《博弈与搜索》课件

《博弈与搜索》ppt课件CONTENTS•博弈论基础•博弈策略与均衡目录•搜索算法•博弈与搜索的结合应用•案例分析CHAPTER01博弈论基础博弈论的定义与分类博弈论的定义博弈论是研究决策主体在相互影响、相互作用的环境下如何进行决策并达到均衡的科学博弈论的分类根据参与人数量、行动顺序、信息结构等因素，博弈论可以分为合作博弈和非合作博弈、静态博弈和动态博弈、完全信息博弈和不完全信息博弈等类型博弈论的基本概念行动策略行动是参与人在博弈中的决策策略是参与人在博弈中选择的变量，可以是选择策略、采取行动方案，可以是纯策略或混行动等合策略参与人信息支付参与人是博弈中的决策主体，信息是参与人在博弈中了解到支付是参与人在博弈中获得的可以是个人、组织或国家的关于其他参与人行动或策略收益或损失，是衡量博弈结果的情报的重要指标博弈论的应用场景01020304经济学政治学社会学计算机科学博弈论在经济学中广泛应用于博弈论在政治学中用于研究国博弈论在社会学中用于研究社博弈论在计算机科学中用于人市场交易、企业竞争、产业组际关系、政治权力斗争等领域会行为、社会互动等领域工智能、算法设计等领域织等领域CHAPTER02博弈策略与均衡纳什均衡纳什均衡是指在博弈中，所有参与者的最优策略纳什均衡是一种非合作博弈均衡，它假设所有参组合，使得在给定其他参与者策略的情况下，没与者都是理性的，并且了解其他参与者的策略有任何一个参与者可以通过单方面的改变其策略来获得更好的结果在纳什均衡中，每个参与者都认为其他参与者的纳什均衡可以通过求解参与者的最优策略来找到，策略是已知的，并且选择最优策略以最大化自己通常需要使用数学方法和计算机模拟的收益优势策略均衡优势策略均衡是指在一个博弈中，对优势策略均衡是一种特殊的纳什均衡，于每个参与者来说，选择某个特定的它假设每个参与者都有优势策略，并策略比选择其他任何策略都要好且其他参与者也知道这一点在优势策略均衡中，每个参与者都选优势策略均衡可以通过比较每个参与择自己的优势策略，并且不再考虑其者的收益来确定，通常用于解决零和他参与者的策略博弈问题子博弈精炼纳什均衡子博弈精炼纳什均衡是指在子博弈精炼纳什均衡是一种子博弈精炼纳什均衡通常用子博弈精炼纳什均衡可以通博弈的子博弈中，所有参与更严格的纳什均衡，它要求于分析不完全信息博弈和动过求解子博弈中的最优策略者的最优策略组合，使得在在每个子博弈中都存在纳什态博弈，其中参与者的行为和约束条件来找到给定其他参与者策略的情况均衡和策略可能随着时间的推移下，没有任何一个参与者可而发生变化以通过单方面的改变其策略来获得更好的结果贝叶斯纳什均衡贝叶斯纳什均衡是指在博弈中，在贝叶斯纳什均衡中，每个参所有参与者在给定其他参与者与者都根据其他参与者的类型类型分布的情况下，选择最优分布和自己的信念来选择最优策略以最大化自己的期望收益策略贝叶斯纳什均衡是一种考虑参贝叶斯纳什均衡可以通过求解与者类型不确定性的纳什均衡，参与者的期望收益和类型分布其中参与者的类型可能是私密来找到，通常用于分析不完全信息或公共信息信息博弈问题CHAPTER03搜索算法深度优先搜索030102特点04总结词详细描述应用场景深度优先搜索适合用于无权图或一种基于图的搜索算法，通过有向图，但不适合用于稠密图或深度遍历图中的节点来寻找目标节点深度优先搜索从起始节点开始，有环图用于解决迷宫问题、图的着色问尽可能深地搜索图的分支，直题等到达到目标节点或无法再深入为止，然后回溯到上一个节点，继续搜索其他分支，直到找到目标节点或搜索完所有节点广度优先搜索总结词详细描述特点应用场景一种基于层的搜索算法，按广度优先搜索从起始节点开广度优先搜索适合用于稠密用于解决最小生成树问题、照从上到下、从左到右的顺始，先访问离起始节点最近图或无环图，但不适合用于最短路径问题等序遍历图中的节点的节点，然后逐步向外扩展，有向图或稀疏图直到达到目标节点或无法再扩展为止在访问过程中，使用队列来保存待访问的节点A搜索算法01020304总结词详细描述特点应用场景一种启发式搜索算法，通A搜索算法使用启发式函A搜索算法适合用于稀疏用于解决路径规划问题、过评估节点的重要性来指数来评估节点的优先级，图或有权图，尤其适用于机器人导航问题等导搜索过程优先访问最有可能达到目存在大量无用节点的情况标节点的节点在搜索过程中，使用堆来保存待访问的节点，并根据启发式函数的值进行排序CHAPTER04博弈与搜索的结合应用游戏AI设计游戏AI设计中的博弈与搜索通过博弈与搜索的结合，游戏AI可以更加智能化，能够根据玩家的行为和策略进行动态调整，提高游戏的可玩性和挑战性游戏AI设计中的路径规划与决策通过博弈与搜索算法，游戏AI可以更加高效地规划路径和做出决策，使得游戏中的角色能够更加自然和智能地行动游戏AI设计中的机器学习机器学习技术可以用于训练游戏AI，使其能够从游戏数据中学习和优化策略，提高游戏AI的智能水平和自适应性路径规划与决策路径规划算法强化学习通过博弈与搜索算法，可以高效地寻强化学习是机器学习的一个重要分支，找从起点到终点的最优路径，适用于通过博弈与搜索算法，可以训练智能各种场景，如机器人导航、物流配送体在环境中进行自我学习和优化，提等高其决策能力决策理论在博弈与搜索中，决策理论是重要的基础，通过建立决策模型和评估不同策略的优劣，可以制定出更加合理的决策方案机器学习中的博弈与搜索机器学习中的博弈论博弈论是研究决策主体在相互作用下的决策以及这些决策的均衡问题的理论在机器学习中，博弈论可以用于处理多智能体之间的竞争和协作问题机器学习中的搜索算法搜索算法是机器学习中常用的技术之一，通过博弈与搜索的结合，可以提高搜索效率和精度，适用于分类、回归和聚类等任务机器学习中的强化学习强化学习是机器学习中的一种重要方法，通过博弈与搜索算法，可以训练智能体在环境中进行自我学习和优化，提高其性能和适应性CHAPTER05案例分析AlphaGo的博弈策略010203深度学习蒙特卡洛树搜索强化学习AlphaGo使用深度神经网结合深度学习与蒙特卡洛通过与自己对弈，络来学习和预测棋局变化，树搜索，在每一步棋局中AlphaGo不断优化策略并通过自对弈训练不断优化评估多种可能性，并选择提高水平，实现了从零基策略最优解础到超越人类的进步自动驾驶中的路径规划博弈论在自动驾驶中的应用自动驾驶车辆在行驶过程中需要考虑其他车辆、1行人和障碍物的行为，使用博弈论来制定最优路径规划强化学习在自动驾驶中的应用通过模拟驾驶环境和实际道路测试，使用强化学2习算法训练自动驾驶车辆，使其能够做出最优决策传感器融合技术结合多种传感器数据，如雷达、激光雷达和摄像3头，实现高精度地图和障碍物识别，为自动驾驶车辆提供可靠的环境感知基于博弈的推荐系统设计用户画像01通过分析用户历史行为和偏好，构建用户画像，为推荐系统提供基础数据博弈论在推荐系统中的应用02利用博弈论来分析用户与物品之间的互动关系，设计更加精准的推荐算法强化学习在推荐系统中的应用03通过模拟用户行为和反馈，使用强化学习算法训练推荐系统，使其能够为用户提供更加个性化的推荐THANKS[感谢观看]。