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category: Unified
tags: [auto-consolidated, technical-documentation]
title: [[Game Theory|Game Theory]]
last_updated: 2026-05-02
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# [[Game Theory|Game Theory]]

## 📌 Brief Summary
> 지식 요약 정보 추출 중...

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> "상대방의 전략을 고려한 최선의 선택을 수학적으로 분석하라" — 독립적인 의사결정자들이 서로의 선택이 자신의 결과에 영향을 미치는 상황(전략적 상호작용)에서 어떻게 행동하는지 연구하는 학문.

## 📖 Core Content
본문 구조화 작업 중...

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- **추출된 패턴:** 상대방이 자신의 이익을 극대화한다는 가정 하에, 자신의 기대 보상을 최대화하는 '내쉬 균형(Nash Equilibrium)' 지점을 찾아가는 의사결정 패턴.
- **세부 내용:**
    - **Zero-sum Game:** 한쪽의 이득이 다른 쪽의 손실이 되는 대립 관계 (예: 장기, 바둑).
    - **Prisoner's Dilemma:** 각자에게는 최선의 선택이 전체적으로는 최악의 결과를 낳는 협력의 딜레마 분석.
    - **Dominant Strategy:** 상대방이 무엇을 하든 상관없이 자신에게 가장 유리한 전략.
    - **Minimax Algorithm:** AI 체스/바둑 등에서 최악의 시나리오를 가정하고 손실을 최소화하는 경로 탐색.

## ⚖️ Trade-offs & Caveats
- **과거 데이터와의 충돌:** 자동화 엔진에 의해 매핑된 지식으로, 추후 정밀 검증 필요.
- **정책 변화:** Graphics & Performance 분야의 자동 자산화 수행.

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- **과거 데이터와의 충돌:** 완전한 합리성을 전제로 하던 초기 모델에서, 진화 게임 이론(Evolutionary Game Theory) 및 행동 게임 이론을 통해 비합리성과 생물학적 진화 과정을 포괄하는 모델로 확장.
- **정책 변화:** Antigravity 에이전트의 다중 에이전트 협업(Multi-agent Collaboration) 설계 시, 개인의 이익과 팀의 목표가 일치하도록 '메커니즘 디자인' 이론을 적용함.

## 🔗 Knowledge Connections
- Raw Source: 00_Raw/2026-04-20/Game Theory.md
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- Decision-Theory, Expected-Utility-Theory, Nash-Equilibrium, Mechanism-Design
- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Game-Theory.md
