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第 8 章：主导策略 1 囚徒困境 2 ...
这个博弈就是著名的囚徒困境，其中 C i 解释为玩家 i 与另一个玩家合作，而 D i 则背叛另一个玩家。这个博弈对人类的悲惨结局提供了深刻的解释（以及可能躲避厄运的复杂指示）。但是现在我们仅用它来介绍严格支配策略的概念。玩家 i 的策略 si 被另一个策略 s ′ i 严格支配，并且无论另一个玩家选择哪种策略，该玩家的预期收益都严格大于 si。例如，在囚徒困境中，C 1 被 D 1 严格支配：如果玩家 2 选择 C 2 ，则 C 1 的收益为 1 而 D 1 的收益为 2 ；如果玩家 2 选择 D 2 ，则 C 1 的收益为 - 3 而 D 1 的收益为零。因此，玩家 1 将选择 D 1 。同样，C 2 严格受 D 2 支配，因此玩家 2 会选择 D 2 。因此，尽管如果他们选择 (C 1, C 2)，可能会得到 (1, 1) 的“双赢”结果，但两位玩家最终选择 (D 1, D 2)，从而得到 (0, 0)。因此，我们得到 (D 1, D 2) 作为博弈的主导策略均衡。
博弈论 – 定义 -1 • 策略是一种完整的……
- N = {1, 2, ..., n} 是有限的参与者集 - S i 是参与者 i 的策略集，对于每个参与者 i ∈ N - 策略组合集表示为 S ≡ S 1 × ... × S n , - ui : S → R 是一个效用函数，它与每个策略组合 s ≡ (s 1 , ..., sn ) 和每个参与者 i ∈ N 的收益 ui (s) 相关联。当 S i 对于每个 i ∈ N 都是有限的时，我们将 Γ 称为有限博弈。所有参与者的策略组合表示为 s ≡ (s 1 , ..., sn ) ∈ S。除参与者 i 之外的所有参与者的策略组合表示为 s −i 。除参与者 i 之外的参与者的所有策略组合的集合表示为 S −i 。 • 如果对于所有 s -i ∈ S -i ，则玩家 i 的策略 si 严格优于其策略 s ' i
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Pandoras Box Player 系统（STD 和 PRO）具有大量新的视觉效果，包括每个层和输出均可访问的各种键控滤镜，将视频合成提升到新的创意水平。动态 Aeon™ 效果引擎允许为每个层分配多个 fx。Aeon™ 链通过拖放创建，并通过时间线、TCP/UDP、Art-Net / DMX512 矩阵输出的任意组合单独控制。内置的 DMX 矩阵渲染允许创建自定义应用程序，其中需要将 LED 或照明设备用作巨型视频表面的像素。
4 混合策略均衡
战略博弈的纳什均衡是一种行动概况，其中每个玩家的行动都是在其他所有玩家的行动的情况下最优的（定义 23.1）。这种行动概况对应于理想情况的稳定状态，其中对于游戏中的每个玩家来说，都有一个个体群体，并且每次游戏时，都会从每个群体中随机抽取一名玩家（参见第 2.6 节）。在稳定状态下，每个玩家在玩游戏时的行为都是相同的，并且没有玩家希望改变自己的行为，因为他们知道（根据自己的经验）其他玩家的行为。在稳定状态下，每个玩家的“行为”都只是一种行动，并且每个群体中的所有玩家都选择相同的行动，游戏的每次游戏结果都是相同的纳什均衡。更一般的稳定状态概念允许玩家的选择发生变化，只要选择模式保持不变。例如，给定群体的不同成员可能会选择不同的行动，每个玩家在玩游戏时都会选择相同的行动。或者，每个人在每次玩游戏时，都可能按照相同的、不变的分布概率地选择自己的行动。这两个更一般的稳定状态概念等同于
使用战斗 AI 准确度来平衡难度
在电子游戏中，调整战斗难度可能是一项艰巨的任务。当我们谈论多个 AI 代理同时向玩家射击的场景时，情况尤其如此。在这种情况下，可能会出现意外的伤害峰值，这会使难度平衡变得更加困难。本章将展示如何在不损害玩家体验的情况下避免它们，同时仍为设计师提供许多平衡功能。有几种不同的方法来解决这个问题。我们可以调整 AI 武器造成的伤害；我们可以添加一些启发式方法，根据诸如玩家上次被击中后经过的时间或同时瞄准玩家的 AI 数量等因素动态修改伤害值；或者我们可以让 AI 不那么准确，每隔几次射击才真正击中玩家一次。后者将是本章的重点：利用 AI 的准确性来更好地控制玩家每帧可以受到的伤害量。这是一个复杂而有趣的话题，主要有两个部分：
Flutter Entertainment plc 2023 年年度报告及账目
3. 该指标不包括仅使用过新玩家或玩家保留奖励的个人，该指标仅适用于在线玩家，不包括零售玩家活动。我们的 AMP 信息基于我们每个品牌收集的玩家数据，这些品牌通常各自使用自己独特的数据平台，并反映了使用多个品牌的个人产生的重复程度。此外，我们不会从为整个集团提供的 AMP 信息中消除在多个部门使用我们产品的个人玩家的重复数据。
ThinkPad T14S Gen 6（AMD） - 概述 - 联想
All battery life claims are approximate maximum and based on results using MobileMark® 2018 , MobileMark® 25 , JEITA 2.0, continuous 1080p local video playback (using default Media Player in Fullscreen mode with 150nits brightness and default volume level), or Google Power Load Test (PLT) battery-life benchmark tests.实际电池寿命会因许多因素而异，例如产品配置，软件，无线功能，电源管理设置和屏幕亮度。电池的最大容量将随时间，环境温度和使用而降低。请参阅Microsoft®链接，以获取有关Windows®PerformancePower Slider的更多信息。
博弈论 博弈的解决方案
回答：最大最小和最小最大最优标准基于以下原则：“如果玩家列出所有潜在策略中最坏的结果，那么他将选择与这些最坏结果中最好的结果相对应的策略。最大最小最优标准：最大最小标准涉及选择使可实现的最小收益最大化的替代方案。玩家会查看每个策略或行动方案中最坏的结果，然后从中选择最高的结果。因此，玩家从所有最小利润中选择最大值。因此，最大最小代表最大化你的最小利润。双人游戏中的获胜玩家会采用这种策略。在双人游戏的收益矩阵中，最大最小是行最小值的最大值。最小最大最优标准：最小最大标准涉及选择使可实现的最大收益最小化的替代方案。玩家会查看每个策略或行动方案中最坏的结果，然后从中选择最低的结果。因此，玩家从所有最大损失中选择最小值。因此，minimax 代表最小化你的最大损失。双人游戏中的失败者采用这种策略。在双人游戏的收益矩阵中，Minimax 是最大值列的最小值。4. 什么是鞍点？