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MATLAB++ 博弈论代码-档案:笔记与代码存档

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简介:
MATLAB++ 博弈论代码-档案提供了一系列关于博弈论问题的解决方案和相关理论研究的MATLAB编程实现,是学习和应用博弈论的理想资源库。 这里是我的存档仓库,保存着所有我认为有必要保留的代码和学习笔记。这些代码内容主要使用Python编写,并包含以下模块: - **script/ann/**:尝试构建一个极简版的BP神经网络工具。 - **script/graphics/**:早期手工实现绘制3D图形的示例性代码,细节上存在缺陷。 - **script/other_script/**:Arduino、单片机和MATLAB的一些早期编码实践。 - **script/pygame_script/**:学习Pygame过程中编写的部分代码,包括一个完整的人机对战下棋游戏(使用了博弈树)。 - **script/pythonista/**:专为iOS设备上的Pythonista应用编写的代码集合。 此外还有一些独立文件: - **bt_spider.py**:用于爬取北邮BT部分信息的初级级爬虫脚本 - **imagetest.py**:早期学习Pygame时编写,可能放错位置了。 - **imagetools.py**:包含十多个基本数字图像处理算法函数的模块文件。 - **L_system.py**: 实现了解析L系统的功能。

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  • MATLAB++ -
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    MATLAB++ 博弈论代码-档案提供了一系列关于博弈论问题的解决方案和相关理论研究的MATLAB编程实现,是学习和应用博弈论的理想资源库。 这里是我的存档仓库,保存着所有我认为有必要保留的代码和学习笔记。这些代码内容主要使用Python编写,并包含以下模块: - **script/ann/**:尝试构建一个极简版的BP神经网络工具。 - **script/graphics/**:早期手工实现绘制3D图形的示例性代码,细节上存在缺陷。 - **script/other_script/**:Arduino、单片机和MATLAB的一些早期编码实践。 - **script/pygame_script/**:学习Pygame过程中编写的部分代码,包括一个完整的人机对战下棋游戏(使用了博弈树)。 - **script/pythonista/**:专为iOS设备上的Pythonista应用编写的代码集合。 此外还有一些独立文件: - **bt_spider.py**:用于爬取北邮BT部分信息的初级级爬虫脚本 - **imagetest.py**:早期学习Pygame时编写,可能放错位置了。 - **imagetools.py**:包含十多个基本数字图像处理算法函数的模块文件。 - **L_system.py**: 实现了解析L系统的功能。
  • 新建文件夹.zip_deepq3j__Matlab程序_
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    该资源包包含一系列关于博弈理论的MATLAB程序和代码,适用于研究与学习博弈模型及其应用。 博弈论是一种应用数学模型,用于分析决策者之间冲突与合作的策略选择问题,在经济学、计算机科学、军事战略以及生物进化等领域有着广泛的应用。 在这个新建文件夹中主要包含的是用MATLAB实现的博弈论程序。MATLAB(矩阵实验室)是一个强大的数值计算和可视化软件工具,常被用来进行数据分析、算法开发及模型构建。在博弈论领域,由于其灵活的编程环境与丰富的数学函数库,MATLAB成为理想的选择。 博弈论的核心概念包括策略、支付矩阵以及纳什均衡等。策略指的是每个参与者在博弈中可选择的行为或行动;支付矩阵展示了所有可能组合下的结果;而纳什均衡则是指没有一方可以通过单方面改变自己的策略来提高收益的情况。 使用MATLAB实现博弈论程序通常涉及以下几个步骤: 1. **定义支付矩阵**:根据具体问题设定支付矩阵,这通常是二维数组形式。 2. **编写策略迭代函数**:通过循环或递归方式不断更新参与者的策略直至达到纳什均衡。 3. **计算纳什均衡**:使用博弈论中的方法如纯策略与混合策略来寻找所有可能的均衡状态。 4. **模拟博弈过程**:通过编程展示博弈动态变化,帮助理解策略如何影响最终结果。 5. **结果可视化**:利用MATLAB图形功能将信息以图表形式呈现便于分析。 该文件夹内的源代码很可能包含了上述各个部分。用户可以根据需要调整支付矩阵或游戏规则适应不同场景。深入研究这些代码时建议熟悉博弈论基本概念及MATLAB编程语法以便更好地理解和修改程序内容。 这个资源提供了一个实用工具,让学习者和研究人员能够实践博弈理论算法加深理解,并锻炼编程技能。对于希望在该领域深化研究或者应用的人来说是一个有价值的学习材料。
  • MATLAB演化.zip__MATLAB_演化__演化的
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    本资源包提供了一系列基于MATLAB编写的演化博弈模拟代码,适用于研究和教学目的,涵盖多种经典模型与策略动态分析。 有关博弈的MATLAB程序,可以直接使用且操作简便快捷。
  • GT.rar_MATLAB 纳什均衡__均衡_ matlab
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    本资源包含运用MATLAB编程实现博弈论中纳什均衡求解的方法与代码,通过迭代算法计算各种策略组合下的博弈均衡。适合研究和学习博弈理论及应用的学者使用。 通过运用博弈论进行功率控制分析,并采用迭代方法实现纳什均衡。
  • Java云及文
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    本项目提供Java语言编写的云笔记应用源码和相关技术文档,涵盖用户管理、笔记编辑与同步等功能模块。 Java版云笔记代码与文档包括需求文档和每日更新的代码。有关这个项目的博客地址为http://www.cnblogs.com/yangliguo/p/7544020.html,其中详细讲解了该项目的内容。
  • 演化2.zip
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    该文件包含了一系列基于Python编写的演化博弈论模型代码,适用于学术研究和教学演示,涵盖多种策略互动场景。 上学期我编写了关于博弈论的仿真代码,主要研究X和Y演化的路径及方向。代码包括了几种不同情况下的对比分析。
  • Matlab演化-EgtTools:适用于Matlab的进化分析工具
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    EgtTools是一款专为Matlab设计的软件包,旨在支持进化博弈理论的研究与教学。它提供了一系列功能强大的工具,用于计算和分析各种演化动态下的策略稳定性及群体行为模式。 EgtTools是用于演化博弈理论分析的Matlab兼容代码工具包。
  • 演化MATLAB
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    本项目提供了一系列用于模拟和分析演化博弈理论问题的MATLAB工具。涵盖多种策略互动场景,适用于学术研究与教学演示。 基于信息非对称双方演化博弈模型的MATLAB程序源代码已经通过运行测试。
  • 演化MATLAB
    优质
    本作品提供了一系列用于模拟和分析演化博弈理论问题的MATLAB程序。通过这些源代码,研究者可以轻松地探索各种策略在不同环境下的动态变化及稳定状态。 基于信息非对称双方演化博弈模型的MATLAB程序源代码已经通过运行测试。
  • MATLAB演化程序
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    本代码库提供了基于MATLAB的演化博弈模拟工具,涵盖多种经典模型和策略互动机制,适用于学术研究与教育。 Matlab演化博弈代码是指用于模拟生物或社会系统中策略动态变化的程序代码,在这种系统里,个体根据与其他成员互动的结果调整自己的行为模式。这些代码通常包括定义参与者的初始策略、计算每个参与者收益的方法以及更新策略的过程等关键部分。 编写这类代码需要对博弈论和进化动力学有一定的了解,并且可能需要用到Matlab中的特定函数来实现数值模拟或图形展示等功能。此外,为了使模型更加贴近实际情况,开发者还常常会引入诸如突变率、群体规模等因素进行参数调整以观察不同条件下的系统行为变化。 总之,在开发基于Matlab的演化博弈代码时,重点在于构建一个能够准确反映研究对象动态特性的计算框架,并通过实验分析得出有意义的研究结论。