建筑供应链信息共享合作博弈利益分配研究--基于改进的Shapely值法，王雪健，孙淑生，本文研究的是如何有效地解决建筑供应链信息共享的合作利益分配问题。将BIM和建筑供应链信息共享结合分析BIM实现信息共享并获得共享

3个参与者的费合作博弈MATLAB实现，以及其他一些博弈代码

基于粒子群算法的发电商非合作博弈行为分析.pdf

为更好地实现机器鱼之间的协作，避免只规划单个机器鱼的最优路径而使系统运动有失协调性，提出基于合作博弈的多机器鱼路径规划方法。利用博弈论中的合作博弈建立数学模型，将系统中的多机器鱼对应于博弈的参与者，对多机器鱼路径构造合作模型下的博弈方得益函数，求得系统的帕累托(Pareto)最优解，从而得到整个系统的最优路径。在水中机器人2D仿真平台上进行实验分析并用Matlab模拟机器鱼轨迹。分析结果表明，该路径规划理论应用在多机器鱼运动系统中是有效、可行的。

由于无线自组网络无中心、自组织，网络中各节点发送信息都无须管理设施，且可以自由选择各自的发送功率，这使得功率控制成为无线自组网无线资源管理问题中的重要研究课题。提出了一种基于多竞标评价方法的无线自组网功率控制算法。该方法提出一种带有干扰计价的新型利用率函数，然后在假设利用率函数仅依赖于信干噪比，且计价函数与干扰成比例的前提下，将功率控制问题建模为一种非合作的功率控制博弈模型，最后证明了这种带干扰计价的非合作模型的纳什均衡的存在性和唯一性。仿真结果表明，相对现有算法，所提算法具有更高的收敛速率。

以往的虚拟电厂(VPP)优化调度模型仅考虑VPP的经济性，所得最优调度方案往往无法满足配电网的安全需求，会造成线路过负荷、节点电压越限等问题，影响电力系统的安全稳定运行。为了权衡VPP的经济性与配电网的安全性，建立了基于非合作博弈理论的VPP优化调度博弈模型，并且采用随机规划法处理风/光可再生能源以及电价的不确定性。以某市城北变八引线配电网为算例，对VPP优化调度模型、配电网安全性模型以及非合作博弈模型三者的优化结果进行了比较，结果表明：当VPP与配电网以非合作方式进行博弈时，会采取相对保守的调度策略，削减各聚合单元的发电量，使VPP在获得较大利润的同时，配电网也能够保持较高的安全性，验证了所提非合作博弈模型的有效性和合理性。

在这里播放： : 信任的演变致力于公共领域，这要归功于众多知识共享和开源资源！ 以下是使用的音乐，声音和代码的完整列表： 音乐： Komiku的“ Bleu”（抄送零）。 声音特效： 低音球形（CC零） 由石膏脑（CC零） JohnsonBrandEditing（CC Zero）的 lukaso的（CC采样+） 的Drumroll（CC零） （CC BY-NC） 通过aglinder（CC零） （CC Zero）的 通过Brokenphono（CC零） DSISStudios的（CC零） 开源库： 用于渲染图形 音频的 用于补间动画 弹出工具提示的 为承诺 用于发布/订阅 对我来说太懒了，无法编写自己的XHR 字体： 由Bill Snyder 操作方法：翻译这唐僧！ [重要提示：在您决定进行翻译之前，请检查上方的“问题”选项卡，以查看是否有人正在

它使用作者提出的论文“计算有限游戏中的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，可在http://ieeexplore.ieee.org/xpl 获得/freeabs_all.jsp?arnumber=5397970 。 该方法能够从给定博弈中可能存在的许多样本中给出一个样本纳什均衡。 显示 GUI 的屏幕截图是在代码上开发的，使用它作为 dll 和 VB.Net。

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