Ich kam von der Arbeit heim und begann darin zu blättern neuen Technologien. Ich kam zu dem Spalte der Ausgabe dieser Woche, Mini-Problem, und begann sofort mit einer Lösung. Wöchentliche Ausgabe geht es um Staus und lautet:
Eine graphische Darstellung des Problems
Eine sehr große Anzahl von Autos, nach einer Veranstaltung in das Laufwerk A bis D. Die Wege AC, BC und BD hat eine hohe Kapazität. Hier ist die Laufzeit immer das gleiche, 2 h, 0,25 h und 2 h Weg AB hat nur beschränkte Kapazitäten und die Laufzeit ist (1 + P) H, wobei 0 <p <1, der Anteil der Autos, die AB. Analog wird die Route CD, und mit 0 <q <1.
Man muss erst lernen, dass die Art und Weise BC ausgeschaltet ist. Bei der Planung etwa die Hälfte der Fahrer, ABD und ACD Rest laufen. In beiden Fällen dauert es 3,5 Stunden, aber kurz vor der Veranstaltung ist über dich zu wissen, dass BC geöffnet worden ist, zu erhalten, und Sie erhalten auch kontinuierliche Berichte über den Verkehrsfluss auf den Straßen.
Diese neue Möglichkeit bedeutet, dass alle Fahrten nehmen vierte länger. Wie kann das sein?
Da alle Autos ständig Informationen darüber, wie die anderen Autos handeln müssen, um alle Autos so viel Zeit auf der Straße zu nehmen. Dies bedeutet, dass alle möglichen Routen gehen genauso schnell zu gehen, so:
1 + p + 2 = 2 + 1 + q = 1 + p + 0,25 + q + 1 (1)
<=> 3 + p = 3 + q <=> q = p
=> 3 + p = 2.25 + 2p => p = q = 0,75
Gestoppt dies in (1) die gesamten åktiden 3,75 Stunden, also 15 Minuten länger, als wenn keine zusätzlichen Weg eröffnet worden war! Eine zusätzliche Möglichkeit, dass intuitive sollte mehr Platz und weniger Zeit bedeuten, so dass stattdessen das Gegenteil. Dies ist ein Nash-Gleichgewicht, wenn alle Individuen für sich selbst zu optimieren versuchen, tritt genannt.
Beispiel: Angenommen es gibt zwei Spieler, die zwischen zwei Optionen wählen: den kürzesten Weg für sich selbst treffen oder gemeinsam im Hinblick auf beide Spieler gleichzeitig zu optimieren. In Box (1) optimiert die Individuen in Bezug auf die gemeinsame, im Kasten (4) in bezug auf sich. In Box (2) und (3) optimieren jede einzelne im Hinblick auf sich selbst und dem anderen in Bezug auf das Kollektiv. Da die Ergebnisse in dieser Felder ist schlechter als wenn beide optimieren mit sich selbst, so besteht ein Ungleichgewicht auftreten (4).
| In: ACD, II: ABD => 3,5 h für beide | In: ABCD, i: = ACD> 3.25h <i <3,5 h, i> 3,5 h |
| II: ABCD: ACD => 3.25h <i <3,5 h, von> 3,5 h | Ausgewogene Position, wenn beide I und II 3,75 Stunden dauert |
Ein weiteres Beispiel für Nash-Gleichgewicht ist, wenn zwei Spieler Pilze sammeln, bevor es reif ist (weil jemand anderes könnte es bis dahin dauern). Dies ist ein Beispiel für eine sogenannte Gefangenen Dilemma , wenn Sie den Vorteil dieser Handlung nehmen kann sofort anstatt zu warten, auftritt.










