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2005-10-02

约会游戏-----众里寻他千百度

有这样一个笑话:夏娃对亚当说:“亲爱的,你是全心全意爱我的吗?”

亚当叹了口气说:“当然了。除了你,我还能有什么其它选择呢?”

现在我们来看这个“约会游戏”:假定你是个女性,决定要结婚,你身边社交圈里有100个合适的单身男子都有意追求你,现在你的任务是,从他们当中挑选最好的一位作为结婚对象。但是从这100个单身男子里面挑选出最好的一个并非是易事。

如果是你,你该怎么做才能争取到这个结果呢?

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2005-10-2 15:01:00

首先你想到的是,和这100个男子都结出一番,了解每个人的情况,然后将各项素质分别打分,说不定还能列出各个图表,经过对比筛选。找出那个最优秀的人。

可惜在这个游戏中,条件是严格限定的即每个人你都只能约会一次,而且是当场决定是选择还是放弃,不能把他们“冷冻”起来以备后用,一旦你选择了其中一个,你就没有机会再约会其他人了。

条件似乎有点苛刻,其实在现实生活中,大多数情况下机会都是不等人的,等你挑三拣四左选右选,把一切都规划好了,人家可能早就是别人的如意郎君了。机会是不等人的。因此这样的限制也是有道理的。

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2005-10-2 21:03:00

很有意思~求解!

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2005-10-2 21:09:00

说实话,我不会答案,但是在其他网站上搜索到了一些解决方案,以供参考:(我可不是灌水哦,找了好久的):

策略:别选第一个碰到的人 赢的策略就是能够给你最大成功机会的策略。纵使无法100%肯定,但是你知道自己要的就是最大的成功机会。 显然,你不应该选择第一个遇到的人,因为他在100个当中名列第一的机会只有1%。这个几率可以说是非常的渺茫,直接把筹码放在第一个人身上,也是最糟的赌注。但是这里有一个问题:假如你约会的头一个碰巧是最好的那个呢?你把他淘汰掉了,以后约会的对象“一蟹不如一蟹”,岂不是遗恨终生吗?在我们身边,确实有些夫妻是初恋情人,而且似乎过得也不错。但是这里我们谈的是策略,而不是命运或缘分,只要你不是十分迷信,就一定会承认,与其把自己的未来交给或然率,还不如自己掌握更好些。 刚刚说过,你不应该选择第一个出现的对象,因为第一次约会就碰到最佳伴侣的机会微乎其微。即使这个人真的很优秀,你也要忍痛割爱,因为你不知道在这100人里,他到底排在什么位置。 再次声明:这只是个游戏。在游戏中,这位女性对这100人原来一无所知,而在生活中,即使没谈过恋爱,你对异性也有很多了解,在很大程度上,你已经知道什么样的男人可以交往,什么样的不能。所以如果你在现实里遇到一个好男人,你应该把他留下,而且你们只要还没有结婚,“骑马找马”也不能算不道德! 诀窍:牺牲者与实验品 一个最有效的方法是:将前面遇到的一组人作为试验品,之后如果遇到比这组人更好的对象,就可以考虑嫁给他了。你要做的就是从前一组人当中获取一些经验,作为评估他人的基础。那么要抽取多少样本做出实验品才算合适呢? 这是一个两难选择,如果你抽取的“样本”太少,你得出的结论可能并不准确;可是如果你取样太多,结论倒是准确了,可是又很有可能错失最佳选择(他正好在取样里,被牺牲掉了)。那么,有没有个最佳样本数存在?如果有,那么该是多少? 苏格拉底的三个弟子曾向老师求教:怎样才能找到理想的伴侣?苏格拉底把他们带到一块麦田,要求他们沿着田埂直线前进,不许后退,而且仅给一次机会选摘一枝最大的麦穗。 第一个弟子走几步看见一枝又大又漂亮的麦穗,高兴地摘了下来。但是他继续前进时,发现前面有许多比他摘的那枝大,只得遗憾地走完了全程。第二个弟子吸取了教训,每当他要摘时,总是提醒自己,后面还有更好的。当他快到终点时才发现,机会全错过了,只好将就着摘了一个。第三个弟子吸取了前两位的教训,当他走到1/3时,即分出大、中、小三类,再走1/3时验证是否正确,等到最后1/3时,他选择了属于大类中的一枝美丽的麦穗。虽说,这不一定是最大最美的那一枝,但他满意地走完了全程——因为他知道,自己已经尽可能争取到最好的结果了。 注意那个结果最好的弟子的策略:1/3。为什么这是一个比较理想的比例呢? 事实证明,选择最佳对象的最好搜寻策略,就是在冷静地比较若干样本后,选择下一个高于他们全体的那一个。失去最佳选择的风险约有1/3,但是你已经竭尽所能了,而且你还有大约1/3的机会在100个当中挑中最想要的那一个。其实当你在100个人当中挑选时,1/3的机会已经算是不错的了。

{以上是北京科技报的答案}

而且个人觉得这个曾经看到的一个题目类似:说有十层楼,每层放一个宝石,大小不一,你乘电梯上楼,不能返回,如何才能拿到最大的宝石?如果有高手知道也请告诉我,谢谢!

[此贴子已经被作者于2005-10-2 21:12:36编辑过]

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2005-10-2 21:18:00
我看了楼上转的来,同意 牺牲者与实验品 的方法

[此贴子已经被作者于2005-10-2 21:27:52编辑过]

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2005-10-31 19:19:00

格兰杰方差检验!

对期望和方差进行动态修正!!

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