Beste Antwort
# Beste Antwort

In der Spieltheorie ist die beste Antwort (englisch best response) eines Spielers auf die Strategien der anderen Spieler diejenige Strategie, die ihm die höchste Auszahlung liefert. Die Menge der besten Antworten spielt bei der Bestimmung von Nash-Gleichgewichten eine große Rolle.

## Mathematische Definition

Im Folgenden bezeichne $S_{i}$ die Menge der Strategien von Spieler $i$ und sei $s_{i}$ ein Element dieser Menge, d. h. eine Strategie des Spielers $i$. Weiterhin bezeichne $(s_{1},\dotsc ,s_{n})$ eine Kombination der Strategien von $n$ Spielern und $u_{i}(s_{1},\dotsc ,s_{n})$ die Auszahlungsfunktion des Spielers $i$. Sei $G=\{S_{1},S_{2};u_{1},u_{2}\}$ ein Normalformspiel. Die Menge der besten Antworten $BR_{1}(t)$ des Spielers 1 auf die Strategie $t\in S_{2}$ des Spielers 2 ist definiert als:

    $BR_{1}(t)=\{s\in S_{1}\mid u_{1}(s,t)\geq u_{1}(s',t)\;\forall \;s'\in S_{1}\}$

Analog gilt für Spieler 2

    $BR_{2}(s)=\{t\in S_{2}\mid u_{2}(s,t)\geq u_{2}(s,t')\;\ \forall \;\ t'\in S_{2}\}$

## Zusammenhang mit dem Nash-Gleichgewicht

Das Paar $(s,t)$ ist ein Nash-Gleichgewicht, wenn beide Strategien jeweils beste Antworten aufeinander sind. Wenn also gilt:

    $s\in BR_{1}(t)$ und $t\in BR_{2}(s)$

## Beste-Antwort-Korrespondenzen

### Matching Pennies

Ein berühmtes Entscheidungsproblem in der Spieltheorie stellt das Spiel Matching Pennies dar: Zwei Spieler legen gleichzeitig eine Münze auf den Tisch. Liegt bei beiden Münzen Kopf (K) oder bei beiden Münzen Zahl (Z) oben, so gehören die beiden Münzen Spieler 1; zeigen die beiden Münzen verschiedene Seiten, so gehören die beiden Münzen Spieler 2. Da der Sieger also die Münze des Verlierers gewinnt, handelt es sich um ein Nullsummenspiel. Als Bimatrix ergibt sich folgende Darstellung:

Auszahlungsmatrix für Spieler 1 und Spieler 2 :

| | Kopf | Zahl |
| - | - | - |
| Kopf | 1 , −1 | −1, 1 |
| Zahl | −1 , 1 | 1 , −1 |

In der vereinfachten Darstellung erhält man folgende Matrix:

${\begin{array}{c|rr}&K&Z\\\hline K&1&-1\\Z&-1&1\end{array}}\quad {\text{also die Matrix}}\quad A=\left({\begin{array}{rr}1&-1\\-1&1\end{array}}\right)$

