Algoritmik Oyun Teorisi Nedir? Örneklerle Anlatıldı

1999'da Nisan ve Ronen fikirlerini bir makaleye eklediklerinde dünya yeni bir Algoritmik Mekanizma Tasarımı konseptine tanık oldu. Kişisel çıkarın her zaman bozulmuş bir sistemle sonuçlandığı Anarşinin Bedeli'ni reddetmeye çalışır.

Onların makalesi, birden fazla kendi çıkarını gözeten partinin dengede üretken bir sistem kurabileceğini kanıtladı. Bu nedenle, aşağılayıcı bir ekonomiye bakmak yerine, sosyal refah ve gelir maksimizasyonuna bakardık.

Algoritmik Oyun Teorisi (AGT) , Algoritmik Mekanizma Tasarımı (AMD) anlayışına dayanmaktadır.

AMD, kişisel çıkarların iyi bir sisteme yol açabileceğini açıklarken, AGT, kişisel çıkarı olan katılımcıların eylemlerini tanımlayan stratejik bir kurulumu analiz etmeyi ve tasarlamayı amaçlamaktadır.

AGT'nin stratejik ortamda nasıl çalıştığına bakmadan önce, Oyun teorisinin nasıl çalıştığına bir bakalım!

Oyun Teorisini Bir Örnek Yardımıyla Anlayalım

Her hareketin hesaplanmış bir çaba olduğu mükemmel bir dünyada, Oyun Teorisi bugün olduğu kadar anlamlı olmazdı.

Zeki, rasyonel vatandaşların bir sonraki hamlesini hesaplama fikri hem heyecan verici hem de korkutucu.

Oyun teorisi, herhangi bir verili sosyal durumda, rakip tarafların, olasılıkların geçerliliğini değerlendirerek ve rakibin net hareketini tahmin ederek rasyonel kararlar alabileceğini belirtir.

Bir kumar gibi görünse de, teorisyenler bunun bir kumar olduğu inancını kökünden yıkan, açıklanabilir bir stratejiyi eski haline getirdiler.

En sık atıfta bulunulan örnek Tutuklunun İkilemi'dir.

Öğrenin: Her Geliştiricinin Başarısız Olmadan Denemesi Gereken En İyi 8 Proje

Tutuklunun İkilemi Açıklandı

Önerme basit - polis iki hükümlü yakalayıp suç hakkında onları sorguladığında, ikisi de sessizliğini bozmadı.

Bu nedenle, savcı yan yana oturdukları için önlerine üç koşul koyarak bunu daha basit hale getirmeye karar verdi.

• Durum 1: İkisi de suçu itiraf etmezse altı yıl hapse girerler.
• Koşul 2: Biri diğerini elerse, muhbir serbestçe dolaşırken diğeri on yıl boyunca içeri girer.
• Durum 3: İkisi de itiraf ederse bir yıl hapse girerler.

Koşulları dinledikten hemen sonra kararlarını vermek için ayrı bir odaya alınırlar.

Bu verileri matris şeklinde şu şekilde aktarabiliriz;

Kaynak

Bu sorunun çözümü basittir;

Her mahkûm, suç hakkında doğruyu söylemeyi düşünecektir. İkisi de kesinlikle diğerinin sessiz kalacağını söyleyemez. Böylece olasılığa yenik düşen ikisi de suçu itiraf etmeye karar verirler ve sadece bir yıl hapse girerler.

Oyun teorisi, onu kullananın elinde güçlü bir silahtır. Sayıların doğasını ve sosyal düzenin yerleşimini anlayarak en karmaşık durumları bile deşifre edebiliriz.

Algoritmik Oyun Teorisi

Şimdi, Oyun Teorisi ve Bilgisayar Biliminin bir Venn şemasını düşünün. Cevaplara ulaşma olasılığının neden çizelgelendiği konusunda doğruluk düzeyinde ciddi bir artış hayal edin.

Algoritmik Oyun Teorisi'nin (AGT) yaptığı da budur!

Bilgisayar algoritmaları ve oyun teorisi arasında mükemmel bir denge kurarak günümüz problemlerini çözmeye çalışır.

Daha basit bir deyişle, Algoritmik Oyun Teorisi, bir görevi yerine getirme arasındaki sosyo-ekonomik dengeyi tanımlamaya çalışır. Ayrıca Nash Dengesi ilkelerini kullanır; Katılımcıların kendileri için işe yarayan bir strateji bulduklarında, bu strateji kendi yararlarına çalışmayı bırakana kadar bundan sapmak istemeyeceklerini belirtir.

Algoritmik Oyun Teorisinin işleyişini anlamak için küçük bir örnek alalım.

Kho-Kho, Ice & Water, Chain-Cut, vb. gibi oyunlar oynadığımız okula geri dönelim. Bu oyunların her birinin güzel bir tasarımı ve oynama mekanizması vardır.

Örneğin Ice & Water'ı ele alalım;

• Birkaç oyuncu ve bir yakalayıcı var. Yakalayıcının herkesi buza çevirmesi gerekiyor.
• Diğer oyuncular, dokunulduğunda birini tekrar suya çevirme gücüne sahiptir.
• Oyuncuların 30 saniye dinlenebilecekleri serbest bölgeler var.

Şimdi, dikkatlice bakarsanız, bu kuralların her birinin oyunun mekanizmasını oluşturduğunu ve tasarımını tanımladığını göreceksiniz.

• Oyuncular bu oyunu ilginç buldukları sürece oynayabilirler. Burada, Nash Dengesi , oyuncuların stratejilerini işe yaradığı ve oyunu ilginç buldukları sürece oynayacaklarını açıklar.
• Bir oyuncunun payı yakalanmamaktır. Ve düzeni anlayarak bu rasyona göre hareket eder. Objektif bir yaklaşım benimsiyor ve oyunu yakalanmayarak kazanıyor. Bu da halk arasında Mekanizma Tasarımı veya Ters Oyun Teorisi olarak bilinir .
• Şimdi, eğer her oyuncunun yalnızca bir güdüyü – “Yakalanmamak” – ve bunun ikinci kısmını – “diğer oyuncuları kurtarmak”ı düşünmemesi durumunda, o zaman bu konsepte Anarşinin Bedeli denir. Oyuncuların bencil davranışları nedeniyle herhangi bir sistemin verimliliğinin nasıl düşeceğini açıklar.

Şimdi, yukarıda bahsedilen üç kavramdan çok daha fazla kavram ortaya çıkıyor. Hepsi tamamen veya kısmen oyun teorisi ile ilgili olsa da, algoritmik oyun teorisi için işlevsel bir temel oluştururlar.

Ödeme: Yeni Başlayanlar için 42 Heyecan Verici Python Projesi Fikirleri ve Konuları

Şimdi karşımıza şu soru çıkıyor: “Algoritmalar açısından stratejik bir ortamı nasıl temsil ederiz?”

Şimdi stratejik bir ortam tanımlamak ve belirli bir durum için Nashpy uygulamasını anlamak için Python'u nasıl kullanabileceğimize bakalım.

Bir arkadaşınızla taş-kağıt-makas oyunu oynadığınızı hayal edin. Her biriniz üç seçenekten birine sahipsiniz;

• Kaya
• Kağıt
• Makas

Ve oyunu kazanmak için değerlendirme listesi

• Kaya makası kırar
• Makas kağıtları keser
• Kağıt kayayı kaplar

Ve bu, her iki oyuncunun da rock sunması durumunda, yeniden yapılanmaları hesaba kattığı anlamına gelir.

Bunu Aij'in olduğu 3×3 matrisi şeklinde gösterebiliriz;

Kaynak

Not: Burada i ve j iki oyuncunun oynadığı sıralardır.

Burada,

• Sıfır, ikinizin de aynı nesneyi (taş-taş veya kağıt-kağıt) oynadığını gösterir.
• Biri, birinizin diğerine baskın çıktığını gösteriyor (taş-makas gibi)
• Eksi Bir, ikinizden birinin sizi geride bıraktığı için kaybettiğinizi gösterir (taş-kağıt gibi)

Şimdi, bunu Nashpy'de temsil etmek için şuna benzeyen bir kod yazacaksınız;

Kaynak

Son düşünceler

Algoritmik Oyun Teorisi, rekabetin kişisel çıkardan kaynaklandığı ve zaferin kişisel çıkarın başarısı olduğu günümüz dünyasında mükemmel bir ilkedir.

Dolayısıyla, günümüzün yöneticileri, öğretmenleri, CXO'ları veya iş insanı olarak, Algoritmik Oyun Teorisinin hakimiyetini anlıyorsanız, o zaman Severus Snape'in Harry Potter'dan yaptığı alıntıyı değiştirmeme izin verin;

"Algoritmik Oyun Teorisi size şöhreti nasıl şişeleyeceğinizi, zaferi nasıl hazırlayacağınızı ve hatta kayıpları nasıl durduracağınızı öğretebilir."

Algoritmik Oyun Teorisini anlamak, sayılarla her zamankinden daha kararlı bir şekilde başa çıkmanıza yardımcı olabilir. Sürdürülebilir bir plan geliştirmek için her şeyi en ince ayrıntısına kadar kararlaştırdığımız bu çağda AGT, dönüştürücü bir unsur olduğunu kanıtlıyor.

Veri Biliminin işletmeleri kazançlı bir arenaya dönüştürebileceğini zaten biliyoruz, ancak AGT'nin eşiği yükseltme gücü var.

Oyun teorisi ve veri biliminin günümüzde en kazançlı ve rekabetçi meslek olduğu konusunda hâlâ şüpheci olduğunuzu varsayalım.

Veri bilimi hakkında bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için oluşturulan ve 10'dan fazla vaka çalışması ve proje, uygulamalı uygulamalı atölye çalışmaları, endüstri uzmanlarıyla mentorluk sunan IIIT-B & upGrad'ın Veri Biliminde PG Diplomasına göz atın, 1- endüstri danışmanlarıyla bire bir, en iyi firmalarla 400+ saat öğrenim ve iş yardımı.