博弈论 Matlab 工具箱 MatTuGames 提供了大约 230 个函数用于建模、计算一些解以及具有可转移效用的合作博弈的属性。 与现有的用于研究 TU 游戏的 Matlab 工具箱相比，后者是用 C/C++ 编程风格编写的，结果是由于这些函数的执行速度相对较慢，因此我们严重依赖向量化结构来编写更高效的 Matlab 函数。 特别是，该工具箱提供了计算（前）内核、（前）核仁和反（前）内核以及游戏值的函数，如 Banzhaf、Myerson、Owen、位置、Shapley、团结和联盟团结价值等等。 此外，我们将讨论如何将 Matlab 的并行计算工具箱与该工具箱结合使用，以通过启动补充 Matlab 工作程序来提高性能。 提供了一些信息如何在正在运行的 Matlab 会话中调用我们的 Mathematica 包 TuGames。 入门： 为了深入了解如何分析合作博弈， 带有博弈论工具

glcm matlab代码CGA的MATLAB代码：协同遗传算法 论文参考-Guha，R.，Khan，AH，Singh，PK等。 CGA：一种用于视觉人体动作识别的新功能选择模型。 神经计算与应用（2020）。 。 数据集链接 魏茨曼（Weizmann） ：Blank M，Gorelick L，Sechtman E等（2005）作为时空形状的动作。 在：第十届IEEE计算机视觉国际会议（ICCV'05）第1卷。IEEE，第1395–1402页 KTH ：Schuldt C，Laptev I，Caputo B（2004）认识到人类行为：一种局部SVM方法。 于：2004年第17届国际模式识别会议论文集。ICPR2004。IEEE，第32–36页 UCF ：Liu J，Luo J，Shah M（2009）从野外视频中识别现实动作。 在：IEEE关于计算机视觉和模式识别的会议。 Citeseer，第1996–2003页 HMDB ：Kuehne H，Jhuang H，Garrote E等人（2011年）HMDB：用于人类运动识别的大型视频数据库。 于：2011年计算机视觉国际会议。 IEEE

N人合作博弈解的目标规划方法，台双良，翟凤勇，在N人合作博弈中，对合作收益的解的研究是核心问题。本文分析了各种合作博弈解的应用局限，在此基础上提出了非合作优势的概念，�

能量枢纽(EH)可以促进不同形式的能源载体协同运行，是加快泛在电力物联网关键技术研究的重点。提出了一种基于非合作博弈的多EH优化运行方法，将包含多能源系统的单个园区抽象为一个EH，对EH中的能源生产、转换及储能设备进行建模，建立多能协同运行的EH框架；在此基础上，构建基于纳什均衡的多EH非合作博弈模型，各EH以日运行成本最小为目标函数与其他EH参与博弈，分析各EH中设备出力和负荷平衡情况。基于MATLAB进行仿真运行，结果表明多个EH之间能充分利用区域间负荷互补特性，使各EH在优化个体运行成本的同时，提高系统的灵活性。

在对我国当前网络运营商的业务及其关系进行描述的基础上,建立其业务与效益模型,并对竞争运营商进行非合作博弈分析.分析结果表明,可以通过调控运营商间合作因子,使运营商在非合作博弈条件下,其纳什均衡点与系统全局最优点重合,达到其合并运营的效果.由此说明,对各个运营商的网络进行实质合并不是必须的.在三网融合中心的参与下,使用合适的计费策略监督与调节各运营商的计费关系,就可以实现高效的三网融合.

分布式系统中基于非合作博弈的调度算法

Shapley值法是Shapley L.S于1953年提出，为解决多个局中人在合作过程中因利益分配而产生矛盾的问题，属于合作博弈领域。应用 Shapley 值的一大优势是按照成员对联盟的边际贡献率将利益进行分配，即成员 i 所分得的利益等于该成员为他所参与联盟创造的边际利益的平均值。 本文从Shapley值法的概念定义以及实例计算两个方面展开叙述

面向电动汽车产业发展的政企合作博弈研究.pdf

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针对N人非合作博弈Nash均衡求解问题，将免疫算法中抗体浓度抑制机制和免疫记忆功能引入基本粒子群算法，提出了一种求解博弈问题Nash均衡的免疫粒子群算法。该算法通过抗体浓度抑制机制和免疫记忆功能来保持种群的多样性，不仅保持了粒子群算法简单、易于实现的特点，而且增强了粒子群算法的全局寻优能力，加快了算法的速度。实验表明，提出的算法具有较好的性能,优于免疫算法和基本粒子群算法。