博弈论及其应用，matlab源码

博弈论是经济学、数学、计算机科学等领域的一种重要理论，它研究在有冲突和合作的决策者之间如何进行策略选择。MATLAB作为一种强大的数值计算和数据分析工具，被广泛用于博弈论的建模和模拟。本资源提供了博弈论及其应用的MATLAB源代码，非常适合学习和研究博弈论的学者和学生。 在博弈论中，主要概念包括： 1. **参与者（Players）**：博弈中的决策主体，可以是个人或组织。 2. **策略（Strategies）**：每个参与者可以选择的行动或决策。 3. **支付矩阵（Payoff Matrix）**：描述了每种策略组合下参与者获得的收益。 4. **纳什均衡（Nash Equilibrium）**：在博弈中，如果每个参与者都不再有单方面改变策略的动机，那么这个状态就是纳什均衡，它是博弈论的核心概念。 5. **零和博弈（Zero-Sum Game）**：参与者之间的总收益为零，一方的收益等于另一方的损失。 6. **非零和博弈（Non-Zero-Sum Game）**：参与者之间的总收益不为零，各方的利益可能同步增长或下降。 7. **合作博弈（Cooperative Game）**：参与者可以通过合作来增加整体利益。 8. **非合作博弈（Non-Cooperative Game）**：参与者各自独立决策，无法形成正式的合作协议。 MATLAB在博弈论中的应用： 1. **矩阵操作**：MATLAB的矩阵运算能力使得处理支付矩阵变得非常方便。 2. **函数编程**：编写函数来定义各种博弈模型，如两人博弈、多人博弈、合作与非合作博弈等。 3. **迭代求解**：利用MATLAB的迭代算法寻找纳什均衡，如固定点迭代法、 lemke-howson算法等。 4. **可视化**：绘制博弈矩阵、策略集和收益曲线，帮助理解博弈过程和结果。 5. **动态模拟**：通过编写脚本，模拟博弈的动态变化，观察参与者策略调整对结果的影响。 本资源"NJU-GameTheory-Homework-master"很可能包含了南京大学博弈论课程的作业代码，可能涵盖了以上提到的各种博弈论概念和算法的实现。学习这些源代码可以帮助你深入了解博弈论的基本原理，并掌握如何用MATLAB进行博弈分析。 通过阅读和分析这些MATLAB源码，你可以： - 学习如何用矩阵表示博弈模型。 - 掌握纳什均衡的计算方法。 - 了解如何构建并解决具体的博弈问题。 - 熟悉MATLAB在解决实际问题中的应用。 博弈论及其应用的MATLAB源码是一个宝贵的教育资源，它提供了一手的实践经验和深入理解理论的机会，对于想要提升在博弈论和MATLAB编程方面技能的人来说，是不容错过的学习资料。