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非合作性博弈

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简介:
《非合作性博弈》一书探讨了在策略互动中参与者不寻求达成协议的情况下的行为模式与结果,对理解经济、政治和社会现象具有重要意义。 改代码是我在进行混合储能系统研究时的一个例子,用于寻找纳什均衡点的粒子。

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    《非合作性博弈》一书探讨了在策略互动中参与者不寻求达成协议的情况下的行为模式与结果,对理解经济、政治和社会现象具有重要意义。 改代码是我在进行混合储能系统研究时的一个例子,用于寻找纳什均衡点的粒子。
  • 分析_基于MATLAB的三个参与者模型_新建文件夹
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    本研究探讨了非合作博弈和合作博弈理论在三参与者场景中的应用,并利用MATLAB进行建模和仿真分析。通过详细计算,揭示不同策略下的均衡状态及合作收益。 如何在MATLAB中实现一个包含三个参与者的非合作博弈,并提供其他一些博弈相关的代码示例。
  • 基于粒子群算法的MATLAB程序
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    本项目利用MATLAB开发了基于粒子群优化算法求解非合作博弈问题的程序,实现策略演化与寻优。 可以通过将两个多元函数表达式视为博弈方,并利用非合作博弈机制来求解纳什均衡解。这种方法适合初学者学习,并且程序可以运行。在备注中详细解释各个步骤,以便于理解与实践。
  • 论在对抗(双矩阵)中的应用-MATLAB开发
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    本项目研究并实现了一种基于MATLAB的算法,用于分析和解决非对抗博弈问题,即双矩阵博弈,利用博弈论原理优化策略选择。 博弈论是一种研究决策者之间互动行为的数学理论,在经济学、社会学以及生物学等多个领域都有广泛应用。在非对抗博弈或合作博弈(也称为非零和博弈)中,参与者可能通过协作实现共赢而非相互对立。 双矩阵博弈是其中的基本概念之一,用两个矩形矩阵来描述双方玩家的选择及其结果。在这个MATLAB开发项目中,重点在于解决此类问题。MATLAB作为一种强大的编程语言,在数值计算与科学可视化方面表现出色,因此非常适合用于进行博弈论分析。 本项目的功能包括: 1. **纯策略纳什均衡**:这是由约翰·纳什提出的概念,指在一个游戏中每个玩家选择的最佳固定策略组合,即使他们完全了解对方的决策也不会改变自己的行为。项目能够检测并输出这种平衡状态。 2. **强纳什均衡**:相比常规纳什均衡而言更加稳定,在所有参与者微调其策略的情况下仍保持不变动;利用线性不等式系统在MATLAB中寻找这一类型的结果更为方便。 3. **帕累托最优解**:表示没有任何一方通过改变当前选择能够使自己受益而不损害他人利益的状态。在这种双矩阵博弈场景下,它可能涵盖多个纳什均衡中的子集。 4. **图形展示功能**:项目可以以图像形式展现整个游戏空间和各种策略组合的收益分布情况以及平衡点位置,便于直观理解分析结果。 5. **混合策略求解器**:当纯策略纳什均衡不存在时,则需要考虑随机化选择。通过运用MATLAB优化工具箱中的线性规划方法来计算此类解决方案。 6. **基于线性规划模型的最优组合寻找**:此模型用于在满足一系列条件的前提下最大化或最小化目标函数,适用于发现使所有玩家同时获得最佳结果的战略配置。 利用上述功能集,用户可以方便地分析和解决各种双矩阵博弈问题。无论是教育、研究还是实际应用场合下,该工具都能提供极大帮助,并为深入理解和运用博弈论提供了实践平台。对于希望探索并使用博弈理论的MATLAB使用者而言,这是一个非常有价值的资源。
  • N人分析:利用函数npg求解有限的纳什均衡-MATLAB实现
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    本文介绍了如何使用MATLAB中的npg函数来解决包含N个参与者的有限非合作博弈问题,并找到相应的纳什均衡点。通过具体案例演示,详细解析了函数应用及其实现原理。 它使用作者在论文“计算有限游戏中纳什均衡的优化公式”中描述的n人非合作游戏的优化公式。该方法可以从给定博弈中的许多可能样本中提供一个样本纳什均衡。显示GUI的屏幕截图是在代码上开发的,可以作为dll和VB.Net的一部分使用。
  • 论:应对对抗零和 - 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。
  • Shapley值PPT学习教案.pptx
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    本PPT是关于Shapley值在合作博弈理论中的应用和计算的学习资料,旨在帮助学生理解如何通过Shapley值解决公平分配问题,并提供实例解析。 合作博弈Shapley值PPT学习教案涵盖了合作博弈的基本概念、Shapley值的定义及其计算方法等内容。通过该教案的学习,可以帮助学生深入理解如何在合作情境下合理分配收益,并掌握相关理论的实际应用技巧。文档中详细介绍了各种示例和案例分析,旨在提高学生的理解和实践能力。
  • MATLAB演化代码.zip__MATLAB_演化_理论_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。
  • 演化仿真与MATLAB应用__MATLAB演化_演化MATLAB_演化_
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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。