
【计】 game graph
【计】 game; game playing; Grundy's game Grundy
chart; drawing; fig.; map; plot; picture; intention; attempt; plan
【计】 diagram; graphtyper
【化】 diagram
【医】 chart; column diagram; diagram; graph; map; picture; schema; scheme
sheet
博弈图(Game Graph)是博弈论与图论交叉领域的核心概念,用于描述多方参与者在策略互动中的决策路径和可能结果。从汉英词典视角分析,“博弈”对应英文“game”,指规则明确的策略竞争;“图”译为“graph”,表示由节点(nodes)和边(edges)构成的数学结构。博弈图将博弈过程抽象为有向图,其中节点代表博弈状态(如玩家决策点或收益分配点),边表示玩家可采取的动作或状态转移路径。
在形式上,博弈图可定义为三元组 $G = (V, E, lambda)$,其中:
该模型广泛应用于人工智能决策树(如AlphaGo的蒙特卡洛树搜索)、经济学纳什均衡分析和网络安全协议验证等领域。与博弈树(Game Tree)的区别在于,博弈图允许循环路径,更适合描述无限重复博弈或状态可回溯的交互场景。
权威文献推荐参考冯·诺依曼与摩根斯特恩合著的《博弈论与经济行为》(Princeton University Press),以及斯坦福大学博弈论研究中心的公开课程资料。
博弈图是博弈论中的一个核心概念,主要用于分析游戏中各状态的性质(如必胜或必败)。以下是详细解释:
博弈图是一种有向无环图(DAG),其中:
通过博弈图,可以判断每个状态是必胜状态(先手必胜)还是必败状态(先手必败)。例如在NIM博弈中,通过计算各堆石子数的异或和(NIM和)来确定胜负,公式为: $$ text{sum} = a_1 bigoplus a_2 bigoplus dots bigoplus a_n $$ 若sum≠0则为必胜状态,反之则为必败状态。
博弈图与博弈树(提到的树形结构)有相似性,但博弈树更侧重描述多阶段决策路径,而博弈图更广泛用于状态转换分析。两者均属于博弈论中策略可视化的工具。
博弈图通过结构化的方式将游戏抽象为状态与策略的关系,是解决NIM类游戏、组合博弈等问题的基础工具。若需更深入理论或应用案例,可参考算法与博弈论的专业资料。
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