随机博弈【 皇朝娛樂遊戲平台:結交全球玩家,共享無限樂趣】
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随机博弈


皇朝娛樂遊戲平台:結交全球玩家,共享無限樂趣


百家樂一副牌中的數學概率及勝率分析




随机博弈

>隨機博弈 | 機器之>報>人工智能
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>微信掃一掃獲取更多資p>隨機博p>隨機博弈(stochastic game)在博弈論中是一類由一個或多個參與者所進行的、具有狀態概率轉移的動態博弈,由勞埃德·夏普利(Lloyd Shapley)於20世紀50年代初期


來源:維基百/p>簡p> 在博弈論中,隨機博弈是一類由一個或多個參與者進行的、具有狀態概率轉移的動態博弈,是由勞埃德·夏普利(Lloyd Shapley)於20世紀50年代初期


隨機博弈由一系列階段組成。在博弈中每一階段的起始,博弈處於某種特定狀態。每一參與者選擇某種行動,然後會獲得取決於當前狀態和所選擇行動的收益。之後,博弈發展到下一階段,處於一個新的隨機狀態,這一隨機狀態的分佈取決於先前狀態和各位參與者選擇的行動。在新狀態中重複上述過程,然後博弈繼續進行有限或無限個數的階段。一個參與者得到的總收益常用各階段收益的貼現和,或是各階段收益平均值的下限來計

隨機博弈是指的是這樣的一個博弈遊戲,目前有任意堆石子,每堆石子個數也是任意的,雙方輪流從中取出石子,規則如

每一步應取走至少一枚石子;每一步只能從某一堆中取走部分或全部石

如果誰取到最後一枚石子就


數學


隨機博弈的組成部分有:有限參與者集 ;狀態空間 (可以是有限集,也可以是可測空間);對於每一參與者,存在行動集S^i(可以是有限集,也可以是可測空間(S^i,S^i)); 是\times S到 的轉移概率,其中S=\times _i\subseteq IS^i是行動組合,P(A|m,s)是下一狀態處於中的概率,而給定了當前狀態和當前行動組合;從S到R^I的收益函數,其中的第個坐標g^i是參與者 的收益,而g^i是狀態和行動組合數。

博弈以某個初始狀態1 開始。在階段中,參與者最先觀測到 ,同時選擇行動s_t^i \subseteq S^i,然後觀測到行動組合s_t=(s_t^i)_i,然後以概率P(\cdot |m_t,s_t)自然選擇 + 1} 。一次隨機博弈m_1,s_1,...,m_t,s_t定義了一個收益流g_1,g_2,...g_t,其中g_t=g(
,s_t) 。

的闡析

隨機博弈由多個博弈階段組成。在每一個階段的開始,博弈處在某個特定狀態下。參與者選擇自身的策略並獲得相應的由當前狀態和策略決定的報酬。然後博弈按照概率的分佈和參與者策略隨機轉移到下一個階段。在新的狀態階段,重複上一次的策略選擇過程,然後博弈繼續進行。參與者在隨機博弈中獲得的全部報酬一般用各個階段報酬的貼現值來計算,或者用各個階段報酬平均值的下計算。

如果隨機博弈中參與者的數量有限並且每個博弈階段可能的狀態數量有限,那麼一個具有有限博弈階段的隨機博弈一般都存在一個納什均衡。同樣的,對於一個具有無窮階段的隨機博弈,如果使用各個階段報酬的貼現值來計算整個博弈階段的報酬,那麼這個隨機博弈也是具有納什均衡的。尼古拉斯·維勒(Nicolas Vieille)已經證明具有有限階段和有限狀態的兩人隨機博弈當中,如果博弈過程的報酬使用各個階段報酬平均值的下限來計算的話,是具有逼近納什均衡的。然而,包含2個以上的參與者的隨機博弈是否存在納什均衡,仍然是個未
的問題。

隨弈的應用

隨機博弈在經濟學、演化生物學和計算機網絡中都有應用。事實上,隨機博弈是重複博弈的一般化過程(重複博弈是指在每個博弈階段都處於相狀態)。

亞伯拉罕·奈曼(Abraham Neyman)和Sylvain Sorin所著的書籍是最完備的有關隨機博弈的參考材料。Jerzy A. Filar和Koos Vrieze所著的書更為基礎,在書中給出了嚴密的關於[馬爾可夫決策過程](MDP)和雙人隨機博弈的標準處理方法。他們創造了Competitive MDPs這個術語來概括單人和雙人隨機博
這個概念。<




描述



隨機博弈是一類由一個或多個參與者進行的、具有狀態概率轉移的動態博弈,是由勞埃德·夏普利(Lloyd Shapley)於20世紀50年代初期提出。也因為Lloyd Shapley在博弈論領域的卓越貢獻,在2012年獲得了經濟學領域的諾貝爾獎"for the theory of stable allocations and the practice o
arket design."。

貼現因子為λ(0<λ<=1)的貼現博弈Γλ 中,參與者 的收益是\lambda \sum_t=1^\infty(1-\lambda)^(t-1)g_t^i。 階段博弈中,參與者 的收益是\overlineg^i_n:=\f
1n\sum_t=1^ng_t^i 。

若存在有限多個狀態和行動的二人零和博弈Γ(各自是Γλ)的值為(1)(各自是λ(1)),則(1) 在 趨於無窮時收斂到一個極限,且λ(1)在λ趨於0時收斂到相同的極限。這一結論已被杜魯門·彪利(Truman Bewley)和艾朗·克爾伯格(Elon K
berg)於1976年證明。

若參與者數量有限且行動集和狀態集有限,則有限階段隨機博弈總有納什均衡,對於總收益是貼現和的無限多階段隨機博弈也是如此。尼古拉斯·維勒(Nicolas Vieille)已經證明當總收益是各階段收益平均值的下極限時,所有具有有限狀態和行動空間的二人隨機博弈都有近似納什均衡。不過,當參與者多於2名時,隨機博弈是否存在這類均衡仍是一個極戰性的開放性問題。

2003年,Neyman, A., Sorin, S., & Sorin, S.對隨弈的應

【出處:主要事件




年份 事件 相關論文/Reference

1953 Shapley, L. S.提出隨機博弈 Shapley, L. S. (1953). Stochastic games. Proceedings of the national academy of sciences, 39(10), 1095-1100.

1976 Bewley, T., 等人證明收斂時會達到相同的極限 Bewley, T., 皇朝娛樂外圍賭博 & Kohlberg, E. (1976). The asymptotic theory of stochastic games. , (3), 197-208.

1981 Mertens, J. F., & Neyman, A.證明二人零和隨機博弈具有一致值 Mertens, J. F., & Neyman, A. (1981). Stochastic games. International Journal of Game Theory, 10(2), 53-66.

2003 Neyman, 皇朝娛樂網絡賭場 A., Sorin, S., & Sorin, S.對隨機博弈的應用進行討論 Neyman, A., Sorin, S., & Sorin, S. (Eds.). (2003). Stochastic games and applications (Vol. 570). Springer Science & Bus
ss Media.


y

>3
展分析

瓶頸



包含2個以上的參與者的隨機博弈是否存在納
然是個未




未來發展方向



無論是納什均衡還是隨機博弈,它們最初都是經濟學領域的課題,但是隨着時代的發展,計算機與其他多個領域的相互融合,它們的
輔相成指日可待

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百家樂一副牌中的數學概率及勝率分析




百家樂是一個受歡迎的賭博遊戲,而在這個遊戲中,玩家通過下注來預測莊家和玩家兩方誰能獲得更接近9點的牌型。在這場遊,數學概率及勝率是非常重要的因素。


首先,讓我們來看一下百家樂中每個下注選項的勝出機率:





下注莊家:這個下注選項在一副牌中的勝出機率為49.32%。


下注玩家:這個下注選項在一副牌中的勝出機率為50.68%。


下注和局:這個選項在一副牌中的勝出機率為9.54%。



從以上機率中可以看出,下注玩家的勝利機率稍微高於下注莊家。然而,為了平衡這一差距,賭場通常會對下注莊家的勝利收取一定的佣金,通常是5%。這意味著下注莊家的勝率為47.87%,而下注玩家的實際勝率為50.68%。


此外,下注和局的勝利機率相對較低,僅為9.54%。因此,下注和局的風險更高,但如果下注和局
功,則可獲得比較高的回報率,通常是8比1或9比1。


值得注意的是,這些機率僅適用於使用一副牌的百家樂遊戲。在實際場景中,賭場通常會使用八副牌或更多的牌來玩樂,這樣可以增加遊戲的難度並提高賭場的利潤。


總結來說,百家樂是一個基於數學概率的遊戲,具有一定的勝出機率。玩家可以通過下注莊家或玩家來增加他們的勝率,但需要注意莊家下注的佣金,以及和局下注的風險。最重要的是,玩家應該理智地管理自己的資金,以提高他們在百家樂中的長期利益。



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