基于粒子群优化求解纳什均衡的演化算法.pdf

利用退火回归神经网络极值搜索算法求纳什均衡解.pdf

纳什均衡matlab代码欢迎使用哈维尔的编程产品组合 Python脚本： 经济学相关脚本 正常游戏的纳什均衡计算。 预期效用降低三角形：阿莱悖论。 效用冷漠曲线可视化。 OLS可视化。 可视化脚本 Boid行为模拟。 康威的生活游戏可视化。 一个使用python和R进行网络抓取和文本分析的项目。 R脚本： PISA 2015的OLS回归。 PDF处理管道。 MATLAB编程简介（带有Python补充）： 编码入门练习： OLS系数估计。 随机过程示例。 简单的2x2 Nash平衡。 简单的Solow模型。 供需含税。

机器学习与算法及源码：纳什均衡.zip

为了减轻D2D通信在资源复用模式下的互干扰问题，提升蜂窝网络均衡性能收益，提出一种基于纳什均衡的功率控制博弈算法。算法中将互干扰用户间的功率控制过程描述为静态博弈模型，用户之间根据最小化代价函数的博弈决策，通过多步迭代调节发射功率，使系统收敛至纳什均衡的优化状态。在用户代价函数设计中，综合考虑了能耗及传输速率影响，同时给出了博弈算法纳什均衡存在性以及收敛性的证明。仿真实验表明，在最优响应策略及能耗因子的有效约束下，互干扰用户能更理智地选择发射功率，使系统拥有较好均衡性收益的同时能耗进一步降低。

为了有效降低纳什均衡求解的复杂度并提高其计算效率，提出了一种粒子群算法近似求解混合战略纳什均衡的新方法。在介绍混合战略纳什均衡理论的基础上，提出了混合战略纳什均衡定义的计算形式，并据此提出了混合战略近似纳什均衡的概念，给出了粒子群算法求解混合战略近似纳什均衡的方法步骤。通过仿真验证了近似纳什均衡理论及粒子群求解过程的正确性，与原粒子群算法进行比较，得到新粒子群算法时效性更强的结论。

游戏由玩家 1 和玩家 2 组成，分别可以使用两种策略 S = {So,S1} 和 T = {to, t1)。 如果 (s*,t*) 是双矩阵博弈的均衡点，则以下成立： U1(s,t*) <= U1(s*,t*); 对于 s ES 和 U2(s*,t) <= U2(s*,t*); 对于 t ET

混合策略和混合策略纳什均衡 一个数值例子 3，1 博弈方2 A B C D 1，5 5，2 2，3 博弈方1

论文的补充代码 Jiří V. Outrata、Jan Valdman，关于寡头垄断市场中考虑变革成本的最优策略的计算。 运筹学的数学方法 92, 489–509 (2020)。 运行主代码“example.m”以产生结果。

本代码用于求解多方非合作博弈的纳什均衡解