Teoría de los juegos academia khan
Ya te has encontrado con las listas y cómo se pueden utilizar para el trazado a principios de este curso. Sin embargo, existe una forma más eficiente de almacenar datos en Python, que hace que el código sea más rápido y más fácil de leer y trabajar. Este método se conoce como computación de arrays o computación vectorizada, y se basa en el uso de una estructura de datos llamada arrays.
La estructura de datos de los arrays está hecha específicamente para la computación, y todas sus propiedades están integradas en una biblioteca llamada NumPy. Para hacer uso de esta estructura de datos y de todas las propiedades adicionales que contiene, primero hay que importar esta biblioteca al código de Python. Típicamente, uno importa la biblioteca NumPy escribiendo la línea
Esta línea indica al ordenador que traduzca la abreviatura “np” como la biblioteca NumPy. Por lo tanto, para acceder a las funcionalidades de esta biblioteca, hay que utilizar esta abreviatura. A continuación se muestra un ejemplo de cómo la funcionalidad de array de la biblioteca NumPy se puede utilizar para traducir una lista de elementos “l” en un array de los mismos elementos.
Equilibrio de estrategia dominante
Dos empresas se fusionan en dos divisiones de una gran empresa y tienen que elegir el sistema informático que van a utilizar. En el pasado las empresas han utilizado sistemas diferentes, I y A; cada una prefiere el sistema que ha utilizado en el pasado. A ambas les irá mejor si utilizan el mismo sistema que si siguen utilizando sistemas diferentes.
Al elegir A en lugar de I, el jugador 1 obtiene una recompensa de 1 en lugar de 0, dada la acción del jugador 2. Por tanto, este perfil de acción no es un equilibrio de Nash. [Además, el jugador 2 puede aumentar su recompensa eligiendo I en lugar de A].
Al elegir I en lugar de A, el jugador 1 obtiene una recompensa de 2 en lugar de 0, dada la acción del jugador 2. Por lo tanto, este perfil de acción no es un equilibrio de Nash. Por lo tanto, este perfil de acción no es un equilibrio de Nash. [Además, el jugador 2 puede aumentar su recompensa eligiendo A en lugar de I].
Una empresa establecida y una recién llegada al mercado de tamaño fijo tienen que elegir la apariencia para un producto. Cada empresa puede elegir entre dos apariencias diferentes para el producto; llámelas X e Y. El productor establecido prefiere que el producto del recién llegado tenga un aspecto diferente al suyo (para que sus clientes no se sientan tentados a comprar el producto del recién llegado) mientras que el recién llegado
Encontrar el equilibrio de Nash
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Capítulo 1: Juegos resolubles por dominancia.- Capítulo 2: Equilibrio de Nash de estrategia pura y juegos de movimientos simultáneos con información completa.- Capítulo 3: Estrategias mixtas, juegos estrictamente competitivos y equilibrios correlacionados.- Capítulo 4: Juegos de movimientos secuenciales con información completa. Capítulo 5: Aplicaciones a la organización industrial.- Capítulo 6: Juegos repetidos y equilibrios correlacionados.- Capítulo 7: Juegos de movimientos simultáneos con información incompleta.- Capítulo 8: Subastas.- Capítulo 9: Equilibrio bayesiano perfecto y juegos de señalización.- Capítulo 10: Juegos de señalización más avanzados. Leer más
Sobre el autorSiga a los autores para recibir actualizaciones de nuevas publicaciones, además de recomendaciones mejoradas.Félix Muñoz-GarcíaContenido breve visible, doble toque para leer el contenido completo.Contenido completo visible, doble toque para leer el contenido breve.Descubra más libros del autor, vea autores similares, lea los blogs del autor y másLeer másLeer menos
Equilibrio de Nash 3 jugadores
Hemos hecho muy poca teoría (demostración del teorema de la utilidad esperada, caracterización de la estructura de los juegos de suma cero, existencia de equilibrios perfectos de subjuego, y poco más); hemos trabajado en la búsqueda de soluciones a problemas de decisión no triviales y equilibrios en juegos no triviales.
En juegos de forma estratégica hemos trabajado en equilibrios de estrategia pura, equilibrios mixtos, equilibrios correlacionados y equilibrios Bayes-Nash. En los juegos de forma extensiva hemos hecho equilibrios de Nash y subjuegos perfectos, y sólo hemos
visto un par de ejemplos de juegos de información imperfecta (sin entrar en las sublemas de los refinamientos de subjuego perfecto). En los juegos cooperativos hemos calculado el Núcleo, el valor de Shapley y el Núcleo, con especial atención al juego del aeropuerto y al juego de la quiebra. Hemos terminado con una breve introducción a los juegos repetidos y a la idea de las oportunidades de cooperación en las relaciones de largo plazo. ¡Gracias por asistir al curso!
