2 × 2 博弈 · 策略决策

纳什均衡计算器

填入双方收益,找出最佳反应与谁都不愿单独改变的策略组合。

免费使用 Pro 报告本地计算 · 无需登录

01 设定情景

示例情景 · 可直接修改

玩家 A · 行策略收益
玩家 B · 列策略收益

02 查看结果

当前情景
收益矩阵(A, B)· 高亮为纯均衡
A / B列1列2
11.00, -1.00A 最佳 -1.00, 1.00B 最佳
2-1.00, 1.00B 最佳1.00, -1.00A 最佳
纯策略均衡
无纯策略均衡
A 选行1的概率
50.00%
B 选列1的概率
50.00%
混合均衡收益 A / B
0.00 / 0.00

给定收益下找到 0 个纯策略均衡和 1 个内部混合均衡。均衡不等于共同收益最优。

计算步骤与输入摘要
  1. 逐格比较:固定对方策略时,自己改变策略不能增加收益。
  2. p=(h−g)/(e−f−g+h),q=(d−b)/(a−b−c+d)。
  3. 仅显示0<p,q<1且回代使双方无差异的内部混合解;无纯均衡不代表无纳什均衡。
玩家 A · 行策略收益 · 行1 / 列1 · A 收益
1.00收益
玩家 A · 行策略收益 · 行1 / 列2 · A 收益
-1.00收益
玩家 A · 行策略收益 · 行2 / 列1 · A 收益
-1.00收益
玩家 A · 行策略收益 · 行2 / 列2 · A 收益
1.00收益
玩家 B · 列策略收益 · 行1 / 列1 · B 收益
-1.00收益
玩家 B · 列策略收益 · 行1 / 列2 · B 收益
1.00收益
玩家 B · 列策略收益 · 行2 / 列1 · B 收益
1.00收益
玩家 B · 列策略收益 · 行2 / 列2 · B 收益
-1.00收益

分享链接包含输入金额,请确认愿意公开。需要留档?下方可生成 Pro PDF。

仅支持双人2×2给定收益博弈;不枚举连续混合均衡。均衡不等于共同最优,也不是现实行为预测。

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这个工具能做什么

依据双人2×2非合作博弈的最佳反应条件,输入双方8个收益值,枚举纯策略纳什均衡并求解可验证的内部混合均衡,展示选择概率与期望收益。支持负收益、退化情形提示、结果复制、CSV下载、参数分享与本地恢复;Pro提供含收益矩阵和计算步骤的A4报告,适用于博弈教学和经营策略情景比较。

  • 输入8个收益值
  • 标记双方最佳反应
  • 枚举4个格子的纯均衡
  • 验证内部混合均衡

如何使用

  1. 1. 从默认示例开始,将金额、收益或概率替换为同一口径的数据。
  2. 2. 点击「计算结果」,先看结论,再展开公式和输入摘要核对。
  3. 3. 修改一个参数重新计算,观察变化;复制、下载 CSV,或主动分享参数链接。
  4. 4. 需要打印或发送时,在 Pro 区生成包含公式与假设的 PDF。

适用场景

  • 用匹配硬币理解混合策略
  • 比较合作与竞争的收益结构
  • 课堂核对2×2均衡和最佳反应

常见问题

2×2纳什均衡怎么计算?

先输入玩家 A 和 B 在4个策略组合下的收益,共8个数字。固定 B 的列策略,比较 A 的两行收益;固定 A 的行策略,比较 B 的两列收益。双方在同一格都没有单独改变策略的收益提升时,该格就是纯策略均衡。工具标记最佳反应,并进一步检验是否存在概率严格在0与1之间的内部混合解。

没有纯策略均衡,可以说没有纳什均衡吗?

不可以。默认的匹配硬币例子没有纯策略均衡,但双方各以50%的概率选择第一策略时可构成混合均衡,此时双方期望收益均为0。页面会把纯策略搜索结果和内部混合解分开显示。若矩阵存在退化或连续混合均衡,工具会说明未枚举的范围,而不是用无纯均衡代替无纳什均衡。

混合策略的概率是多少,为什么能让对方无差异?

设 A 的收益按行排列为a、b、c、d,B为e、f、g、h,A选行1的概率p=(h−g)/(e−f−g+h),B选列1的概率q=(d−b)/(a−b−c+d)。分母非零且概率严格在0与1之间时,回代验证双方期望收益无差异;不满足条件的数值不会作为内部混合均衡展示。

均衡和双方总收益最优有什么区别?

均衡考察固定对方选择时,自己是否愿意单独改变策略;共同最优则比较双方总收益,两者目标并不相同。囚徒困境中,双方都选择不合作可能是均衡,但一起合作的总收益可能更高。工具只分析你输入的8个收益值,不预测真实谈判结果,也不会把某个均衡标注为现实中的最佳经营方案。

计算结果可以免费复制、下载和分享吗?

可以。无需登录即可计算、复制结果或下载 CSV 文件;点击分享会生成包含当前输入参数的链接,接收者打开后重新计算。链接会公开其中的输入金额,请先确认愿意分享这些数值。Pro 用户还可导出包含输入、步骤、结果与假设的 A4 PDF 报告,用于打印或留档。

登录或升级 Pro 后怎么找回刚才输入的数据?

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理论依据:2 × 2 博弈 · 策略决策 · 原始资料。页面计算为明确假设下的简化应用。

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