Alt Oyun Mükemmel Dengesi
Subgame Perfect Equilibrium (SPE) with Backward Induction · Ayrıca şöyle bilinir: Backward Induction, Sequential Equilibrium, Extensive-Form Equilibrium
Alt Oyun Mükemmel Dengesi (AOMD), Reinhard Selten tarafından 1965 yılında ortaya atılan, sıralı oyunlar için Nash Dengesi'nin bir iyileştirmesidir. Strateji profillerinin her alt oyunda bir Nash Dengesi oluşturmasını gerektirir, bu da güvenilmez tehditleri ve vaatleri ortadan kaldırır. Geriye dönük tümevarım, sonlu oyunlarda AOMD'yi bulmak için kullanılan birincil hesaplama yöntemidir.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
AOMD analizini, zaman içinde çözülen eksik bilgilere sahip sıralı oyunlara uygulayın: müzakereler, çok turlu açık artırmalar, giriş ve çıkış kararları veya rekabetteki sıralı hamleler. Hamle sırasının ve taahhütlerin güvenilirliğinin önemli olduğu durumlarda anlamak için esastır. Mükemmel veya tam bilgiye sahip oyunlar için en iyi sonucu verir; kusurlu bilgi, Mükemmel Bayes Dengesi gibi iyileştirmeler gerektirir.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Güvenilmez tehditlere veya vaatlere dayanan makul olmayan dengeleri ortadan kaldırır
- Geriye dönük tümevarım kullanarak sonlu oyunlar için hesaplama açısından elverişlidir
- Hamle sırasının ve zamanlamanın kritik olduğu sıralı oyunlara benzersiz şekilde uygulanabilir
- Açık bir algoritma aracılığıyla net bir karar prosedürü sağlar, doğrudan uygulamayı mümkün kılar
- Sonlu ve tam hatırlamaya sahip oyunlarla sınırlıdır (karar düğümleri arasında bilgi asimetrisi yoktur)
- Oyun ağacı boyutu büyüdükçe üstel karmaşıklık, büyük sıralı oyunları çözülemez hale getirir
- Eşzamanlı hamlelere veya kusurlu bilgiye sahip oyunlarda birden fazla dengeye yol açabilir
- Geriye dönük tümevarım, oyun ağacı temsiline duyarlıdır; farklı genişletilmiş biçimler farklı dengeler üretebilir
SSS
Nash Dengesi ile Alt Oyun Mükemmel Dengesi arasındaki fark nedir?
Her AOMD bir Nash Dengesi'dir, ancak tersi doğru değildir. AOMD, hiçbir zaman uygulanmayacak güvenilmez denge dışı tehditlerle desteklenen dengeleri ortadan kaldırarak her alt oyunda Nash dengesi oyunu gerektirir.
Geriye dönük tümevarım neden bazen gerçekçi olmayan davranışları tahmin ediyor gibi görünüyor?
Geriye dönük tümevarım, rasyonelliğin ve tam bilginin ortak bilgisini varsayar. Gerçek oyuncular sınırlı öngörüye, sınırlı rasyonelliğe veya kusurlu bilgiye sahip olabilir, bu da AOMD tahminlerini pratikte daha az güvenilir hale getirir.
AOMD, kusurlu bilgiye sahip oyunları nasıl ele alır?
AOMD tek başına doğrudan uygulanmaz; bunun yerine, Mükemmel Bayes Dengesi, oyuncuların Bayes kuralını kullanarak diğerlerinin türleri hakkındaki inançlarını güncellemelerini ve ardından bu inançlar göz önüne alındığında optimal oynamalarını gerektirerek AOMD'yi genişletir.
Kaynaklar
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Subgame Perfect Equilibrium (SPE) with Backward Induction. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/game-theory/subgame-perfect-equilibrium
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Bayesci Nash DengesiOyun teorisi↔ karşılaştır
- Evrimsel Oyun TeorisiOyun teorisi↔ karşılaştır
- Nash DengesiOyun teorisi↔ karşılaştır
- Stackelberg RekabetiOyun teorisi↔ karşılaştır