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商业中的博弈论：战略决策......
1,2 助理教授，Innocent Hearts 机构集团 摘要 博弈论是理解商业中理性决策者之间战略互动的分析框架。本文探讨了博弈论在商业战略中的应用，重点研究了企业如何使用博弈论模型来增强决策能力并在复杂的市场中获得竞争优势。本文包括不同行业的公司案例研究，例如 Infosys、苹果和三星等公司在全球智能手机市场上的竞争、亚马逊和 Flipkart 在电子商务领域的竞争以及可口可乐和百事可乐在软饮料行业的竞争。每个案例研究都展示了博弈论在现实商业场景中的相关应用，并展示了企业如何使用博弈论模型（如纳什均衡、混合策略和重复博弈）来应对竞争压力、优化定价和预测竞争对手的行为。本文的结论是，博弈论是战略规划的重要工具，使企业能够预测竞争对手的动作并做出有效反应。关键词：博弈论、囚徒困境、序贯博弈、定价策略、纳什均衡、主导策略。 简介 战略决策是企业成功的关键。在当今竞争激烈的商业环境中，组织面临着复杂的战略选择，需要仔细了解竞争对手的行动。博弈论是数学的一个分支，它为分析这些相互作用提供了一个强大的框架，使企业能够预测竞争对手的举动并做出决策以最大化各自的收益。本文探讨了博弈论在商业中的应用，重点关注其在战略决策中的作用及其产生的竞争优势。 当今的公司面临的竞争是动态的、相互关联的。了解竞争对手、客户和其他利益相关者的反应对于保持竞争优势至关重要。博弈论提供了对这些相互作用的洞察，为企业提供了预测潜在结果和制定优化绩效策略的工具。 目标 本研究论文的主要目标是：
量子博弈论遇上量子网络
摘要 — 经典博弈论是一种强大的工具，专注于优化经典有线和无线网络中的资源分配和共享。随着量子网络成为在量子计算机之间提供真正连接的一种手段，利用博弈论解决量子网络的纠缠分布和访问、路由、拓扑提取和推理等挑战势在必行。量子网络由于其固有的生成和共享量子态的能力，为量子博弈提供了良好的发展机会。此外，量子博弈提供了更高的收益和获胜概率、新的策略和均衡，这些在经典博弈中是无法想象的。利用量子博弈论解决量子网络中的基本挑战开辟了一个需要跨学科努力的基础研究方向。在本文中，我们介绍了一种新颖的博弈论框架，用于利用量子策略来解决量子网络的关键功能之一，即纠缠分布，这是一个典型的例子。我们通过展示量子策略在链路保真度提高和通信延迟减少方面的优势，将量子策略与经典策略进行了比较。未来，我们将推广我们的游戏框架，以优化任何量子网络拓扑上的纠缠分布和访问。我们还将探索如何利用量子游戏来解决其他挑战，如路由、量子操作优化和拓扑设计。
量子博弈论与量子网络的结合
摘要 经典博弈论是一种强大的工具，专注于优化经典有线和无线网络中的资源分配、配置和共享。随着量子网络逐渐成为提供量子计算机之间真正连接的一种手段，利用博弈论来解决纠缠分布和访问、路由、拓扑提取和推理等挑战势在必行。量子网络由于其固有的生成和共享量子态的能力，为应用量子博弈提供了良好的机会。此外，量子博弈提供了更高的收益和获胜概率、新策略和均衡，这些在经典博弈中是无法想象的。利用量子博弈论解决量子网络中的基本挑战开辟了一个新的基础研究方向，需要跨学科的努力。在本文中，我们介绍了一种新颖的博弈论框架，用于利用量子策略来解决——作为一个典型的例子——量子网络的关键功能之一，即纠缠分布。我们通过展示量子策略在链路保真度提高和通信延迟减少方面的优势，将量子策略与经典策略进行了比较。未来，我们将推广我们的游戏框架，以优化任何量子网络拓扑上的纠缠分布和访问。我们还将探索如何利用量子游戏来解决其他挑战，如路由、量子操作优化和拓扑设计。
带有欺骗性的图上安全博弈中的综合资源分配与策略合成
欺骗在信息不完全的战略互动中起着至关重要的作用。受安全应用的启发，我们研究了一类具有单边不完全信息的双人回合制确定性博弈，其中玩家 1（P1）的目的是阻止玩家 2（P2）达到一组目标状态。除了行动之外，P1 还可以放置两种欺骗资源：“陷阱”和“假目标”，以误导 P2 有关博弈的转变动态和收益。陷阱通过使陷阱状态看起来正常来“隐藏真实”，而假目标通过将非目标状态宣传为目标来“揭示虚构”。我们感兴趣的是联合合成利用 P2 错误信息的 P1 的最佳诱饵放置和欺骗性防御策略。我们在图模型上引入了一个新颖的超博弈和两个解决方案概念：隐秘欺骗必胜和隐秘欺骗几乎必胜。这些确定了 P1 可以在有限步内或以 1 的概率阻止 P2 到达目标的状态，并且 P2 不会意识到自己被欺骗了。因此，确定最佳诱饵位置相当于最大化 P1 的欺骗获胜区域的大小。考虑到探索所有诱饵分配的组合复杂性，我们利用组合合成概念来表明诱饵放置的目标函数是单调的、非减的，并且在某些情况下是亚模或超模的。这导致了一个诱饵放置的贪婪算法，当目标函数是亚模或超模时实现 (1 − 1 / e ) 近似。提出的超博弈模型和解决方案概念有助于理解各种安全应用中的最佳欺骗资源分配和欺骗策略。
人工智能时代的语言博弈论
理解决策问题和战略互动中的人类行为在经济学、心理学和人工智能领域有着广泛的应用。博弈论为这种理解提供了坚实的基础，其基础是个人旨在最大化效用函数的理念。然而，影响策略选择的确切因素仍然难以捉摸。虽然传统模型试图将人类行为解释为可用行动结果的函数，但最近的实验研究表明，语言内容对决策有显著影响，从而促使范式从基于结果的效用函数转变为基于语言的效用函数。鉴于生成式人工智能的进步，这种转变比以往任何时候都更为紧迫，它有可能通过基于语言的互动来支持人类做出关键决策。我们提出将情绪分析作为这一转变的基本工具，并通过分析独裁者博弈中的 61 条实验指令迈出了第一步，独裁者博弈是一种经济博弈，捕捉了自我利益与他人利益之间的平衡，这是许多社会互动的核心。我们的元分析表明，情绪分析可以解释超越经济结果的人类行为。我们讨论了未来的研究方向。我们希望这项研究能为一种新颖的博弈论方法奠定基础，强调语言在人类决策中的重要性。
原创研究 消费者风险规避下，药品供应链中仿制药的区块链应用：博弈论模型
背景：区块链有望减轻药品供应链中消费者对仿制药的风险规避和质量不确定性。本研究调查了区块链采用对披露市场上与原药竞争的仿制药质量信息的影响，并提出了相应的法律措施。方法：我们采用博弈论模型分析包括仿制药制造商、原药制造商和零售商的药品供应链。我们研究供应链成员何时应采用区块链来处理仿制药以及区块链如何影响药品供应链。结果：我们的结果表明，仿制药的质量信息决定了区块链采用如何影响仿制药和原药的价格和销售数量。此外，我们观察到，只有当消费者的风险规避程度足够低时，仿制药制造商和零售商才会决定采用区块链。此外，较低的风险规避程度可以通过采用区块链提高整个供应链的盈利能力，并为消费者、仿制药制造商和零售商创造采用区块链的三赢局面。结论：为了减轻消费者的风险规避，法律应该维护消费者权益。区块链的应用在一定条件下可以惠及药品供应链和消费者，但也需要供应链成员利益的协调和质量信息的公开。关键词：仿制药，药品供应链，风险规避，质量不确定性，区块链应用
使用随机策略网络寻找无梯度的连续动作博弈的混合策略均衡
我们研究在无法获得梯度的情况下计算连续动作博弈的近似纳什均衡的问题。这种游戏访问在强化学习环境中很常见，其中环境通常被视为黑匣子。为了解决这个问题，我们应用了零阶优化技术，将平滑梯度估计量与均衡寻找动力学相结合。我们使用人工神经网络来模拟玩家的策略。具体而言，我们使用随机策略网络来模拟混合策略。这些网络除了接收观察结果外，还接收噪声作为输入，并且可以灵活地表示任意依赖于观察结果的连续动作分布。能够模拟这种混合策略对于解决缺乏纯策略均衡的连续动作博弈至关重要。我们使用博弈论中纳什收敛指标的近似值来评估我们方法的性能，该指标衡量玩家从单方面改变策略中可以获得多少益处。我们将我们的方法应用于连续的 Colonel Blotto 游戏、单品和多品拍卖以及可见性游戏。实验表明，我们的方法可以快速找到高质量的近似均衡。此外，它们还表明输入噪声的维度对于性能至关重要。据我们所知，本文是第一篇解决具有无限制混合策略且没有任何梯度信息的一般连续动作游戏的论文。