城市交通网络中的随机混合均衡行为建模，赵晖，高自友，本文研究了随机系统中同时包含竞争行为与合作行为的混合交通平衡。在目标系统中，同时考虑三类不同性质的局中人，即具有随机用户

深度学习(Deep learning, DL)已经成为现代人工智能中最成功和被广泛采用的方法之一。与这些成功相伴而来的是越来越复杂和昂贵的架构设计，其基础是一个核心概念:层。本文对层次的这一基本作用提出了挑战，并深入介绍了一种新的、无层次的深度学习范式，将输出计算为动态系统的不动点:深度均衡(DEQ)模型。 首先，我们介绍深度均衡模型的一般公式。我们讨论了这些模型如何表达“无限级”的神经网络，向前和向后解耦传递，但与传统层的成本和设计复杂性-即使在一些最具竞争力的设置(例如，语言建模，语义分割等)。 其次，我们进一步讨论了这种均衡方式带来的挑战和机遇。我们表明，DEQ公式揭示了深度学习的许多新特性，这些特性长期以来被传统的层-堆叠方案所掩盖。利用它们，我们可以训练和部署这些新的轻量级均衡算法，大大补充了深度学习的现有发展，并使我们能够在最先进的水平上改善多个现有结果(例如，光流估计)。 DEQ方法已经在理论和实证两方面引领了社区内隐深度学习的新研究领域(例如，NeurIPS 2020教程)。因此，我们通过讨论未来的工作如何进一步利用这一平衡视角来构建更可扩展、高效和准确的下一代D

RECS：非线性，动态，随机，有理期望均衡模型的求解器

Game theory 经典论文，Nash原创!!!

unity鸟飞翔探索VR游戏项目Equilibrium VR (Winter) 1.3 unity鸟飞翔探索VR游戏项目Equilibrium VR (Winter) 1.3 所支持的Unity版本:5.3.4 及以上版本 This is a fantastic winter scene with elements of simulation birds. This Asset contains the gaming scene with 3 game modes: 1) Exploring the world 2) Search for items 3) Race for the first place You can quickly and easily set up the Asset to create a more beautiful game. Also this Asset is already optimized for popular virtual reality platforms, you only need to make some simple settings in the scene. Affordable and intuitive code. Excellent solution for creating arcade game to virtual reality

互补性 该软件包为（1）混合互补问题（MCP）和（2）带有平衡问题的数学程序（MPEC）提供了建模语言。 注意@complmentarity对于MCP， @complements对于MPEC， @complements 。 混合互补问题（MCP） 注意： 已在v0.6.2和v1.1.0之间完全重写。 现在，PATHSolver.jl既提供了指向解算器的接口，又提供了与JuMP的集成，但目前仅限于线性问题。 对于非线性问题，您仍然需要使用 ，现在它还使用新的PATHSolver.jl作为其求解器。 Complementarity.jl的大多数部分保持不变，除了如何传递求解器选项。 该软件包提供了一个建模和计算接口，用于解决（MCP）：通过建模，以及通过和计算。 请参阅。 F(x) ⟂ lb ≤ x ≤ ub 一个非常简单的例子： (x+2) x = 0, x ≥ 0, x+2

matlab代码做游戏量子游戏中的纳什均衡 这是一种类似于梯度下降法的蛮力方法，目的是在随机量子博弈中找到纳什均衡点。 先决条件 这是一个MATLAB程序。 该程序需要QETLAB（量子纠缠理论实验室），它是用于探索量子纠缠理论的MATLAB工具箱。 要安装QETLAB，请访问此。 运行代码 首先运行文件PartialTraceModified.m ：这是PartialTrace包含的内置PartialTrace函数的修改版本。 通过修改，我们可以计算符号矩阵的部分迹线。 接下来运行文件generate_random_game.m ：该文件用于生成随机量子游戏。 该文件将有两个输入： 玩家A可用的策略数量 玩家B可用的策略数量 运行文件find_equilibrium.m ：该文件将运行蛮力算法来找到在上一步中生成的随机量子博弈的平衡。 该文件中的重要参数是： 设置linear_update_method = true使用线性更新方法，设置linear_update_method = false使用矩阵指数更新方法 将total_iterations设置为所需值。 当前值为total_

变分不等式在网络均衡问题中的相关应用（F.GIANNESSI and A.MAUGERI）

Equilibrium in repeated Stackelberg PublicGoods Game with two-leaders-one-follower and one-step-memory

此工具箱提供均衡优化器 (EO) 方法 “主要”脚本说明了EO如何使用基准数据集解决特征选择问题的示例。 ****************************************************** ****************************************************** **********************************