1.SHAPLEY值算法缺点 分配方案受到收益状况的影响，并未考虑投入因素、风险因素、努力因素、客户因素等的差异； 忽略参与者之间的相互作用； 使用SHAPLEY值计算需要知道所有合作方式的获利情况，现实情况很难办到； …… 四、拓展

shapley 值的matlab代码粒子物理的机器智能 这是一个存储库，其中将包含机器学习和人工智能在粒子物理学中的应用的有用代码 也欢迎用于相关研究领域的代码。 我们不想包括所有物理学，因为节制变得困难。 但是，如果您觉得您的代码对本存储库的受众有用，请发送 PR，我们将对其进行查看 规则： 代码可以是任何语言。 对于python，欢迎使用脚本和笔记本。 代码应放在一个独立的文件夹中，该文件夹应包含以下内容： 完整代码：使代码工作所需的所有文件（包括数据文件）。 README.md ：以降价格式编写的 README.md，解释了代码的作用以及如何运行代码。 数据文件：如果数据文件太大或公开可用，任何检索它们的链接都必须包含在代码或 README.md 中。 作者详细信息：负责维护代码的作者的姓名和电子邮件。 依赖项：需要安装的依赖项列表（例如，python 代码的 requirements.txt） 参考文献：如果您的代码已用于出版物，请指定要引用的论文。 代码的作者将全权负责确保代码与目录中提供的文件一起运行/编译。 不要交叉链接到其他目录中的其他代码。 请保持目录自包含，即使这意

Castro 等人提出了通过随机抽样来逼近 n 人游戏的 Shapley 值的想法。 (2009) 并由 Maleki 等人进一步改进。 (2013) 和 Castro 等人。 (2017) 使用分层。 与他们的独立采样方法相反，在本文中，我们开发了一种算法，该算法使用一对负相关样本来减少估计的方差。 我们检查了八种具有不同特征的游戏来测试我们提出的算法的性能。 我们表明，在大多数情况下（八分之七），这种方法的方差至少与独立样本一样低，在某些情况下（八分之五），它显着（平均接近 60%）提高了估计质量。 对结果进行分析后，我们得出结论，在边际贡献可变性较高的游戏中，推荐的方法效果最好。

他的软件决定了可转移效用游戏的沙普利值。这是我在合作游戏研究中开发的。该软件可用于可转移效用游戏。 解压缩文件夹 TU-RAJ 并将其添加到路径中。 如果想要联盟矩阵。联盟矩阵是所有联盟组合的集合。对于 n 个玩家，有 2^n-1 个联盟约束。 命令coalition(n) 将给出colaition 矩阵A； 示例 1 n=5； A=联盟(n) 一 = 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 1 0 1 1 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1 1 0 1 1

博鲁塔沙普 BorutaShap是一种包装器特征选择方法，它结合了Boruta特征选择算法和Shapley值。 事实证明，这种组合在速度和生成的特征子集的质量上都无法执行原始的排列重要性方法。 该算法不仅提供了更好的特征子集，而且还可以同时提供最准确和一致的全局特征等级，也可用于模型推断。 与原始R包（将用户限制为随机森林模型）不同，BorutaShap允许用户在特征选择过程中选择任何基于树的学习器作为基础模型。 尽管BorutaShap的运行时性能有所提高，但是SHAP TreeExplainer随观察次数线性增长，这使得它在处理大型数据集时非常麻烦。 为了解决这个问题，BorutaShap包含了一个采样过程，该过程使用算法每次迭代时可用数据的最小可能子采样。 它通过比较样本的隔离林产生的分布和使用ks-test的数据来找到该样本。 从实验来看，此过程可以将运行时间减少多达80％，同时

shapley 值的matlab代码MSA：多微扰沙普利分析工具箱 作者：Shay Ofir-Geva 和 Isaac Meil​​ijson。 这是 Matlab 工具箱，实现了用于病变行为/症状映射 (LBM) 的多扰动 Shapley 值分析。 目录 基本信息 多扰动 Shapley 值分析是一种多变量博弈论方法（使用脑损伤患者的解剖病变数据及其行为测量发现某些症状或行为的神经相关性）。 可以在 和 中找到该方法的完整详细描述，而可以在 和 中找到用于病变症状映射的示例。 该工具箱已在一篇正在审查的文章中实施并完整呈现（一旦文章被接受并发表，将包含完整的参考资料）。 简而言之，假设某一行为涉及一个大脑区域网络，每个大脑区域都被认为是联盟博弈中的一个参与者，当所有区域都完好无损时，所测得的行为得分就是该游戏的价值。 沙普利值是玩家之间游戏价值的唯一公平分配，通常使用所有可能的玩家联盟来计算。 MSA 的当前实现仅使用具有特定（用户定义）最大扰动深度（即，受伤/扰动区域的数量有限的联盟），通过新公式的联盟。 从生物学和计算的角度来看，这种方法都是有益的。 这些联盟的性能是使用与 K

SHAPLEY值方法介绍

论文研究-基于改进Shapley值解的流域生态补偿额分摊方法.pdf,  为更加公平的在流域各地区分配上游地区生态建设与保护的成本, 以及调动上游地区对流域生态保护的积极性, 本文在假设流域各地区有合作博弈的基础上, 给出基于DEA合作博弈模型的流域生态补偿额分摊方案. 考虑到合作博弈经典Shapley值解的局限性, 本文利用梯形模糊数确定各地区权重的方法对Shapley值解进行改进. 将此生态补偿额分摊方案应用于新安江流域, 结果表明本文提出的分摊方案不仅使各地区有较高投资生态保护的驱动力, 而且在考虑到各地区水源效益的同时, 还结合了流域中水源及其效益等指标的重要性, 更具公平合理性, 同时为其它跨地区流域生态补偿额分摊研究提供了参考.

shapley 值的matlab代码面向大型市场的 Gale-Shapley 大学最优算法（Matlab 和 C++） 当应用于大型市场时，Gale-Shapley 大学最优算法受到内存瓶颈的限制。 此实现旨在减少在许多大学对学生的偏好排名相同且许多学生对大学有相同偏好的情况下的内存需求。 典型用例 考虑一个拥有 5,000 个大学课程和 1,000,000 名学生的大学市场。 延迟接受算法至少需要两个输入：大学对学生的偏好矩阵（50 亿个 4 字节整数）和学生对大学的效用矩阵（相同数量的单精度浮点数）。 总的来说，这需要大约 37 GB 的内存。 这排除了大多数消费级笔记本电脑和台式机，增加了内存访问开销，甚至在高端工作站和一些多 CPU 服务器上也减慢了大学安置的并行模拟。 然而，在许多大学录取系统中，大学根据少数考试成绩录取学生。 例如，土耳其大学课程在 2002-2003 年曾根据四个分数筛选学生。 实际上，这意味着土耳其的所有大学都属于四种不同的偏好类型之一，并且同一类型的大学课程以相同的方式对经济中的所有学生进行排名。 因此，可以使用 1,000,000x4 矩阵而不是 1

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