Gioco bayesiano: differenze tra le versioni
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Nella [[teoria dei giochi]], un '''gioco bayesiano''' è un gioco in cui le informazioni dei giocatori sulle caratteristiche degli altri giocatori (per esempio i loro [[payoff]]) sono incomplete. Seguendo il suggerimento di John C. Harsanyi si può modellizzare un gioco di questo tipo inserendo la [[Natura]] tra i giocatori, cioè immaginando che le caratteristiche dei giocatori siano "estratte a sorte".<ref>{{Cita web|url=https://ma.huji.ac.il/~zamir/documents/BayesianGames_ShmuelZamir.pdf|titolo=Bayesian Games: Games with Incomplete Information|accesso=2 maggio 2025}}</ref>
Tali giochi sono chiamati bayesiani a causa della analisi probabilistica inerente al gioco. I giocatori hanno inizialmente
== Equilibrio di Nash bayesiano ==
In un gioco non-bayesiano, un profilo di strategia è un [[equilibrio di Nash]] se ogni strategia di tale profilo è una [[miglior risposta]] al complesso delle altre strategie nel profilo: vale a dire, non vi è alcuna strategia che un giocatore può giocare la quale porti a un miglior payoff, date le strategie scelte dagli altri giocatori.
In un gioco bayesiano i giocatori cercheranno di massimizzare il loro payoff atteso, date le loro convinzioni
Un equilibrio di Nash Bayesiano è definito come un profilo di strategie e credenze
Questo concetto di soluzione in giochi dinamici dà luogo spesso a una abbondanza di equilibri, a meno che non vengano imposte ulteriori restrizioni sui ''belief'' dei giocatori. L'equilibrio di Nash Bayesiano risulta quindi essere uno strumento parziale per quale analizzare i giochi dinamici a informazione incompleta.
== Equilibrio bayesiano perfetto - EBP ==
L'equilibrio di Nash bayesiano in generale non è sufficientemente selettivo
Tuttavia, non è possibile avvalersi di questa soluzione nei giochi ad informazione incompleta in quanto tali giochi tipicamente non hanno [[sottogioco|sottogiochi]] propri.
Un concetto di soluzione che risulta essere un raffinamento sia dell'equilibrio di Nash bayesiano che dall'equilibrio di Nash perfetto nei sottogiochi, è l
== Note ==
<references />
{{Teoria dei giochi}}
{{Portale|matematica}}
[[Categoria:Statistica bayesiana]]
[[Categoria:Teoria dei giochi]]
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