2011-02-04 8 views
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में नैश संतुलन क्या वहां कोई पाइथन लाइब्रेरी है जो दो व्यक्तियों के शून्य-खेल के नैश संतुलन के लिए हल करती है? मुझे पता है कि समाधान रैखिक बाधाओं के संदर्भ में लिखा जा सकता है और, सिद्धांत रूप में, scipy इसे अनुकूलित करने में सक्षम होना चाहिए। हालांकि, दो व्यक्तियों के शून्य-गेम के लिए समाधान सटीक और अद्वितीय है, लेकिन कुछ हलकर्ता कुछ समस्याओं के लिए अभिसरण करने में विफल रहते हैं।पायथन

पायथन वेबसाइट पर Linear programing पर किसी भी पुस्तकालय को सूचीबद्ध करने की बजाय, मैं जानना चाहता हूं कि उपयोग और गति की आसानी के मामले में कौन सी लाइब्रेरी सबसे प्रभावी होगी।

उत्तर

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रेमंड हेटिंगर ने a recipe for solving zero-sum payoff matrices लिखा था। यह आपके उद्देश्यों को ठीक से पूरा करना चाहिए।

गेम सिद्धांत को हल करने के लिए एक और सामान्य पुस्तकालय के रूप में, इसके लिए विशेष रूप से डिज़ाइन नहीं किया गया है। लेकिन, जैसा कि आपने कहा था, scipy इस तरह अनुकूलन समस्याओं से निपट सकते हैं। आप GarlicSim के साथ कुछ करने में सक्षम हो सकते हैं, जो "किसी भी तरह का अनुकरण: भौतिकी, गेम सिद्धांत ..." के लिए होने का दावा करता है, लेकिन मैंने पहले कभी इसका उपयोग नहीं किया है, इसलिए मैं इसकी अनुशंसा नहीं कर सकता।

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कोड स्निपेट अच्छी तरह से काम करता प्रतीत होता है, हालांकि यह एक पुनरावृत्ति तकनीक का उपयोग करता है, यह एक सटीक समाधान अच्छा होगा क्योंकि यह अस्तित्व में है और अद्वितीय है। – Hooked

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@ हुक किए गए दोष रेमंड, मुझे नहीं;) आप लहसुनसिम को आजमा सकते हैं, लेकिन –

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कोई लहसुनसिम डेवलपर नहीं है। यदि आप एक विश्लेषणात्मक समाधान की तलाश में हैं, तो GarlicSim आपके लिए अच्छा नहीं है। यदि आप अपने गेम खेलने वाले खिलाड़ियों के सिमुलेशन को चलाने के लिए चाहते हैं, तो आप इसे लहसुनसिम के साथ कर सकते हैं, और आप इसे संख्यात्मक समाधान प्राप्त करने के लिए उपयोग करने का प्रयास कर सकते हैं, लेकिन मुझे लगता है कि आप विश्लेषणात्मक समाधान से बेहतर हैं, यानी, लहसुनसिम का उपयोग नहीं करना । मान लीजिए कि मैं आपके प्रश्न को सही ढंग से समझ गया हूं। –

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मैं सिर्फ एक साथ कुछ खेल सिद्धांत अजगर कोड डालने शुरू कर दिया है: http://drvinceknight.github.com/Gamepy/

वहाँ कोड है जो है:

  • हल मिलान खेल,
  • सहकारी खेल में Shapley मूल्यों की गणना करता है,
  • रन सामान्य फॉर्म गेम में उभरते व्यवहार की पहचान करने के लिए एजेंट आधारित सिमुलेशन,
  • (क्लैमिली - मेरा पायथन फू अभी भी बढ़ रहा है) का उपयोग करता है एलआरएस लाइब्रेरी (सी: http://cgm.cs.mcgill.ca/~avis/C/lrs.html में लिखी गई) सामान्य फॉर्म गेम के समाधान की गणना करने के लिए (यह मेरा विश्वास है कि आप क्या चाहते हैं)।

कोड गिटूब पर उपलब्ध है और यह साइट (इस उत्तर की शुरुआत में पहला लिंक) बताती है कि कोड कैसे काम करता है और उपयोगकर्ता उदाहरण देता है।

आप 'गैंबिट' भी देखना चाहते हैं जिसे मैंने कभी नहीं उपयोग किया है।

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लिंक http://drvinceknight.github.com/Gamepy/ मर चुका है कृपया इसे अपडेट करें या हटाएं – Somum