通过模拟找到纳什均衡点

一个实用的方法来理解博弈论，通过提供Python代码来模拟和找到同时进行游戏中的纳什均衡。这个资源特别引人注目的地方在于它的一系列程序，设计用于处理各种大小的收益矩阵，从经典的2x2情景，如囚徒困境，到更复杂的情况，simNN.py程序可以使用Wachspress坐标可视化具有三个或更多偏好的矩阵。这不仅有助于理解理论概念，还通过Matplotlib和python-ternary模块生成的图表来可视化它们。使用随机过程收敛到纳什均衡的方法允许探索游戏的战略格局，使这成为对博弈论学生和爱好者都有价值的工具。如果你对博弈论的实际应用感兴趣，并喜欢交互式模拟，这个内容可能是你学习资源中的重要补充。- 该Python代码主要关注博弈论中涉及同时进行的游戏，如囚徒困境和石头剪刀布。 - 通过多次游戏来确定和可视化纯策略和混合策略纳什均衡。 - 代码根据支付矩阵的大小命名为sim22.py，sim33.py，sim44.py和simNN.py。 - sim22.py使用2x2支付矩阵找到游戏的纳什均衡。 - sim33.py使用3x3支付矩阵找到游戏的混合纳什均衡。 - sim44.py使用4x4支付矩阵可视化游戏的纳什均衡。 - simNN.py使用三个或更多偏好的支付矩阵可视化游戏的纳什均衡。 - 这些程序通过多次游戏来调整偏好的权重，以找到产生最佳得分的偏好。 - 通过生成多个图形，程序有机会收敛于不同的结果。 - simNN.py的输出不如sim22.py和sim33.py的输出美观，但可以通过点击点来确定其重心坐标。 - 代码实现中的一个问题是处理大型支付矩阵时的运行时间较长，可以通过使用Numpy数组进行改进。