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非合作博弈与合作博弈分析_基于MATLAB的三个参与者模型_新建文件夹

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简介:
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。

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  • _MATLAB_
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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。
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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。
  • .zip_deepq3j_理论_Matlab程序_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。
  • 演化MATLAB代码.rar
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    本资源包含用于模拟三参与者的演化博弈过程的MATLAB代码,适用于研究合作、竞争等策略互动。 三个参与主体的演化博弈MATLAB代码资源包。
  • Matlab对抗(双矩阵)求解空间绘图——以猎鹿为案例
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    本研究利用Matlab软件探讨非对抗性双矩阵博弈,并通过经典猎鹿模型具体分析,提出了一种有效求解策略及绘制动态博弈空间的方法。 这段文字描述了一个程序的功能需求:通过直接运行代码可以找到纯纳什均衡、强纳什均衡以及帕累托最优解;每一行代码都有中文注释便于理解;能够以二维平面图的形式展示博弈空间;并且以猎鹿博弈为例,详细解释计算过程。
  • 粒子群算法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。
  • Matlab对抗(双矩阵)求解空间绘图——以猎鹿为实例
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    本研究利用MATLAB探讨了非对抗性双矩阵博弈问题,并通过经典猎鹿模型具体展示了如何求解此类博弈及绘制相应的博弈空间。 这段文字可以被重新组织如下: 本段落介绍了一段代码,该代码能够直接运行来获取纯纳什均衡、强纳什均衡以及帕累托最优状态,并且每一行都配有中文注释以便于理解。此外,代码还包含绘制二维平面图的功能以可视化博弈空间。为了具体说明计算过程,文中采用了猎鹿博弈作为示例进行详细解释。 重写后的文本去除了原文中可能存在的联系方式和链接信息,直接表达了核心内容与功能介绍。
  • N人:利用函数npg求解有限纳什均衡-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。
  • 演化仿真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。