Tüm Reklamları Kapat

Tutuklu İkilemi Üzerinden Nash Dengesi'ne Kısa Bir Bakış

1dk
Tutuklu İkilemi Üzerinden Nash Dengesi'ne Kısa Bir Bakış
Tüm Reklamları Kapat

Bu Makalede Neler Öğreneceksiniz?

AI ile Özet Oluşturabilirsiniz.
  • John Forbes Nash, Oyun Teorisi'ni geliştirerek Nash Dengesi kavramını ortaya koymuş ve bu denge, oyuncuların stratejilerini değiştirmeye niyetli olmadığı durumu tanımlar.
  • Mahkum’un İkilemi örneğinde, bireysel çıkarlar nedeniyle iş birliği yapılmaz ve herkes için kötü sonuçlar doğuran Nash Dengesi oluşur, çünkü kimse tek başına stratejisini değiştirmek istemez.
  • Doğada Nash Dengesi, yarasaların kısasa kısas paylaşım stratejisi ve aslanların bölge koruma davranışı gibi örneklerle iş birliği ve çıkar dengesini sağlar.

23 Mayıs 2015'te kaybettiğimiz büyük matematikçi John Forbes Nash, ilk kez John von Neumann’ın ortaya attığı Oyun Teorisi’ni geliştirmiş olmakla ünlüdür. Yaşam oyununda kazanma stratejileri geliştirmekle ilgili olan Oyun Teorisi’nin bu geliştirilmiş versiyonunun altında temel kavram olarak Nash Dengesi yatar. Bunu, Mahkum’un İkilemi (Tutuklu İkilemi) olarak bilinen örnek ile açıklayalım. 

İki suç ortağı yakalanır ve ayrı odalarda sorguya çekilirler. İkisine de, ayrı ayrı şöyle söylenir: “Şayet her şeyi itiraf edersen, seni serbest bırakırız ve arkadaşın 10 yıl hapis yatar.” Eğer her ikisi de sessiz kalırlarsa, haklarındaki daha ciddi suçlar için kovuşturma yapılamaz ve sadece işledikleri küçük suçlar için 1 sene yatarlar; fakat her ikisi de konuşursa, suçlarını itiraf ettikleri için 6 seneye mahkum olurlar. 

İlk bakışta, sessiz kalmaları en iyi strateji gibi gözükebilir. Ancak, suçluların birbirlerinin niyetlerini bilemedikleri için (ayrı odalarda tutulup görüşemediklerinden iş birliği yapamadıkları için) bireysel çıkarlarına göre hareket etme eğilimi, bu oyunun sonucunda belirleyici olacaktır.

Tüm Reklamları Kapat

Bu koşulda sessiz kalmak her iki suçlu için de konuşmaktan daha kötü bir seçenek olacağından, ikisi de konuşarak diğerini satacaktır. Bu durumda, iki oyuncu için de en iyi olan durum (1'er yıl hapis) yerine, ikisi için de kötü olan bir durum (6'şar yıl hapis) ortaya çıkıyor. Ancak, bu durumda hiçbir oyuncu tek başına kendi tercihini değiştirmeye niyetli değildir, çünkü değiştirirse 10 yıllık ceza alacaktır. Dolayısı ile oyun dengededir. İşte, hiçbir oyuncunun kendi tercihini değiştirmeye eğiliminin olmadığı, ve Tutsak İkilemi'ndeki gibi bazen iki oyuncu için de kötü olan sonuçların ortaya çıkmasına sebebiyet verebilen bu dengeye Nash Dengesi denilmektedir.

Peki, Nash’in matematiksel olarak formüle ederek ekonomiye kazandırdığı bu dengeyi doğada nasıl görüyoruz? Örneği yarasalar dünyasından verelim. Normalde, bir anne yarasa getirdiği yiyeceği diğer anne yarasaların yavrularıyla da paylaşır. Fakat paylaşımı durdurursa, diğer anne yarasalar da o yarasanın yavrularını beslemeyi reddederler. Bu “kısasa kısas” stratejisi, iş birliği tekrar başlayana kadar devam eder, yani Nash Dengesi ile çıkarlar dengelenene dek! Diğer bir örnek de aslanlardan gelsin. Aslanlar, belli bir alana sahip olduktan sonra daha fazla alan kazanmak için komşu aslanların bölgesine girmezler çünkü bundan sonra yapılacak saldırıların getirileri, bu uğurda harcayacakları enerji ve can kaybının yanında önemsiz kalacaktır. Bu sebeple, ilerlemeyi keserler ve barış içerisinde, Nash Dengesi dahilinde yaşarlar.

Rastgele Yazıya Git
13
Alt Başlıklar
Makale sonrası

Bu makale üzerine konuşmaya devam et

Topluluk sohbetine katıl, yorum bırak veya ayrıntılı bir soru sor.

Bilimsel bir hata mı gördün?
Bu Makale Sana Ne Hissettirdi?
  • Tebrikler!
    Tebrikler!
    8
  • Mmm... Çok sapyoseksüel!
    Mmm... Çok sapyoseksüel!
    4
  • Güldürdü
    Güldürdü
    2
  • İnanılmaz
    İnanılmaz
    2
  • Merak Uyandırıcı!
    Merak Uyandırıcı!
    2
  • Bilim Budur!
    Bilim Budur!
    1
  • İğrenç!
    İğrenç!
    1
  • Muhteşem!
    Muhteşem!
    0
  • Umut Verici!
    Umut Verici!
    0
  • Üzücü!
    Üzücü!
    0
  • Grrr... *@$#
    Grrr... *@$#
    0
  • Korkutucu!
    Korkutucu!
    0
Kategoriler ve Etiketler
Kaynaklar ve İleri Okuma
Tüm Reklamları Kapat

Evrim Ağacı'na her ay sadece 1 kahve ısmarlayarak destek olmak ister misiniz?

Şu iki siteden birini kullanarak şimdi destek olabilirsiniz:

kreosus.com/evrimagaci | patreon.com/evrimagaci

Çıktı Bilgisi: Bu sayfa, Evrim Ağacı yazdırma aracı kullanılarak 15.10.2026 13:17:55 tarihinde oluşturulmuştur. Evrim Ağacı'ndaki içeriklerin tamamı, birden fazla editör tarafından, durmaksızın elden geçirilmekte, güncellenmekte ve geliştirilmektedir. Dolayısıyla bu çıktının alındığı tarihten sonra yapılan güncellemeleri görmek ve bu içeriğin en güncel halini okumak için lütfen şu adrese gidiniz: evrimagaci.org/s/4179

İçerik Kullanım İzinleri: Evrim Ağacı'ndaki yazılı içerikler orijinallerine hiçbir şekilde dokunulmadığı müddetçe izin alınmaksızın paylaşılabilir, kopyalanabilir, yapıştırılabilir, çoğaltılabilir, basılabilir, dağıtılabilir, yayılabilir, alıntılanabilir. Ancak bu içeriklerin hiçbiri izin alınmaksızın değiştirilemez ve değiştirilmiş halleri Evrim Ağacı'na aitmiş gibi sunulamaz. Benzer şekilde, içeriklerin hiçbiri, söz konusu içeriğin açıkça belirtilmiş yazarlarından ve Evrim Ağacı'ndan başkasına aitmiş gibi sunulamaz.

Keşfetmeye Devam Et