《博弈與搜索》課件

《博弈與搜索》探索決策與策略背后的科學(xué)，揭秘人工智能背后的奧秘。課程簡(jiǎn)介博弈論分析理性個(gè)體在相互依存關(guān)系中的決策行為，探究策略制定和合作的奧妙。搜索算法設(shè)計(jì)高效的算法，在復(fù)雜空間中尋找最優(yōu)解，助力人工智能系統(tǒng)解決難題。課程大綱1博弈論概述介紹博弈論的基本概念、基本模型、主要分類和應(yīng)用場(chǎng)景。2搜索算法概述介紹搜索算法的分類、主要算法、典型應(yīng)用和最新發(fā)展。3博弈論與搜索算法的結(jié)合探究博弈論和搜索算法的交叉融合，及其在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用。博弈論概述博弈論是研究理性個(gè)體在相互依存關(guān)系中的決策行為的學(xué)科。它分析在不同目標(biāo)和信息條件下，個(gè)體如何選擇策略以最大化自身利益。博弈論的組成要素玩家參與博弈的個(gè)體或群體，可以是個(gè)人、企業(yè)、國(guó)家等。策略玩家可選擇的行動(dòng)方案，每種策略都對(duì)應(yīng)一個(gè)特定的結(jié)果。收益玩家選擇不同策略所獲得的價(jià)值或回報(bào)，通常用數(shù)值表示。信息玩家對(duì)博弈規(guī)則、其他玩家策略、自身收益等信息的掌握程度。博弈論的基本分類合作博弈玩家之間可以合作，共同追求最大化整體利益。非合作博弈玩家之間無(wú)法進(jìn)行有效合作，每個(gè)玩家都獨(dú)立地追求自身利益最大化。完全信息博弈所有玩家都完全了解博弈的規(guī)則、其他玩家的策略和收益。不完全信息博弈至少有一個(gè)玩家對(duì)博弈的某些信息不完全了解。博弈論的基本模型1囚徒困境經(jīng)典模型，展示了合作的困境和非理性選擇的風(fēng)險(xiǎn)。2博弈樹(shù)用樹(shù)狀結(jié)構(gòu)表示博弈過(guò)程，每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)決策點(diǎn)，每個(gè)分支代表一個(gè)策略選擇。3支付矩陣用表格形式展示博弈參與者在不同策略組合下的收益情況。納什均衡納什均衡是指在博弈中，所有玩家都選擇了最優(yōu)策略，并且沒(méi)有任何玩家能夠通過(guò)改變自己的策略來(lái)提高收益。這是一個(gè)穩(wěn)定的狀態(tài)，一旦達(dá)到均衡，所有玩家都將保持當(dāng)前策略。迭代優(yōu)勢(shì)對(duì)策策略迭代玩家通過(guò)不斷地觀察其他玩家的策略，并根據(jù)自身利益做出調(diào)整，最終達(dá)到均衡狀態(tài)。優(yōu)勢(shì)策略指無(wú)論其他玩家選擇何種策略，該策略都能為玩家?guī)?lái)最大收益的策略。迭代過(guò)程玩家在每個(gè)階段都選擇當(dāng)前最優(yōu)策略，直到所有玩家都沒(méi)有改變策略的動(dòng)機(jī)。重復(fù)博弈1重復(fù)博弈指同一個(gè)博弈多次重復(fù)進(jìn)行，玩家可以根據(jù)以往的結(jié)果調(diào)整策略。2合作與信任在重復(fù)博弈中，玩家可以通過(guò)合作和懲罰機(jī)制建立信任，實(shí)現(xiàn)互利共贏。3長(zhǎng)期利益玩家需要考慮長(zhǎng)期收益，而不是只關(guān)注眼前利益，從而做出更有利于合作的決策。應(yīng)用案例一：企業(yè)定價(jià)策略1競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手企業(yè)需要考慮競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的定價(jià)策略，并根據(jù)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)情況制定自己的定價(jià)策略。2成本與利潤(rùn)企業(yè)需要平衡成本和利潤(rùn)，確保定價(jià)策略既能吸引消費(fèi)者又能保證盈利。3市場(chǎng)需求企業(yè)需要根據(jù)市場(chǎng)需求變化調(diào)整定價(jià)策略，滿足消費(fèi)者需求并保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。應(yīng)用案例二：政治談判過(guò)程1利益訴求不同政治勢(shì)力在談判中都有自己的利益訴求，需要找到一個(gè)平衡點(diǎn)。2策略選擇政治力量可以通過(guò)協(xié)商、妥協(xié)、威脅等策略來(lái)實(shí)現(xiàn)自己的目標(biāo)。3信息優(yōu)勢(shì)在談判過(guò)程中，信息優(yōu)勢(shì)可以幫助一方取得更好的談判結(jié)果。搜索算法概述搜索算法是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的重要組成部分，它用于在給定的搜索空間中尋找滿足特定條件的目標(biāo)。搜索算法在人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。搜索算法的分類盲目搜索不利用任何先驗(yàn)知識(shí)，以系統(tǒng)的方式遍歷搜索空間，找到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)。啟發(fā)式搜索利用問(wèn)題域的先驗(yàn)知識(shí)，引導(dǎo)搜索過(guò)程，提高搜索效率。盲目搜索1深度優(yōu)先搜索沿著一條路徑盡可能深地搜索，直到找到目標(biāo)或遇到死胡同。2廣度優(yōu)先搜索從起始節(jié)點(diǎn)開(kāi)始，依次擴(kuò)展所有鄰居節(jié)點(diǎn)，逐層搜索目標(biāo)節(jié)點(diǎn)。啟發(fā)式搜索貪婪搜索每次選擇當(dāng)前最優(yōu)的節(jié)點(diǎn)，但不考慮全局最優(yōu)解。A*算法結(jié)合啟發(fā)式函數(shù)和路徑長(zhǎng)度，找到最優(yōu)路徑。A*算法A*算法是一種常用的啟發(fā)式搜索算法，它結(jié)合了路徑長(zhǎng)度和啟發(fā)式函數(shù)來(lái)評(píng)估節(jié)點(diǎn)的優(yōu)劣。啟發(fā)式函數(shù)提供了一種對(duì)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)距離的估計(jì)，引導(dǎo)搜索方向，并幫助算法快速找到最優(yōu)路徑。Alpha-Beta剪枝Alpha-Beta剪枝是一種優(yōu)化搜索算法，它通過(guò)剪枝不必要的搜索分支來(lái)提高效率。該算法在博弈樹(shù)中進(jìn)行搜索，根據(jù)當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的值和上下限，判斷是否需要繼續(xù)搜索該分支，從而減少搜索時(shí)間。蒙特卡洛樹(shù)搜索蒙特卡洛樹(shù)搜索是一種隨機(jī)化搜索算法，它通過(guò)多次模擬博弈過(guò)程來(lái)評(píng)估節(jié)點(diǎn)的優(yōu)劣。該算法在博弈樹(shù)中隨機(jī)選擇路徑，并根據(jù)模擬結(jié)果更新節(jié)點(diǎn)的值，最終選擇具有最高期望收益的路徑。遺傳算法遺傳算法是一種模擬生物進(jìn)化過(guò)程的搜索算法。它通過(guò)對(duì)群體中的個(gè)體進(jìn)行選擇、交叉和變異，逐步優(yōu)化解的質(zhì)量，最終找到最優(yōu)解。該算法在解決復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。模擬退火算法模擬退火算法是一種啟發(fā)式搜索算法，它模擬了金屬在高溫下進(jìn)行退火的過(guò)程。在搜索過(guò)程中，算法以一定概率接受劣質(zhì)解，從而跳出局部最優(yōu)解，找到全局最優(yōu)解。應(yīng)用案例一：棋類游戲AI博弈樹(shù)搜索棋類游戲AI利用搜索算法構(gòu)建博弈樹(shù)，搜索最優(yōu)的棋步。評(píng)估函數(shù)AI利用評(píng)估函數(shù)評(píng)估棋局狀態(tài)，判斷當(dāng)前局面對(duì)己方的有利程度。應(yīng)用案例二：路徑規(guī)劃與調(diào)度優(yōu)化路徑規(guī)劃利用搜索算法，為車輛或機(jī)器人規(guī)劃最優(yōu)路徑，提高效率和降低成本。調(diào)度優(yōu)化利用搜索算法，優(yōu)化資源分配和任務(wù)調(diào)度，提高整體效益。博弈論與搜索算法的結(jié)合博弈論和搜索算法的結(jié)合，可以創(chuàng)造更智能、更強(qiáng)大的AI系統(tǒng)。例如，在游戲AI中，博弈論可以用來(lái)預(yù)測(cè)對(duì)手的行動(dòng)，搜索算法可以用來(lái)尋找最優(yōu)的應(yīng)對(duì)策略。強(qiáng)化學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它通過(guò)讓AI與環(huán)境進(jìn)行交互，學(xué)習(xí)最優(yōu)的行為策略。強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以結(jié)合博弈論和搜索算法，實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)大的決策能力。多智能體博弈多智能體博弈是指多個(gè)智能體之間的博弈，每個(gè)智能體都需要根據(jù)其他智能體的行為做出決策。多智能體博弈在自動(dòng)駕駛、網(wǎng)絡(luò)安全等領(lǐng)域具有重要應(yīng)用。AlphaGo案例分析AlphaGo是谷歌開(kāi)發(fā)的人工智能程序，它利用深度學(xué)習(xí)和蒙特卡洛樹(shù)搜索，戰(zhàn)勝了世界圍棋冠軍。AlphaGo的成功標(biāo)志著人工智能技術(shù)取得了重大突破，也為博弈論和搜索算法的結(jié)合提供了經(jīng)典案例。區(qū)塊鏈中的博弈與搜索區(qū)塊鏈技術(shù)利用加密技術(shù)和共識(shí)機(jī)制，構(gòu)建去中心化的分布式賬本系統(tǒng)。在區(qū)塊鏈中，博弈論和搜索算法可以應(yīng)用于共識(shí)機(jī)制、智能合約、安全機(jī)制等方面，提升區(qū)塊鏈系統(tǒng)