作为A队，在第二轮是回应方，我们的阈值x2也应该设为epsilon。”
“那么均衡策略就是：”徐景深总结，“第一轮，我们提案(b1=epsilon, A得100-epsilon)；第二轮，B提案(a2=epsilon, B得100-epsilon)；第三轮，我们提案(b3=epsilon, A得100-epsilon)。其中epsilon是系统允许的最小正单位，比如1枚金币。”
时间还剩3分钟。
“但题目要求‘最大化期望收益’。”谢知野盯着问题描述，“如果按这个均衡，A队期望收益E(A) = (1/3)*[(100-1) + 1 + (100-1)] = (1/3)*(99+1+99)=199/3≈66.33枚金币。B队同理。”
“有没有可能做得更好？”江述大脑飞转，“比如，我们能不能在第一轮和第三轮给B 0枚？但B的阈值是epsilon＞0，给0他们会拒绝，我们得0，更差。”
“或者，我们能不能诱导B设置阈值y1=0？”徐景深说，“如果B设置阈值0，那我们给b1=0他们也会接受。但B完全理性的话，设置阈值0意味着可能得到0，而设置epsilon＞0至少能得到epsilon。所以B不会设0。”
看起来这个均衡就是最优了。
时间还剩1分30秒。
“提交吗？”徐景深问。
江述却突然想到什么：“等等，题目说‘三轮提案是同时秘密提交’。这意味着B在设定阈值y1和y3时，不知道我们的具体提案b1和b3。但B知道我们的策略——在均衡中，我们是理性的，会给b1=epsilon。所以B确实会设y1=epsilon。”
逻辑自洽。
“但有没有非对称均衡？”谢知野突然说，“比如，我们威胁在第一轮给B 0枚，除非B在第二轮给我们更多？但这是三轮同时提交，威胁不可信，因为我们的提案已经提交了，无法根据B的第二轮提案调整。”
时间只剩45秒。
“就提交这个均衡策略吧。”江述做出决定，“描述清楚：设最小正单位金币为1。第一轮提案：A得99，B得1；第二轮（B提案）：期望B会提案B
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