Байесовское обучение в «рыбных войнах»: динамическая оценка неизвестных состояний и частной информации

В статье исследуется новый вариант «рыбной войны» – игры, в которой участники оценивают неизвестные параметры окружающей среды и частную информацию противников на основе полученных сигналов. Строится динамическая игровая модель, в которой эволюция популяции рыб зависит от неизвестного параметра $\epsilon$, а функция выигрыша каждого игрока включает его частную информацию $\delta$. С помощью байесовских методов обучения демонстрируется, как участники могут динамически обновлять свои оценки указанных неизвестных параметров. Доказано, что эти оценки сходятся к истинным значениям параметров с течением времени. Построено равновесие Нэша с байесовским обучением в качестве решения данной игры. Приведены результаты численного моделирования, иллюстрирующие совпадение представлений игроков и сравнение их стратегий управления в различных случаях.