User:Dr. Greywolf/Sandbox4
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展望理論 && Cumulative prospect theory (maybe combine some of these) | 信念函數理論 | 買家決策過程
最小最大化 編輯
最小最大化（粵拼：zeoi3 siu2 zeoi3 daai6 faa3；英文：minimax / minmax）係一種博弈論上講到嘅策略，喺人工智能等嘅領域嗰度都成日提及。如果話一個個體採用最小最大化嘅方式嚟做決策，意思係話佢會盡力噉將自己嘅最小最大化，盡量令自己嘅最低報償值有咁大得咁大。用日常用語講，呢種決策方式係想時刻確保自己嘅最小得益有咁大得咁大，同時又時刻確保自己嘅最大損失有咁細得咁細。
基礎 編輯
最大最大化 編輯
| 阿 B 出紅 | 阿 B 出藍 | |
|---|---|---|
| 阿 A 出紅 | 0, 0 | 0, 0 |
| 阿 A 出藍 | 0, 1,000 | 1,000, 0 |
首先，思考吓最大最大化（maximax）策略—「將自己嘅最大可得最大化」。依家想像一場零和遊戲，兩位博弈者，佢哋各自手上揸住一張藍色嘅咭同一張紅色嘅咭，淨係自己睇到，佢哋要同時噉將一張咭擺上檯面，遊戲規則如下：
- 如果 A 君出咗紅咭，無論 B 君出邊張咭都好，場博弈打和。
- 如果 A 君出咗藍咭嘅話...
- 如果 B 君出紅咭，噉 B 君贏 1,000 文港紙。
- 如果 B 君出藍咭，噉 A 君贏 1,000 文港紙。
呢場博弈嘅報償矩陣，係好似表 1 噉嘅樣。當中 (x, y) 嘅結果表示 A 君贏 x 文而 B 君贏 y 文。假如 A 君跟從最大最大化嘅法則行事，佢會永遠選擇出藍咭：對佢嚟講，出紅咭嘅最大可得係 0，而出藍咭嘅最大可得係 1,000 文港紙，後者能夠令到「最高可以得到幾多報償」呢個數值最大化。問題係，如果 A 君跟從噉嘅法則行動，B 君就有著數—— B 君可以選擇永遠出紅咭，噉就會永遠都贏錢。一般認為，最大最大化冇考慮到對手會點樣反應，所以本質上就係唔理性嘅，只有天真嘅決策者（例如細路）先會採取噉嘅策略[1]。
算法 編輯
應用 編輯
局制 編輯
參見 編輯
引咗 編輯
外拎 編輯
損失規避 編輯
損失規避（粵拼：syun2 sat1 kwai1 bei6；英文：loss aversion）喺認知心理學上指人偏向鍾意避免損失多過得到同等嘅得益嘅傾向。
基本概念 編輯
損失規避係人類嘅一種經濟行為傾向，硬係覺得損失好似影響大啲噉，損失 X 文慘嘅程度大過得到 X 文嘅開心程度；損失規避令人有種傾向，想出盡全力避免損失。
喺一個展視損失規避嘅實驗當中，研究者可以去搵一柞受試者返嚟玩一啲買賣遊戲，途中問佢哋（例如）寧願賺多 10 文定係避免損失 10 文，結果多數係發現啲受試者通常都會揀後者－引證咗損失規避嘅假說[1]。
非人研究 編輯
進化解釋 編輯
局限 編輯
應用 編輯
睇埋 編輯
引述 編輯
- ↑ Kahneman, D. & Tversky, A. (1992). "Advances in prospect theory: Cumulative representation of uncertainty". Journal of Risk and Uncertainty. 5 (4): 297-323.
文獻 編輯
- Toh, W. (2021). The economics of decision-making in video games. Game Studies, 21(3).