İçeriğe geçScholarGate
KütüphaneKitaplığımMasaReview StudioAsistan
Giriş
Bu sayfada
SezgiNasıl çalışırNe zaman kullanılırGüçlü yönler & sınırlılıklarYaygın tuzaklarUygulamalarSSS🔒 Tam yöntemi okuKaynaklarİlişkili yöntemler
Bu sayfaya atıf yapBu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →
Ana sayfa›Oyun teorisi›Nash Dengesi
Machine learningGame-theoretic

Nash Dengesi

Nash Equilibrium (Lemke-Howson Algorithm) · Ayrıca şöyle bilinir: Lemke-Howson Equilibrium, Completely Labeled Pair

Nash Dengesi, hiçbir oyuncunun kendi çıkarını artırmak için tek taraflı olarak sapma yapamayacağı bir oyun teorisi çözüm kavramıdır. 1950'de John Nash tarafından biçimlendirilen Lemke-Howson algoritması, strateji politoplarındaki tamamen etiketlenmiş köşe çiftlerini tanımlayarak iki matrisli oyunlarda dengeyi hesaplamalı olarak bulur.

ScholarGate
  1. Machine learning
  2. v1
  3. 2 Kaynaklar
  4. PUBLISHED
Bu sayfaya atıf yap →
Araçlar & kaynaklar
Slaytları indir
Öğren & keşfet

Tam yöntemi oku

Yalnızca üyeler

Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.

Giriş yap

Yöntem haritası

İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.

Nash Dengesi
Bayesci Nash DengesiShapley DeğeriAlt Oyun Mükemmel DengesiVCG MekanizmasıDenge Durumu: Arrow-Debr…Cournot RekabetiEvrimsel Oyun TeorisiAsil-Vekil ModeliRastgele Fayda ModeliStackelberg Rekabeti

Ne zaman kullanılır

İki oyunculu ve ayrık strateji alanlarına sahip oyunları incelerken veya tamamen karışık dengeleri ararken Nash Dengesi analizini kullanın. Stratejik etkileşimin en önemli olduğu rekabet, müzakere ve koordinasyon problemlerini modellemek için uygundur. Lemke-Howson yöntemi, bozulmamış iki matrisli oyunlarda en iyi şekilde çalışır; bozulmuş durumlar sembolik hesaplama veya pertürbasyon gerektirebilir.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Sonlu iki matrisli oyunlarda Nash dengelerini bulmak için hesaplamalı olarak verimlidir
  • Bozulmamış oyunlar için tamamen etiketlenmiş bir köşe çiftine yakınsamayı garanti eder
  • Kombinatoryal geometri ile oyun teorisi arasında teorik bir temel sağlar
  • Karışık strateji dengelerine uygulanabilir, ki bunlar genellikle saf strateji sonuçlarından daha gerçekçidir
Sınırlılıklar
  • Yalnızca iki oyunculu (iki matrisli) oyunlarla sınırlıdır; n-oyunculu oyunlara genişletme NP-zorudur
  • Birden fazla giriş pivotunun mümkün olduğu bozulmuş oyunlarda başarısız olur veya verimsiz hale gelir
  • Yalnızca bir denge bulabilir; sıfır toplamlı olmayan oyunlarda genellikle birden fazla denge bulunur
  • Doğrudan dinamik veya genişletilmiş form oyunlarını yeniden formüle etmeden işlemez

SSS

Bir oyunun Nash Dengesi olabilir mi?

Saf strateji Nash Dengeleri mevcut olmayabilir (örneğin, Taş-Kağıt-Makas), ancak her sonlu oyun, oyuncuların belirli olasılıklarla eylemler üzerinde rastgeleleştirdiği en az bir karışık strateji dengesine sahiptir.

Karışık strateji dengesi saf strateji dengesinden nasıl farklıdır?

Saf strateji dengesinde, her oyuncu belirli bir eyleme kesin olarak bağlı kalır. Karışık strateji dengesinde, her oyuncu eylemler üzerinde bir olasılık dağılımı kullanır. Karışık dengeler genellikle daha geneldir ve saf olanlar mevcut olmadığında var olur.

Lemke-Howson algoritması neden kaba kuvvet aramasına tercih edilir?

Algoritma, strateji uzaylarının politop yapısından yararlanarak arama alanını üstel olarak azaltır ve bozulmamış oyunlar için polinom zamanda yakınsama sağlar, oysa kaba kuvvet numaralandırması strateji alanı büyüdükçe uygulanamaz hale gelir.

Kaynaklar

  1. Nash, J. F. (1950). Equilibrium points in N-person games. Proceedings of the National Academy of Sciences, 36(1), 48-49. DOI: 10.1073/pnas.36.1.48 ↗
  2. Lemke, C. E., & Howson Jr, J. T. (1964). Equilibrium points of bimatrix games. Journal of the Society for Industrial and Applied Mathematics, 12(2), 413-423. DOI: 10.1137/0112033 ↗

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 3). Nash Equilibrium (Lemke-Howson Algorithm). ScholarGate. https://scholargate.app/tr/game-theory/nash-equilibrium

İlişkili yöntemler

Bayesci Nash DengesiShapley DeğeriAlt Oyun Mükemmel DengesiVCG Mekanizması

Hangi yöntem?

Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.

  • Bayesci Nash DengesiOyun teorisi↔ karşılaştır
  • Shapley DeğeriOyun teorisi↔ karşılaştır
  • Alt Oyun Mükemmel DengesiOyun teorisi↔ karşılaştır
  • VCG MekanizmasıOyun teorisi↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Bu yönteme atıf yapanlar

Denge Durumu: Arrow-Debreu ModeliBayesci Nash DengesiCournot RekabetiEvrimsel Oyun TeorisiAsil-Vekil ModeliRastgele Fayda ModeliShapley DeğeriStackelberg RekabetiAlt Oyun Mükemmel DengesiVCG Mekanizması

Benzer yöntemler

Bayesci Nash DengesiEvrimsel Oyun TeorisiAlt Oyun Mükemmel DengesiGale-Shapley AlgoritmasıShapley DeğeriCournot RekabetiSimpleks YöntemiDenge Durumu: Arrow-Debreu Modeli

İlgili referans kavramlar

Ajanlar için Oyun KuramıOyun Kuramı ve Pazarlık KuramıNoncooperative GamesDoğrusal ProgramlamaMekanizma TasarımıGenel Denge ve Dengesizlik

Bu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →

ScholarGate — Nash Equilibrium (Nash Equilibrium (Lemke-Howson Algorithm)). 2026-07-20 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/game-theory/nash-equilibrium · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
John Nash
Subfamily
Game-theoretic
Year
1950
Type
algorithm
İlişkili yöntemler
Bayesci Nash DengesiShapley DeğeriAlt Oyun Mükemmel DengesiVCG Mekanizması
ScholarGate

Araştırma yöntemleri için içerik öncelikli bir referans kütüphanesi — her yöntemin ne olduğu, nasıl çalıştığı ve nereden geldiği.

Açık veri (CC-BY)

Keşfet

  • Kütüphane
  • Yöntemlerde ara…
  • Alanlara göre gez
  • Alanlar
  • Yolculuk
  • Karşılaştır
  • Hangi yöntem?

Başvuru

  • Konular
  • Atlas
  • Sözlük
  • Metodoloji
  • Felsefe

Çalışma alanı

  • Kitaplığım
  • Masa
  • Sohbet

Şirket

  • Hakkımızda
  • Fiyatlandırma
  • İletişim
  • Yöntem öner

Kayıtlar, başvuru amacıyla yayımlanmış kaynaklardan derlenmiştir. Herhangi bir bilginin doğruluğunu ve kendi kullanımınıza uygunluğunu denetlemek sizin sorumluluğunuzdadır.

© 2026 ScholarGate · Araştırma yöntemleri referans kütüphanesi
  • Gizlilik
  • Çerezler
  • Koşullar
  • Hesabı sil