• 한국경영과학회지
• /
• 제22권3호
• /
• pp.113-143
• /
• 1997

Most of the conflict problems between 2 persons can be represented as a bi-matrix game, because player's utilities, in general, are non-zero sum and change according to the progress of game. In the bi-matrix game the equilibrium point set which satisfies the Pareto optimality can be a good bargaining or coordination solution. Under the condition of incomplete information about the risk attitudes of the players, the bargaining or coordination solution depends on additional elements, namely, the players' methods of making inferences when they reach a node in the extensive form of the game that is off the equilibrium path. So the investigation about the players' inference type and its effects on the solution is essential. In addition to that, the effect of an individual's aversion to risk on various solutions in conflict problems, as expressed in his (her) utility function, must be considered. Those kinds of incomplete information make decision maker Bayesian, since it is often impossible to get correct information for building a decision making model. In Baysian point of view, this paper represents an analytic frame for guessing and learning opponent's attitude to risk for getting better reward. As an example for that analytic frame. 2 persons'bi-matrix game is considered. This example explains that a bi-matrix game can be transformed into a kind of matrix game through the players' implicitly cooperative attitude and the need of arbitration.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
• /
• 제52권1호
• /
• pp.62-67
• /
• 2003

An important aspect of the study of power system markets involves the assessment of strategic behavior of participants for maximizing their profits. In models of imperfect competition of a deregulated electricity system, the key task is to find the Nash equilibrium. In this paper, the bimatrix approach for finding Nash equilibria in electricity markets is investigated. This approach determines pure and mixed equilibria using the complementarity pivot algorithim. The mixed equilibrium in the matrix approach has the equal number of non-zero property. This property makes it difficult to reproduce a smooth continuous distribution for the mixed equilibrium. This paper proposes an algorithm for adjusting the quantization value of discretization to reconstruct a continuous distribution from a discrete one.

• 대한교통학회지
• /
• 제22권7호
• /
• pp.99-106
• /
• 2004

본 연구에서는 바이레벨 문제를 풀기 위한 2가지 접근법, 즉 Cournot-Nash 게임과 Stackelbgerg 게임을 서로 비교하기 위한 것으로, 하위문제가 결정적인 통행배정문제(deterministic traffic assignment)인 경우와 확률적 통행배정문제(stochastic traffic assignment)인 경우로 구분하여 분석한다. 바이레벨 프로그램(bi-level program)은 상위문제(upper level program)과 하위 문제(lower level program)로 구성된 수리적인 문제로 상위문제는 목적하는 특정함수를 최적화시키는 형태이며, 하위문제는 통행자의 행태를 반영하는 형태로 구축된다. 기존에 제시된 알고리듬중 바이레벨문제의 대표적인 풀이 알고리듬인 IOA(Iterative Optimization Assignment) 알고리듬과 기종점 통행행렬추정(OD matrix estimation)에 주로 사용되는 IEA(Iterative Estimation Assignment)은 상위문제와 하위문제가 서로 독립적으로 존재하면서 설계변수와 통행량을 서로 주고받는 형태를 갖고 있어 Cournot-Nash 게임형태이다. 이에 반해, 최근에 제시된 민감도분석(Sensitivity analysis)을 기초로 한 알고리듬들은 상위문제에서 결정된 설계변수 변화에 대해 하위문제의 통행량변화를 민감도를 통해 고려하기 때문에 Stackelbeg게임이라고 볼 수 있다. 본 연구에서는 이들 알고리듬들을 비교하는 데 연구의 목적이 있으며, 기존에 제시된 기법과는 다른 좀 더 효율적인 접근법을 제시한다. 예제 교통망을 이용하여 제시된 모형들을 비교해본 결과, 결정적인 통행배정모형을 하위문제로 설정한 경우에는 두가지 접근법 모두 동일한 상위목적함수 값을 보여 우위를 판단할 수 없었지만, 확정적 통행배정모형으로 설정한 경우, Stackelberg게임 접근법이 Cournot-Nash게임 접근법 보다 더 우수함을 확인할 수 있었다.