A-B-D cost = [4(5) 1] [2 16] = 39
A-C-D cost = [1 16] [4(4) 1] = 34
A-B-C-D cost = [4(5) 1] 1 [4(4) 1] = 39
A-C-B-D cost = [1 16] 1 [2 16] = 36
逆风者 因此汽车 5 决定选择路径 A-C-D 。最后一辆车,汽车 6 ,现在准备离开了,他观察了前面 5 个司机的决定,做出了他自己的分析:
A-B-D cost = [4(5) 1] [2 16] = 39
A-C-D cost = [2 16] [4(5) 1] = 39
A-B-C-D cost = [4(5) 1] 1 [4(5) 1] = 43
A-C-B-D cost = [2 16] 1 [2 16] = 37
汽车 6 选择了路径 A-C-B-D ,因为这是成本最低的。现在 6 辆车都在路上了,你可以算出每辆车的成本。
Car 1 route A-B-C-D, cost = [4(4) 1] 1 [4(4) 1] = 35
Car 2 route A-B-C-D, cost = [4(4) 1] 1 [4(4) 1] = 35
Car 3 route A-B-C-D, cost = [4(4) 1] 1 [4(4) 1] = 35
Car 4 route A-B-D, cost = [4(4) 1] [1 16] = 34
Car 5 route A-C-D, cost = [2 16] [4(4) 1] = 35
Car 6 route A-C-B-D, cost = [2 16] 1 [1 16] = 36
回忆一下,如果没有这条快速路,每辆车的成本是 32 。现在增加了额外公路容量,我们却增加每个司机的成本!
这个例子提供了一个对 Braess 悖论的实际接触。因为这和网络系统上所传输的数据包有明显的关系, Braess 悖论受到了研究人员的深入研究。你能非正式的总结这个悖论:有时候增加节点之间的路径数反而会增加网络拥塞。从软件测试角度来说, Braess 悖论会在进行网络性能测试的时候出现。老实说,你碰到 Braess 悖论的机会很少。但是这个现象确实存在。启示是,你不应该假设增加网络容量就会提高性能。如果你增加了容量但是没有看到你所期望的性能提高, Braess 悖论就是应该去调查的。
Parrondo 悖论
本质上, Parrondo 悖论陈述的是两个要输的赌博游戏(我们称他们为游戏 A 和游戏 B ),它们可以被设计好,这样如果一个接一个地玩,它们可以成为赢得游戏。有很多方法可以构造 Parrondo 悖论的例子,最简单的事使用三个有偏差的硬币。
游戏 A 是一个简单的掷硬币游戏。你掷出一枚硬币,如果硬币正面朝上,你赢 1 元,如果硬币正面朝下,你输 1 元。硬币 1 稍微有点偏差,这样它正面朝上的概率是 p1=0.495 (故正面朝下的概率就是 1-p1=0.505 )。如果你不停的玩这个游戏,你最终会输钱。游戏 B 有点复杂,使用两个硬币。这个游戏中的第一个硬币(硬币 2 )有一个赢(正面朝上)的概率 p2=0.095 。这是一个很糟糕的硬币。第二枚硬币(硬币 3 ),有一个赢的概率 p3=0.745 。这是一个很好的硬币。
你从一定数目的钱开始玩这个游戏,例如 300 元。为了玩游戏 B ,你需要两个步骤 : 先要检查你的钱数是否是 3 的倍数(例如 300 元、 297 元、 303 元等等)。如果你目前的资金是 3 的倍数,你掷硬币 2 ,要不是赢 1 元就是输 1 元。如果你目前的资金不是 3 的整数倍,你掷硬币 3 ,赢 1 元或输 1 元。尽管不是很明显,如果你不停的玩游戏 B ,你还是会输钱。
在这一点上,我们有两个要输的游戏。如果我们按照一种随机模式或者是固定模式来玩游戏 A 和 B ,你认为会发生什么?令人惊奇的是,如果一起玩,这两个要输的游戏最后会赢!本专栏附带的代码给出了一个用 C# 写的仿真。图 6 是运行这个程序的一个屏幕截图。

图6 Parrondo 悖论仿真
这个游戏是由西班牙心理学家 Parrondo 创造的。 1999 年, G.P.Harmer 和 D.Abbott 发表了文献“ Losing Strategies Can Win by Parrondo''s Paradox ”,以 Parrondo 给这个悖论命名。从那以后,在这个游戏和它的变种上出现了很多的研究,包括改变三个硬币的概率影响和改变玩游戏 A 和 B 的模式。
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