在前一讲中，我们讨论了决策论，其中决策者面对的结果和支付只依赖于他本人的决策，而不依赖一个或者多个其他参与者的决策。决策论最后决定的结果可能存在机会和风险，但不会与另一个参与者的决策有关系。比如假定两个国家在军备竞赛而希望裁军，如果一方裁军，这个国家的结果不仅依赖于该国的决策，也依赖于第二个国家的决策。如果只依赖于一个参与者，我们把这类决策模型称为决策论； 如果结果依赖于多于一个参与者的决策，我们
三方两策略式非对称演化博弈一、 博弈主体界定清楚（结合实际真实存在的博弈关系，博弈的根源性问题必须了解明白，建议往深了研究，主体范围不要过大，不然博弈太虚，最终论文提出的结论就显得太过宽泛，陷入不可信的困局）二、 常用方法（适用于小论文，大论文尽量加其它模型，可考虑用实际案例验证，实在无法找寻案例数据，可以作面板数据实证分析，不过数据来源。。） 1.演化博弈（演化博弈模型构建：模型假设+支付矩阵+
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2023-09-09 22:14:19
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演化博弈论是将博弈论运用到生物学中群体生命的演化问题，或用演化理论来发展博弈论。演化博弈论（EGT）是定义一个竞争、策略和分析的框架，以期能够将达尔文的进化论模型化。EGT始于1973年，John Maynard Smith和George R. Price试图用“策略”分析将演化竞争形式化，并建立数学标准来预测不同竞争策略所产生的结果 演化博弈论与经典博弈论的不同之处在于EGT更为关注策
1 博弈论简介
2 博弈论基础知识
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4 (一)巴什博奕(Bash Game):
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6 只有一堆n个物品,两个人轮流从这堆物品中取物,规定每次至少取一个,最多取m个.最后取光者得胜.
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8 若(m+1) | n，则先手必败，否则先手必胜。
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10 显然,如果n=m+1,那么由于一次最多只能取m个,所以,无论先取者
演化博弈（Evolutionary Game Theory）演化博弈（Evolutionary Game Theory）是博弈论的一个分支，它结合了生物学中关于进化和适应性的思想，旨在研究群体中个体之间相互作用的演化过程。演化博弈的核心思想是通过考察各种策略在群体中的传播和演化，探讨这些策略如何适应环境，从而影响个体的生存和繁殖。演化博弈在经典博弈论的基础上引入了生物学中的 “群体思维” (Pop
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2024-07-04 16:00:36
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有两堆石子，数量任意，可以不同。游戏开始由两个人轮流取石子。游戏规定，每次有两种不同的取法，一是可以在任意的一堆中取走任意多的石子；二是可以在两堆中同时取走相同数量的石子。最后把石子全部取完者为胜者。现在给出初始的两堆石子的数目，如果轮到你先取，假设双方都采取最好的策略，问最后你是胜者还是败者。Input输入包含若干行，表示若干种石子的初始情况，其中每一行包含两个非负整数a和b，表示两堆石子的数目
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2023-10-13 11:51:23
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# 演化博弈仿真代码Python实现
## 流程步骤
下面是实现演化博弈仿真代码的流程步骤：
```mermaid
erDiagram
指定博弈规则 --> 选择策略集合
初始化种群 --> 生成初始策略
进行博弈 --> 计算策略效用
更新种群 --> 根据效用选择新策略
判断终止条件 --> 结束仿真
```
## 详细步骤
### 1. 指定
原创
2024-02-25 03:57:05
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1 导言 行动有先后顺序，不同的参与人在不同时点行动，先行动者的选择影响后行动者的选择空间，后行动者可以观察到先行动者做了什么选择。 因此，为了做出最优的行动选择，每个参与人都必须这样思考问题：如果我如此选择，对方将如何应对？如果我是他，我将会如何行动？ 给定他的应对，什么是我的最优选择？
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2024-07-14 21:05:14
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上一节《博弈论Python仿真（一）》传送门一、Agenda1、Prisoner’s dilemma game（囚徒困境）2、When Finite number of games is played（玩有限次的博弈）3、When Infinite number of games is played（无限次）4、Payoff matrix in the two cases（收益矩阵）5、Game
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2023-12-17 21:09:32
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一、Fibonacci博弈描述基本的斐波那契博弈（Fibonacci Game）描述如下：有一堆石子，两个顶尖聪明的人玩游戏，先取者可以取走任意多个，但不能全取完，之后每次可以取的石子数至少为1，至多为对手刚取的石子数的2倍。约定取走最后一个石子的人为赢家，求必败态。结论当且仅当总石子数为斐波那契数时，先手必败。证明证明如下，转自大佬证明用到了Zeckendorf定理（齐肯多夫定理）：任何正整数可
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2024-05-17 03:22:29
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# 演化博弈仿真：用Python探索生物进化的奥秘
演化博弈理论是研究生物进化中个体行为策略如何随时间演化的一种数学模型。它可以帮助我们理解在自然选择和竞争压力下，生物个体如何调整自己的行为以获得更大的生存和繁殖优势。在本文中，我们将通过Python编程语言，探索如何进行演化博弈仿真，并展示一些基本的代码示例。
## 演化博弈的基本思想
演化博弈理论的核心思想是：在生物群体中，个体的行为策略
原创
2024-07-17 04:19:12
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一、巴什博弈假设要报 n 个数，每次最少报一个，最多报 m 个，可得状态式：若 r =0.先手必败，否则先手必胜二、威佐夫博弈有两堆若干物品，两个人轮流以其中取至少一件物品，至多不限，或从两堆中取相同件物品，最后取完者胜，可得：设两堆初始为 x, y,且 x 若 W = X,则先手必败，否则先手必胜三、尼姆博弈有任意堆物品，每堆物品的个数是任意的，双方轮流从中取物品，每一次只能从一堆物品中取部分或
演化博弈数值仿真——matlab2016a版本1.输入常微分方程组function dxdt=differential1(t,x) %t会被警告，可不用管
dxdt=[x(1)*(1-x(1))*(5-6*x(2));x(2)*(1-x(2))*(1-6*x(1))];
end先保存，命名differential1.m文件***，对应的文件名，下面函数名也需一致***2.主函数%y-x
fo
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2024-08-20 13:59:44
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# Python博弈模型的探索
博弈论是研究决策者在相互影响下的策略选择的数学理论。在多个领域，如经济学、政治学、进化生物学和计算机科学等，博弈论的原则都起到了重要作用。随着计算机技术的进步，博弈模型的模拟与实现变得越来越可行。本文将通过Python代码示例展示如何构建博弈模型，以实现博弈者之间的策略选择与结果模拟。
## 一、博弈论的基本要素
在博弈论中，博弈由以下几个基本要素构成：
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博弈论是一种研究决策制定和行为互动的数学理论。在博弈中，有两个或多个人或团体在制定策略，并采取相应的行动，以达到自己的目标。博弈论通过数学模型和分析，帮助我们理解和解决各种决策和交互问题。Python是一种通用的编程语言，具有丰富的库和工具，可用于实现博弈论中的数学模型和算法。下面是一些常见的博弈论问题和它们的Python实现：石头剪刀布游戏石头剪刀布游戏是一个经典的博弈论问题，可以用Python
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2023-07-18 17:00:30
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种群的接触关系可以用网络描述——每个节点代表一个个体，节点间的边代表个体之间的相互作用关系，在每一轮中它们根据某个博弈模型进行交互作用，并采取统一的演化规则进行策略的更新。网络结构与演化博弈之间有密切的联系，这方面的研究也称为网络演化博弈。博弈模型、网络结构和演化规则是网络演化博弈的3个要素。一、规则网络上的囚徒困境博弈假设个体采用简单的最优规则进行策略演化：每个个体与直接连接的邻居进行一轮博弈后
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2024-01-29 08:33:19
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☀（day47：P44）目录?题目：?题目分析：?解题思路：?解法一：?代码实现?解法二： ?代码实现✏代码注释 ?题目：爱丽丝和鲍勃一起玩游戏，他们轮流行动。爱丽丝先手开局。最初，黑板上有一个数字 n 。在每个玩家的回合，玩家需要执行以下操作：选出任一 x，满足 0 < x < n 且 n % x == 0 。用
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2024-01-12 02:14:37
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【概述】 最近的几次比赛，博弈的题目一直不少，而且博弈问题是一块比较复杂、庞大的内容，因此在这里小结一下，希望能够帮自己理清一些思路，争取也多来几个系列，呵呵。 竞赛中出现的组合游戏问题一般都满足以下特征： 1. 二人博弈游戏，每个人都采用对自己最有利的策略，并且是两个人轮流做出决策 2. 在游戏中的任意时刻，每个玩家可选择的状态是固定的，没有随机成分 3. 游戏在有
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2024-08-24 20:00:05
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# 如何实现 Python 演化博弈仿真图
在这篇文章中，我们将一起探索如何用 Python 实现演化博弈的仿真图。演化博弈论是数学、经济学和生物学交叉研究的一部分，常用于研究和分析动物行为、经济行为等。我们将逐步走过这一过程，最后生成一张仿真图。
## 流程概述
我们可以将整个过程分为以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装所需的库 |
???本文目录如下：???目录?1 概述?2 运行结果?3 参考文献?4 Python代码、文章下载?1 概述文献来源：我们考虑微电网网络中能源管理的问题。微电网能够从可再生资源生成有限能源，并负责满足专属客户的需求。由于可再生能源的波动性和客户需求的不确定性，每个微电网都需要最佳地管理其能源。这包括在客户端智能调度需求，根据当前和未来需求情况向相邻微电网出售（当有盈余时）和购买（当有不
