
ゲームの数学的理論、特にゼロ和連続ゲームの研究では、すべてのゲームがミニマックス値を持つわけではありません。ミニマックス値とは、両方のプレイヤーが完全戦略(特定の確率密度関数(PDF )から選択する戦略)を採用した場合の、一方のプレイヤーの期待値です。
この記事は、価値のないゼロサムゲームの例を示しています。これはシオンとウルフによるものです。[ 1 ]
有限個の純粋戦略を持つゼロサムゲームはミニマックス値を持つことが知られています(これは元々ジョン・フォン・ノイマンによって証明されました)。しかし、ゲームに無限個の戦略が存在する場合、必ずしもそうとは限りません。以下に、ミニマックス値を持たないゲームの簡単な例を示します。
このようなゼロサムゲームの存在は、ミニマックス値がなければ ゲーム理論の結果の多くが適用できなくなるため興味深いものです。
プレイヤー I と II はそれぞれ 0 から 1 までの数字とを選択します。プレイヤー I への支払いは、 つまり、選択が行われた後、プレイヤー II がプレイヤー I に支払います (したがって、ゲームはゼロサムです)。
ペアを単位正方形上の点と解釈すると、図はプレイヤーIの利得を示します。プレイヤーIは、確率密度関数(pdf)に従って数値を選択する混合戦略を採用し、同様にプレイヤーIIはpdfから選択します。プレイヤーIは利得を最大化することを目指し、プレイヤーIIは利得を最小化することを目指します。そして、各プレイヤーは相手の目的を認識しています。
Sion と Wolfe は 、しかし、 これらはそれぞれプレイヤー I と II のゲームの価値の最大期待値と最小期待値であることを示しています。
とは、それぞれ単位区間上の確率密度関数(実際にはボレル確率測度)の最大値と最小値を取る。これらはプレイヤーIとプレイヤーIIの(混合)戦略を表す。したがって、プレイヤーIはプレイヤーIIの戦略を知っていれば少なくとも3/7の利得を確保でき、プレイヤーIIはプレイヤーIの戦略を知っていれば利得を1/3に抑えることができる。
十分に小さい、具体的には の場合には、イプシロン均衡は存在しない。ダスグプタとマスキン[ 2 ]は、プレイヤーIが確率重みをセットのみに置き、プレイヤーIIが のみに重みを置くと、ゲームの価値が達成されると主張している。
グリックスバーグの定理は、上限または下限の半連続的な利得関数を持つ任意のゼロ和ゲームが値を持つことを示しています (この文脈では、上限 (下限) 半連続関数Kは、任意の実数cに対して集合(resp ) が開いている関数です)。
SionとWolfeの例の利得関数は半連続ではありません。しかし、K ( x , x )とK ( x , x +1/2)(2つの不連続点における利得)の値を+1または-1に変更することで、それぞれ上限半連続または下限半連続にすることができます。このように変更すれば、ゲームには価値があります。
ホイヤー[ 3 ]によるその後の研究は、単位正方形が3つの領域に分割され、各領域での利得関数が一定であるゲームのクラスについて議論している。
{{citation}}:ISBN / 日付の非互換性(ヘルプ)