博弈论 博弈论的超图聚类方法 lineclustring.m / lineclustringwithoutlier.m是本文中的两个实验脚本。

重复博弈和无名氏定理 有限次重复博弈—连锁店悖论 进入者 进入 不进入 在位者 默许 斗争 默许 (-10，0) （0，300) (0,300) (40,50) x x’ 在位者 斗争 假定同样的市场上有20个（可以理解为在位者有20个连锁店），进入者每次进入一个市场，博弈就编程了20次重复博弈。 假定进入者进入第1个市场，在位者应该如何反应呢？

java笔试题算法GTE - 博弈论浏览器 博弈论浏览器 (GTE) 是一个图形用户界面，允许以广泛和战略形式交互式构建中小型游戏，并计算这些游戏的均衡。 GTE 是博弈论软件库的一部分。 最新版本的网络应用程序可通过登录页面和直接在 GTE 是由 此版本的 GTE 旨在跨平台移植并在 Linux、Mac OS X 和 Windows 上运行。 GUI 目前在 Actionscript 中实现为 Flash 程序（文件以 .as 结尾）； 我们将其称为客户端。 客户端 GUI 生成的游戏以文件格式存储并发送到服务器。 在服务器端，读入该文件，并启动算法，例如，查找游戏的一个或所有纳什均衡。 该算法可能是用一些本机代码编写的程序，特别是用于 lrs 程序的 C。 然后将该算法的输出发送回客户端以显示为解决方案。 这些问题的处理如下： Jetty 用于提供本地服务器 客户端与您机器上的本地服务器通信 所有本地算法也在本地运行 安装类型 GTE 可以通过三种不同的方式安装： 编译版本 ( PRODUCTIVE )，准备在已安装的 Jetty 服务器上运行 用于更改用 ActionScript

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提出一种ad hoc移动云计算方案，即移动设备通过分享邻近设备的闲置资源，将任务卸载至邻近设备协助处理。主要关注是否进行卸载，如何选取合适的卸载目标设备，以及如何分配任务的问题。以上问题使用博弈方法进行定义，并使用分布式算法逼近最优结果。仿真结果证明了该方法的正确性与有效性。

移动边缘计算卸载作为移动边缘计算的关键技术，主要功能是将移动设备的密集型计算任务迁移到边缘服务器上执行，实现低能耗和低时延的服务，但在计算任务卸载过程中产生的传输时延和能耗降低了用户的体验质量。为进一步降低延迟和能量消耗，针对移动边缘计算卸载系统，提出基于博弈论的功率分配算法。在服务器计算资源的约東条件下，采用二分搜索法优化传输功率降低传输时延和能耗，利用非合作博弈论解决多用户卸载决策问题降低系统开销。仿真结果表明，该算法可以获得较好的计算卸载性能，与单纯的博弈卸载算法和自适应顺序卸载博弈算法相比，卸载性能分别提高41%和12%。

用POJ的几道例题初步阐述了博弈论问题的解决方法。

对多机器人系统任务分配策略进行了形式化描述, 为任务分配方案的求解提供了一种数学描述工具; 针对多机器人系统中机器人决策之间的相互依存性, 引入博弈论的思想分析了多机器人系统的任务分配问题, 提出了一种基于博弈论的多机器人系统任务分配算法GT-MRTA。实验结果表明, 算法复杂度较低, 计算量较小, 鲁棒性较好, 获得的任务分配方案质量较高。

2010年第三届“ScienceWord杯”数学中国 数学建模网络挑战赛 交通网络中的Braess悖论及其博弈论分析 对于初学者 或者是 想要多了解数学建模的同学有很大的帮助

该算法检测到纯纳什均衡、强纳什均衡、帕累托最优。 以图形方式表示游戏空间。 还使用线性规划模型（使用优化工具箱）在混合策略中找到解决方案。