数学思维 | 博弈论经典案例分析—囚徒困境

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摘要
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囚徒困境

Q:

什么是囚徒困境?

A:

是指两个被捕的囚徒之间的一种特殊博弈,说明为什么甚至在合作对双方都有利时,保持合作也是困难的。囚徒困境是博弈论的非零和博弈中具代表性的例子,反映个人最佳选择并非团体最佳选择。虽然困境本身只属模型性质,但现实中的价格竞争、环境保护、人际关系等方面,也会频繁出现类似情况。

举个例子:

1950年,由就职于兰德公司的梅里尔·弗勒德和梅尔文·德雷希尔拟定出相关困境的理论,后来由顾问艾伯特·塔克以囚徒方式阐述,并命名为“囚徒困境”。经典的囚徒困境如下:

警方逮捕甲、乙两名嫌疑犯,但没有足够证据指控二人入罪。于是警方分开囚禁嫌疑犯,分别和二人见面,并向双方提供以下相同的选择:

▶若一人认罪并作证检控对方(相关术语称“背叛”对方),而对方保持沉默,此人将即时获释,沉默者将判监10年。

▶若二人都保持沉默(相关术语称互相“合作”),则二人同样判监1年。

▶若二人都互相检举(相关术语称互相“背叛”),则二人同样判监8年。

用表格概述如下:

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解说
如同博弈论的其他例证,囚徒困境假定每个参与者(即“囚徒”)都是利己的,即都寻求最大自身利益,而不关心另一参与者的利益,这也就是经典经济学中的“理性人假设”。参与者某一策略所得利益,如果在任何情况下都比其他策略要低的话,此策略称为“严格劣势”,理性的参与者绝不会选择。另外,没有任何其他力量干预个人决策,参与者可完全按照自己意愿选择策略。

 

囚徒到底应该选择哪一项策略,才能将自己个人的刑期缩至最短?两名囚徒由于隔绝监禁,并不知道对方选择;而即使他们能交谈,还是未必能够尽信对方不会反口。就个人的理性选择而言,检举背叛对方所得刑期,总比沉默要来得低。试设想困境中两名理性囚徒会如何作出选择:

▶若对方沉默时,背叛会让我获释,所以会选择背叛。

▶若对方背叛、指控我,我也要指控对方才能得到较低的刑期,所以也是会选择背叛。

二人面对的情况一样,所以二人的理性思考都会得出相同的结论——选择背叛。背叛是两种策略之中的支配性策略。因此,这场博弈中只有一种可能能达到的纳什均衡,就是双方参与者都背叛对方,结果二人同样服刑8年。

这场博弈的纳什均衡,显然不是顾及团体利益的帕累托最优解决方案。以全体利益而言,如果两个参与者都合作保持沉默,两人都只会被判刑1年,总体利益更高,结果也比两人背叛对方、判刑8年的情况较佳。

但根据以上假设,二人均为理性的个人,且只追求自己个人利益。均衡状况会是两个囚徒都选择背叛,结果二人判决均比合作为高,总体利益较合作为低。这就是“困境”所在。例子漂亮地证明了:非零和博弈中,帕累托最优和纳什均衡是相冲突的。而且纳什均衡是较常发生的。

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固定困境

试想像囚徒困境的情况进行十次或以下。

我们可以合理地设想,如果囚徒第一次被对方指控,第二次这个囚徒也会指控对方。相反,如果第一次别人保持沉默,建立了互信的关系,你也会保持沉默,导致帕累托最优。

当然,两个囚徒都会有相似的想法,在第一局保持沉默,以期望建立互信关系,所以双方都会保持沉默。第二局时,双方亦应有相似的想法,继续保持沉默,以期继续在互信的情况下进行第三局,以致余下的八局。

这个想法合理吗?

在第十局时,互信的关系明显是没有意义的,因为十局已经完结,囚徒没有必要为维持互信的关系而沉默(没有第十一局),所以第十局囚徒一定会背叛对方的,理由和只有一局囚徒困境一样。

问题是,既然大家都知道在第十局,无论如何对方都会背叛自己的,你在第九局保持沉默也是没有意思的,要知道,保持沉默(友好关系)的原因是为了希望下一局别人保持沉默。所以第九局双方都一定会背叛对方的。

下一个问题是,双方都有相同的想法,明知第九局对方会背叛自己,所以第八局保持沉默也是没有意思的,第七局亦然,如此类推,纳什均衡是十局都会互相背叛,建立互信关系是没有可能的。

只有在囚徒困境的局数大家都不肯定的情况下,上述的推论才不会发生,才会出现互相保持沉默的现象。

以上推论即为“蜈蚣博弈”,使用了倒推法。事实上,“囚徒困境”可以看成是一环的“蜈蚣博弈”。

理论实例:

上述例子可能显得不甚自然,但现实中,无论是人类社会或大自然都可以找到类似囚徒困境的例子,将结果划成同样的支付矩阵。社会科学中的经济学、政治学和社会学,以及自然科学的动物行动学、进化生物学等学科,都可以用囚徒困境分析,模拟生物面对无止境的囚徒困境博弈。囚徒困境可以广为使用,说明这种博弈的重要性。

在我们的日常生活中,博弈论的应用极为广泛,这里还有一个比较有趣的例子:电影《美丽心灵》中,主人公纳什在酒吧碰见一位美丽的女孩,于是想要与之约会,却发现他的同伴也喜欢那位女孩,于是,他需要想到一种办法,让自己能够和那位女孩约会,当然,他做到了。感兴趣的读者可以看一下这部电影或者搜索相关的内容,下期再会。

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