纳什讨价还价博弈代码

纳什讨价还价博弈是一种博弈论中的经典模型，用于描述多方参与者在分配有限资源时的策略选择。在纳什讨价还价博弈中，参与者通过提出自己的分配方案来争取最大的利益。

以下是一个简单的纳什讨价还价博弈的代码示例：

import numpy as np

# 定义参与者的策略空间
strategies = np.arange(0, 1.01, 0.01)

# 计算参与者的效用函数
def utility(player1_strategy, player2_strategy):
    return player1_strategy * player2_strategy

# 计算纳什均衡
def nash_equilibrium(strategies):
    max_utility = -np.inf
    player1_best_strategy = None
    player2_best_strategy = None

    for player1_strategy in strategies:
        for player2_strategy in strategies:
            current_utility = utility(player1_strategy, player2_strategy)
            if current_utility > max_utility:
                max_utility = current_utility
                player1_best_strategy = player1_strategy
                player2_best_strategy = player2_strategy

    return player1_best_strategy, player2_best_strategy

# 打印纳什均衡策略
player1_strategy, player2_strategy = nash_equilibrium(strategies)
print("Player 1 strategy:", player1_strategy)
print("Player 2 strategy:", player2_strategy)

这段代码中，我们首先定义了参与者的策略空间，即可以选择的分配方案。然后，我们定义了效用函数，用于计算参与者在给定策略下的效用值。接下来，我们通过遍历所有可能的策略组合，找到使得效用值最大的策略组合，即纳什均衡。最后，我们打印出纳什均衡策略。