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Shapley值工具包：用于计算合作游戏中Shapley值的函数-MATLAB开发

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简介：
这是一个MATLAB工具包，提供了一组函数来计算合作博弈中的Shapley值。它为研究者和开发者提供了便捷地分析玩家贡献的方法。 这个包包含一个函数，可以计算合作游戏中的 Shapley 值。此外，它还提供了一些示例来帮助用户理解如何使用该功能。

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  • Shapley值工具包：用于计算合作游戏中Shapley值的函数-MATLAB开发
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    这是一个MATLAB工具包，提供了一组函数来计算合作博弈中的Shapley值。它为研究者和开发者提供了便捷地分析玩家贡献的方法。 这个包包含一个函数，可以计算合作游戏中的 Shapley 值。此外，它还提供了一些示例来帮助用户理解如何使用该功能。
     
  • Shapley值：此程序计算合作游戏中每个参与者的shapley值-MATLAB开发
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    本MATLAB项目提供了一个工具，用于计算合作博弈中各参与者按照Shapley值理论所贡献的价值份额。它帮助研究者分析多玩家游戏中的公平分配问题。 他开发的软件能够计算可转移效用游戏中的沙普利值，并适用于这类游戏的研究。为了使用该软件，请解压缩文件夹 TU-RAJ 并将其添加到路径中。 如果需要生成联盟矩阵，可以通过命令 coalition(n) 来获取所有可能的联盟组合矩阵 A；对于 n 个玩家而言，一共有 2^n - 1 种不同的联盟约束。例如： 示例：n=5； A = 联盟(5) 输出结果为： ``` 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 ... ```
     
  • 多人合作游戏中Shapley值的有效计算方法——基于MATLAB实现
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    本研究探讨了在多人合作游戏中如何有效地计算Shapley值，并利用MATLAB工具实现了相应的算法模型，以支持更公平的利益分配。 作为输入，请按字典顺序给出所有 2^n-1 联盟的值。文件 ComputingShapleyvalue.m 使用了另外两个文件。在 v=[0 1 2 3 4 3 9] 中，当一个游戏由三个玩家组成时，表示为：v(a)=0, v(b)=1, v(c)=2, v(ab)=3 , v(ac)=4, v(bc)=3, v(abc)=9。函数 Sappie.m 计算个体 a 的 Shapley 值，并在 matr.m 函数的帮助下，可以计算所有个体的 Shapley 值。 执行此操作的文件是 ComputingShapleyvalue.m，在以下文章中使用： - 恐怖主义网络分析 (2012) - 网络中的恐怖分子：“基地”组织9/11攻击的敏感性分析（2014） - 成本分配的旅行商博弈：Castellanza
     
  • 关于Shapley值的Matlab代码-Gale-Shapley-Matlab：快速实现Gale-Shapley延迟接受算法
    优质
    这段代码提供了使用MATLAB语言高效实现Gale-Shapley延迟接受算法的方法，适用于研究和教育目的。它基于合作博弈论中的Shapley值理论，便于理解和修改。 当应用于大型市场时，Gale-Shapley大学最优算法会受到内存瓶颈的限制。本实现旨在减少在许多大学对学生的偏好排名相同且学生对于大学也有相似偏好的情况下的内存需求。一个典型的使用案例涉及一个拥有5,000个课程和1,000,000名学生的市场环境。 延迟接受算法至少需要两个输入：一个是关于每个大学对学生排序的矩阵，另一个是所有学生对各所大学排名的效用矩阵。这些数据结构通常会占用大约37GB内存空间。这使得大多数消费级笔记本电脑和台式机无法处理，并且在高端工作站上也会因为增加的内存访问开销而降低算法运行效率。 然而，在许多录取系统中，例如2002-2003年土耳其大学课程根据四个分数来筛选学生的情况，学校只需要按照几种特定的标准对学生进行排序。这意味着所有大学实际上都属于四种偏好类型之一，并且同一类型的大学会以相同的方式对所有的申请者排名。因此，我们可以使用一个1,000,000x4的矩阵替代原有的数据结构，从而显著减少内存需求和提高算法效率。
     
  • 解析Shapley值问题
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    本文深入探讨并解析了Shapley值这一概念，旨在解释其在合作博弈论中的重要性及其计算方法。通过案例分析，进一步展示了该理论的应用价值与实际意义。 求解Shapley值并基于此进行联盟成员的利益分配能够体现各盟员对联盟总目标的贡献程度，避免了平均主义的弊端。这种方式比仅依据资源投入价值或资源配置效率以及两者相结合的方法都更为合理和公平，并且还反映了各盟员之间的相互博弈过程。
     
  • 解析Shapley值问题
    优质
    本文深入探讨了Shapley值的概念及其在合作博弈论中的应用，分析了解决相关问题的方法与挑战。 求解Shapley值并基于此进行联盟成员的利益分配能够体现各盟员对联盟总目标的贡献程度，避免了平均主义现象。相比仅按资源投入价值、资源配置效率或二者相结合的方式，这种分配方法更具合理性和公平性，并且反映了各盟员之间的相互博弈过程。
     
  • SHAPLEY值方法简介
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    SHAPLEY值方法是合作博弈论中用于公平分配联盟收益的一种数学工具，广泛应用于经济学、计算机科学等领域，确保每个参与者获得与其贡献相匹配的价值。 SHAPLEY值方法是一种用于计算合作博弈论中各个参与者对总收益贡献的方法。这种方法基于公平原则来分配每个参与者的收益份额，尤其适用于那些需要衡量个体在团队项目中的重要性和贡献度的场景。通过使用概率统计技术评估不同组合的可能性和结果，SHAPLEY值为理解复杂系统内的交互作用提供了有力工具。 该方法被广泛应用到机器学习模型解释中，特别是在处理特征的重要性时非常有效。它能够提供一个全面的方法来量化每个输入变量对预测输出的影响，而不仅仅是简单的相关性分析或线性关系评估。因此，在需要深入理解和展示模型内部逻辑的应用场景下，SHAPLEY值成为了不可或缺的一部分。 总之，尽管计算过程可能较为复杂，但其在理论上的严谨性和应用中的实用性使SHAPLEY值成为研究者和实践工作者探索合作行为及分配公平性的首选工具之一。
     
  • Shapley值合作博弈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。
     
  • FastSHAP：在R中的快速Shapley值近似计算
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    简介：FastSHAP 是一款用于 R 语言的工具包，它能高效地进行 Shapley 值的近似计算，帮助用户更好地理解和解释复杂机器学习模型。 快餐 fastshap 的目标是提供一种高效且快速的方法来计算近似 Shapley 值，这有助于解释机器学习模型的预测结果。 安装方法如下： - 安装 CRAN 上的最新稳定版本： ```R install.packages(fastshap) ``` - 安装 GitHub 上的最新开发版本： ```R if (!requireNamespace(remotes)) {install.packages(remotes)} remotes::install_github(bgreenwell/fastshap) ```
     
  • 关于Shapley值法的研究.pdf
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    本文探讨了Shapley值法的基本原理及其在不同领域的应用研究进展，并分析了该方法的优势与局限性。 Shapley值法是由Shapley L.S.在1953年提出的一种方法，用于解决多个参与者在合作过程中因利益分配而产生的矛盾问题，属于合作博弈领域。应用 Shapley 值的一个主要优势是按照成员对联盟的边际贡献率来分配利益，即每个成员所得的利益等于该成员为他所参与的所有联盟创造的平均边际利益。本段落将从Shapley值法的概念定义和实例计算两个方面进行阐述。