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2-1_零和博弈与极大极小定理（博弈论）

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简介：
本课程探讨零和博弈的基本概念及策略，并深入讲解极大极小定理的应用原理及其在决策分析中的重要性。适合对博弈论感兴趣的学员学习。 1. 线性规划 对偶定理 2. 博弈论 极大极小定理 3. 非线性规划 K-K-T 定理 4. 计算复杂性理论 停机定理,库克定理 5. 组合最优化 算法设计技巧

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  • 2-1_零和博弈与极大极小定理（博弈论）
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    本课程探讨零和博弈的基本概念及策略，并深入讲解极大极小定理的应用原理及其在决策分析中的重要性。适合对博弈论感兴趣的学员学习。 1. 线性规划 对偶定理 2. 博弈论 极大极小定理 3. 非线性规划 K-K-T 定理 4. 计算复杂性理论 停机定理,库克定理 5. 组合最优化 算法设计技巧
     
  • 博弈论：应对对抗性零和博弈 - MATLAB开发
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    本项目利用MATLAB进行博弈论研究，专注于解决对抗性的零和博弈问题，提供策略分析与模型模拟工具。 该算法采用线性规划模型（利用优化工具箱）在混合策略下检测鞍点或寻找解决方案，并分析了包含无用策略的博弈矩阵以返回最优值。
     
  • MATLAB演化博弈代码.zip_博弈_MATLAB_演化博弈_博弈理论_演化的博弈
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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。
     
  • 新建文件夹.zip_deepq3j_博弈理论_博弈Matlab程序_博弈论代码
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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。
     
  • GT.rar_MATLAB 纳什均衡_博弈论迭代_博弈均衡_ matlab 博弈论
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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。
     
  • 演化博弈仿真与MATLAB应用_博弈_MATLAB演化博弈_演化博弈MATLAB_演化博弈_
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    本书聚焦于运用MATLAB软件进行演化博弈理论的应用实践和模型仿真，涵盖策略动态、进化稳定性和复杂系统等主题。适合对博弈论及计算机模拟感兴趣的读者深入学习。 演化博弈是一种将生物学、经济学和社会科学中的竞争与合作现象模型化的数学工具，它结合了博弈论和进化理论。在MATLAB环境下，我们可以利用其强大的数值计算和图形化能力来实现演化博弈的仿真。 了解演化博弈的基本概念是必要的。通常基于著名的博弈矩阵（如囚徒困境或狼羊博弈）进行建模，这些矩阵描述个体之间的互动策略。关键的概念包括稳定策略、频率依赖选择以及进化稳定状态（ESS）等。 在MATLAB中进行演化博弈仿真的步骤如下： 1. **定义博弈矩阵**：这是构建模型的第一步，需要根据实际问题设定不同策略间的收益关系。例如，创建一个二维数组来表示各种策略组合的支付。 2. **制定策略更新规则**：每一轮博弈后个体可能依据其当前策略的收益调整自身行为。常见的包括复制动态、Fermi规则和Moran过程等。 3. **实现动力学演化**：通过迭代执行上述步骤，观察并记录下策略频率的变化情况。这可以通过编写循环函数并在图形中展示时间序列图来完成。 4. **寻找进化稳定状态（ESS）**：长期来看系统可能达到一种没有单方面改变行为而增加收益的状态，即为进化稳定状态。 5. **可视化结果**：利用MATLAB的绘图功能直观地展现演化过程中的策略变化情况。这包括二维平面图、三维景观图或动画效果等。 6. **参数敏感性分析**：通过修改关键参数来观察其对最终演化的影响力，揭示系统的特性。 文档中可能会详细说明这些步骤的具体操作方法，并提供代码示例和实验结果的解析内容。学习这份资料可以帮助你更深入地理解如何使用MATLAB进行演化博弈仿真并找到适合自己的研究问题的方法。此外，还可能包括复杂网络中的演化博弈、多策略共存情况以及模拟现实世界动态交互等内容。 总之，MATLAB演化博弈仿真是一个强大的工具，能够帮助我们理解和分析复杂的系统中策略的演变规律，在社会科学、经济体系和生物进化等领域有着广泛的应用价值。通过学习与实践，你可以掌握这一方法并在自己的研究领域内解决问题。
     
  • 基础博弈论（包含巴什博弈、威佐夫博弈、尼姆博弈及个人注解）
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    本书系统介绍了三种经典博弈理论——巴什博奕、威佐夫博奕和尼姆博奕，并附有作者独到见解和个人分析，适合算法爱好者深入学习。 大家一起学~免费啦~
     
  • 演化博弈论代码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。
     
  • 博弈论全集（包含各种博弈算法）
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    《博弈论全集》是一部全面解析各种博弈理论与算法的专业书籍，涵盖从基础概念到高级策略的所有方面。 博弈算法全集并行算法辅助搜索机器学习剪枝算法局面描述局面评价综合论述其他文档
     
  • 演化博弈论的MATLAB编程资源.zip_博弈论与MATLAB_演化博弈在MATLAB中的应用_steepxj4_worthk2s_博弈仿真模拟
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    本资料包提供了一系列关于如何使用MATLAB进行演化博弈理论研究和仿真的资源，涵盖程序代码、模型设计及分析工具等内容。 演化博弈论是应用数学与生物学理论来研究社会、经济及生物系统中决策者互动行为的方法之一。在MATLAB环境中，我们可以利用其强大的计算能力和图形化功能对演化博弈进行编程模拟，以深入理解博弈过程及其结果。 本资料包《演化博弈论MATLAB编程》提供了关于使用MATLAB进行博弈仿真和实践的实例，帮助用户学习如何用该软件工具实现这一目标。在博弈论中，通常涉及至少两个参与者（即玩家），他们根据各自的策略选择行动，并依据这些行动组合获得相应的收益或支付。 演化博弈论引入了动态视角来考虑玩家策略随着时间演变及适应性变化的过程。其中的核心概念包括纳什均衡、进化稳定策略等理论框架。MATLAB作为一种强大的数值计算和可视化工具，非常适合用于模拟这种复杂过程。例如： 1. **建立博弈矩阵**：在MATLAB中可以通过二维数组表示每个参与者不同策略组合下的收益。 2. **计算纳什均衡**：通过线性代数方法求解这一问题来确定无玩家有动机改变自己当前策略的状态。 3. **模拟演化过程**：利用迭代更新规则，如复制动态或最佳响应动态等方式，展示参与者的策略随时间的变化趋势。 4. **绘制演化轨迹图**：借助MATLAB的图形功能直观地显示不同策略频率随着时间推移的变化情况。 5. **分析进化稳定策略（ESS）**: 通过模拟结果识别那些在长时间内不会被其他新出现或变异出的新策略所取代的战略组合。 6. **参数调整与敏感性测试**：改变博弈中的关键变量，如参与者适应度函数、学习速率等，观察这些变化如何影响最终的演化路径及稳定性状态。 7. **处理多玩家或多策略博弈场景**: MATLAB能够支持更复杂的多人或多种选择条件下的模拟研究。 通过运行和分析提供的代码示例，用户不仅能加深对相关理论的理解，还能掌握MATLAB在解决实际问题时的应用技巧。这个资料包提供了一个全面的学习平台，使学习者可以通过实践操作来探索演化动态过程，并为学术研究及现实世界的问题解决方案提供了有价值的资源与工具。