在家

    里。这个小镇上只有一间酒吧，能容纳60人。并不是说超过60人就禁止人

    内．而是因为设计接待人数为60人，只有60人时酒吧的服务最好．气氛最

    融洽，最能让人感到舒适。第一次，100人中的大多数去了这间酒吧，导致酒

    吧bào满，他们没有享受到应有的乐趣。多数人抱怨还不如不去；那些选择没

    去的人反而庆幸．幸亏没去。

    第二次，人们在去之前，根据上一次的经验认为，人多得受不了．决定

    还是不去了。结果呢?因为多数人决定不去，所以这次去的人很少．享受了

    酒吧博弈：混沌系统中的策略

    一次高质量的服务．没去的人知道后叉后悔了：这次应该去呀

    问题是，小镇上的人应该如何做出去还是不去的选择呢‘，

    这是一个典型的动态群体博弈问题。前提条件还做了如下限制：每一个

    参与者面临的信息只是以前去酒吧的人数、因此只能根据以前的历史数据归

    纳出此次行动的策略．没有其他的信息可以参考．他们之间也没有信息jiāo流

    在这个博弈中．每个参与者都面临着这样一个困惑：如果多数人预测去

    酒吧的人数超过60．而决定不去．那么酒吧的人数反而会很少．这时候做出

    的预测就错了。反过来．如果多数人预测去的人数少于60．因而去了酒吧，

    那么去的人会很多．超过了60，此时他们的预测也错了：

    也就是说．一个人要做出正确的预测，必须知道其他人如何做出预测

    但是在这个问题中每个人的预测所根据的信息来源是一样的．即过去的历史．

    而并不知道别人当下如何做出预测

    从理论上说的确如上述所言，但是实际的情形会怎么样呢?阿瑟教授通

    过计算机模拟和对真实人群的考察两种方法．得到了两个不同的有趣结果，

    计算机的模型实验的情形是：开始．不同的行动者是根据自己的归纳来

    行动的．并且去酒吧的人数没有一个固定的规律；然而．经过一段时间以后．

    去酒吧的平均人数很快达到60．即去与不去的人数之比是60：40。尽管每个

    人不会固定地属于去酒吧或不去酒吧的人群，但这个系统的比例是不变的

    也就是说．他们会自组织地形成一个生态稳定系统。

    但是阿瑟教授通过对真实人群的观察研究，却得到了与计算机模型实验

    迥然不同的结果，对真实人群的实验中，实验对象的预测呈有规律的渡浪形

    态，实验中去酒吧的人数如表6一j所示，

    表6．1

    酒吧问题对真实人群的实验数据

    不同的行动者可做出不同的预测．例如预测：下次的人数将是前4周的

    平均数(53)，两点的周期环(78)，与前面隔一周的相同(78)。

    从上述数据看．实验对象的预测呈有规律的波浪形态虽然不同的博弈

    6’I

    者采取了不同的策略．但是却有一个共同点：这些预测都是用归纳法进行的。

    我们完全可以把实验的结果看做是现实中大多数“理xìng”人做出的选择。在

    这个实验中．更多的博弈者是根据上一次其他人做出的选择而做出其本人“这

    一次”的预测。然而，这个预测已经被证明在多数情况下是不正确的。

    从这个层面上可以说，这种预测是一个非线xìng的过程。