Machine learningGame-theoretic
ベイジアン・ナッシュ均衡
ベイジアン・ナッシュ均衡(BNE)は、プレイヤーが他者の利得関数に関する完全な知識を持たない不完全情報ゲームにナッシュ均衡を拡張したものである。1967年にジョン・ハーサニーによって導入されたBNEは、未知の利得を確率分布から抽出されたプレイヤーのプライベートタイプとして表現することにより、不確実性下での戦略的相互作用をモデル化する。均衡は、可能な全てのタイプ実現に対する最良応答であるタイプ依存戦略を解くことによって見出される。
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出典
- Harsanyi, J. C. (1967). Games with incomplete information played by Bayesian players, Parts I, II, and III. Management Science, 14(3), 159-182. DOI: 10.1287/mnsc.14.3.159 ↗
- Harsanyi, J. C. (1968). Games with incomplete information played by Bayesian players. Management Science, 14(7), 486-502. link ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Nash Equilibrium with Incomplete Information. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/game-theory/bayesian-nash-equilibrium
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