateji var: kaç (hem 1. hem 2. oyuncu için) itiraf et tarafından kesin domine ediliyor. Şimdi 2. oyuncunun problemini düşünelim. 2. oyuncu biliyor ki, 1. oyuncu rasyonel, dolayısıyla 1. oyuncunun kaç stratejisini seçmeyeceğini öngörebilmektedir. Dolayısıyla, kaç stratejisini 1. oyuncunun seçeneklerinden eleyebilir ve daha küçük olan alttaki oyuna bakar 1/2 itiraf et itiraf etme run away itiraf et -5,-5 0,-6-5,-10 itiraf etme -6,0-1,-1 0,-10 14

öyleki kaç elenmiştir, çünkü kesin domine edilmekteydi; kolon oyuncusu satır oyuncusunun bunu hiçbir zaman seçmeyeceği sonucuna varmıştır. Daha küçük olan bu oyunda, 2. oyuncunun bir dominant stratejisi vardır, itirat et. Yani, eğer 2 rasyonelse ve 1 in rasyonel olduğunu biliyorsa, itiraf et stratejisini oynayacaktır. Orijinal oyunda itiraf etme, kaç stratejisine göre daha iyiydi, o yüzden de itiraf et dominant strateji değildi. Ancak, 1. oyuncunun kaç oynaması rasyonelleştirilemez, çünkü domine edilmiş bir stratejidir. Bu bizi Kesin Domine Edilen Stratejileri Yinelemeli Eleme Yolu na götürür. Kesin domine edilen stratejileri yinelemeli elersek ne olur? Başka bir deyişle, bir kesin domine edilen stratejiyi eleyip, indirgenen oyunda başka bir kesin domine edilen strateji arıyoruz. Daha başka bir kesin domine edilen strateji bulamadığımızda da duruyoruz. Açıktır ki, oyuncuların rasyonel oldukları ortak bilgi ise, oyuncular sadece kesin domine edilen stratejilerin yinelemeli eleme yolundan kurtulan stratejileri oynarlar. Bu yüzden, bu tür stratejilere rasyonelleştirilebilir stratejiler diyoruz. Dikkat: karma stratejiler tarafindan domine edilen stratejileri de eliyoruz! Yukarıdaki örnekte, rasyonelleştirilebilir stratejiler yine ( itiraf et, itiraf et ) dir. Bu noktada durup bu yöntemi Cournot duopolisine uygulamalısınız!! (Bknz. Gibbons) Ayrıca, her elemede rasyonellik varsayımını üretebildiğinizden emin olun. Mesela, yukarıdaki oyunda, 2. oyuncu 1. oyuncunun rasyonel olduğunu ve kaç oynamayacağını biliyor, ve kendisi de rasyonel olduğundan kendisi de sadece itiraf et oynar, çünkü itiraf et 2. oyuncu için, 1. oyuncunun kaç oynama olasılığına 0 atayan herhangi bir inanışına göre, olabilecek en iyi tepkidir. Sorun şudur ki, çok fazla rasyonelleştirilebilir strateji olabilir. Yazı-tura eşleştirme oyununu (Matching Pennies) düşünelim: 1/2 Yazı Tura Yazı -1,1 1,-1 Tura 1,-1-1,1 Burada, tüm stratejiler rasyonelleştirilebilir. Mesela, eğer 1. oyuncu 2 nin Yazı oynayacağına inanıyorsa, o zaman Tura oynar, eğer 2. oyuncu 1. oyuncunun Tura oynayacağına inanıyorsa, o zaman Tura oynar. Dolayısıyla, strateji ikilisi (Yazı, Tura) rasyonelleştirilebilir. Ancak belirtelim ki, 1 ve 2 nin inanışları birbirleriyle 15

uyumlu değildirler. Rasyonelleştirilebilir stratejiler kümesi genelde cok büyüktür. Öte yandan, dominant strateji dengesi ise çok kısıtlayıcı bir konsepttir: genellikle de oyunlarda bu denge yoktur. Çok fazla rasyonelleştirilebilir stratejinin bulunmasının nedeni, oyuncuların sanılarının diğer oyuncuların aslında ne oynadıklarıyla tutarlı olmasını şart koşmamış olmamızdır. Mesela, rasyonelleştirilebilir strateji ikilisi olan (Yazı, Tura) da, 2. oyuncu 1. oyuncunun Tura oynayacağını düşünerek Tura oynarken, 1. oyuncu ise aslında Yazı oynamaktadır. Oyuncuların sanılarının karşılıklı bilgi olduğunu varsayan, tutarlılık getiren, başka bir konsept ele alıyoruz Nash Dengesi (bundan sonra, ND). 2.3 Nash Dengesi Cinsiyetler savaşı oyununu düşünelim Erkek/Kadın opera bale opera 4,1 0,0 bale 0,0 1,4 Bu oyunda, dominant strateji yok. Ama farzedelim ki, Kadın operayı seçsin. O zaman, Erkek in oynayacağı en iyi strateji de operadır. Dolayısıyla, Erkek için opera, operaya en iyi tepkidir. Benzer şekilde, opera Kadın için de operaya en iyi tepkidir. Dolayısıyla, (opera,opera) da hiçbir oyuncu başka bir strateji seçmek istemez. Bu bir Nash dengesidir. Formel olarak, Tanım 10 Herhangi bir i oyuncusu için, bir s BR i ancak ve ancak u i (s BR i, s i ) u i (s i, s i ), s i S i. stratejisi, s i ye bir en iyi tepkidir, Bu tanım dominant strateji tanımına bir fark dışında denktir: bu tanım tüm s i S i için değil, sadece spesifik bir s i içindir. Tüm s i ler için doğru olsaydı, o zaman s BR i da dominant strateji olurdu, ki bu bir s i stratejisine en iyi tepki olma koşulundan daha güçlü bir koşuldur. 16

Tanım 11 Bir strateji vektörü, (s NE 1,...s NE N ), bir Nash dengesidir, ancak ve ancak, tüm i ler için s NE i, s NE i = (s NE 1,...s NE i 1, s NE i+1,...s NE N ) ye bir en iyi tepkidir. Başka bir deyişle, u i (s NE i, s NE i ) u i (s i, s NE i ), s i S i. Başka bir deyişle, hiçbir oyuncu, diğer oyuncuların hangi stratejileri oynayacaklarını bildiği durumdaki, başka bir stratejiye geçmek istemez. Eğer bir strateji vektörü bir dominant strateji dengesi ise, o zaman aynı zamanda Nash dengesidir de, ancak tersi doğru değildir. Mesela, cinsiyetler savaşı oyununda, hem (O,O) hem (B,B) Nash dengeleridirler, ancak ikisi de dominant strateji dengesi değildirler. Ayrıca, bir dominant strateji dengesi tektir, ancak cinsiyetler savaşı oyunun da gösterdiği gibi, Nash dengesi genelde tek değildir. Bu noktada durup, Cournot duopoli oyunundaki Nash dengesini hesaplamalısınız!! Nash dengesi neden rasyonelleştirilebilir stratejilerle örtüşüyor? Genel olarak: Tüm rasyonelleştirilebilir stratejiler Nash dengesi midir? Tüm Nash dengeleri rasyonelleştirilebilirler mi? Cournot oligopolündeki, Bertrand duopolindeki ve kamu problemindeki Nash dengelerini de hesaplamalısınız. Yukardaki tanım sadece saf stratejileri kapsıyor. Karma stratejiler için Nash dengesini benzer bir şekilde, saf stratejileri karma stratejilerle değiştirerek tanımlayabiliriz. Tekrardan, diğer oyuncuların karma stratejileri verili iken, her oyuncu kendi beklenen kazancını kendi (karma) stratejileri üzerinden maksimize eder. 5 Örnek Cinsiyetler Savaşı Tekrardan, iki saf strateji dengesini bulduğumuz cinsiyetler savaşı oyununu düşünelim. Saf strateji dengelerine ek olarak, bir karma strateji dengesi var. Erkek/Kadın opera bale opera 4,1 0,0 bale 0,0 1,4 Erkeğin operaya gitme olasılığı q olsun, 1 q olasılıkla da baleye gitsin. Eğer Kadının operaya gitme olasılığına p dersek, Kadının bundan edineceği beklenen faydayı şöyle hesaplayabiliriz 5 Inanışlar açısından, bu şu koşula denk gelir: eğer i, j nin bir s j stratejisi oynaması olayına pozitif olasılık atarsa, o zaman s j, j nin inanışları verili iken bir en iyi tepki stratejisi olmalıdır. 17

!"#!$%!& '%()(%* +,-. %/(0 10!! " # $!!-#!,12-#!,1#%!& #!!31))!%2-#!,1# U 2 (p; q) = pqu%!& 2 (opera,opera) #!!-#!,1231))!%#%!& + p (1 q) u 2 (bale,opera) #!& #!!31))!%231))!%# + (1 p) qu 2 (opera,bale) + (1 p) (1 q) u 2 (bale,bale) $ '!!-#!,12-#!,1#%!& #!!31))!%2-#!,1#( = p [qu 2 (opera,opera) + (1 q) u 2 (bale,opera)] %!& #'!!-#!,1231))!%#%!& #!!31))!%231))!%#( + (1 p) [qu 2 (opera,bale) + (1 q) u 2 (bale,bale)] $ ' )%!& #*(%!& #'* %&!& #( = p [q4 + (1 q) 0] + (1 p) [0q + 1 (1 q)] = $ p[4q] ') (%!& + (1 p) [1 #'& q]. ( 4-%! Farkediniz %/1% %/! ki, %!,. p ile ') ( çarpılmış.')%(#)(!& olan [4q] 5(%/ terimi (0 Kadının /!,!"#!$%!& operaya'%()(%* gitmekten, +,-. 16-(76 p %- -#!,12 17& ile %/! çarpılmış %!,..')%(#)(!& olan terim de 5(%/ baleye!& gitmekten # (0 /!, edineceği!"#!$%!& beklenen '%()(%* faydasıdır. +,-. 6-(76 U 2 %- (p; 31))!%8 q)!! " # (0 p0%,($%)* argümanına (7$,!10(76 göre, 4q 5(%/ > 1 q (+(yani, ) & q > 1/5) 9(8!82 ise kesin & +:; artan; 4q (% < (0 10%,($%)* q ise kesin &!$,!10(76 5(%/ (+ azalan ) & ve 4q 2 = 17&(0$-70%17%(+) 1 q ise de sabit bir fonksiyondur. $& 8 <7 Bu %/1% durumda, $10!2 =>0 Kadının 3!0% en,!0#-70! iyi (0 $&-+ tepkisi q > 1/5 ise p = 1, q < 1/5 ise p = 0 ve q = 1/5 ise de p [0, 1] aralığında & +2 $*(+ & +2 17& (0 17* 7'.3!, (7 '* &( (+ $& +8 <7-%/!,5-,&02= herhangi bir sayıdır. Başka bir deyişle, Kadın, operadan alacağı beklenen fayda daha 5-')& yüksekse $/--0! operayı, -#!,1 baleden (+ /!,!"#!$%!& alacağı beklenen '%()(%* fayda +,-. daha -#!,1 yüksekse (0 /(6/!,2 baleyi 31))!% seçer (+ /!,!"#!$%!& ve '%()(%* ikisi arasında +,-. 31))!% kayıtsız (0 ise /(6/!,2 de herhangi 17& $17 birini $/--0! seçer. 17* -+ -#!,1 -, 31))!% (+ 0/! (0 (7&(!,!7% 3!%5!!7 Benzer %/!0! şekilde, %5-8 p > 4/5 ise en iyi tepki q = 1, p < 4/5 ise q = 0 ve p = 4/5 ise de herhangi bir q bir en iyi tepkidir. Alttaki grafikte en iyi tepkilerin çizilmiş halini?(.()1,)* 5! $-.#'%! %/1% $&(0 3!0%,!0#-70! (+ ) +; $*(0 3!0%,!0#-70! görebilirsiniz. (+ ) +; 17&17* $17 3! 3!0%,!0#-70! (+ $) +8 =!#)-%%/!3!0%,!0#-70!0(7%/! +-))-5(76 6,1#/8 q 1 A (A, B, C) are all equilibria 1/5 B 0 C 4/5 1 p @/! 410/!A'()(3,(1 1,! 5/!,! %/!0! 3!0%,!0#-70!0 (7%!,0!$%8 @/!,! (0-7! 1% 9B2B:2 18 5/!7 %/!* 3-%/ 6- %- 31))!%2-7! 1% 9C2C:2 5/!7 %/!* 3-%/ 6- %- -#!,12 17& %/!,! (0-7! 1% 9DEF2CEF:2 5/!7 = 6-!0 %- -#!,1 5(%/ #,-313()(%* DEF2 17& G 6-!0 %- -#!,1 5(%/ #,-313()(%* CEF8 CH

Nash dengeleri, en iyi tepki fonksiyonlarının kesiştiği noktalardır. Bir tane her ikisinin de baleye gittikleri (0,0) da; bir tane her ikisinin de operaya gittikleri (1,1) de; bir tane de Kadının 4/5 olasılıkla operaya gittiği, Erkeğin de 1/5 olasılıkla operaya gittiği noktada dengeler var. Karma strateji dengelerini (2X2 oyunlar için) nasıl hesapladığımıza dikkat edin. 1 in olasılıklarını öyle seçtik ki 2. oyuncu stratejileri arasında kayıtsız kaldı ve 2 nin olasılıklarını öyle seçtik ki 1. oyuncu stratejileri arasında kayıtsız kaldı. 19