纳什效率python代码

纳什均衡是一种博弈论的概念，它描述的是在一个多人游戏中，每个参与者选择策略的方式使得没有任何一个人有动力去改变他们的策略，即使其他人保持不变。在Python中，我们可以模拟简单的纳什均衡问题，例如囚徒困境游戏。下面是一个简单的示例：

import numpy as np

# 定义两个玩家的策略矩阵
def payoffs(row_strategy, col_strategy):
    # 双人囚徒困境，如果两人合作，每人得3；若互相揭发，按背叛者惩罚对方，自己得到1
    return [[3, 0], [5, 1]]

# 玩家随机策略选择
def random_choice():
    return np.random.randint(0, 2)

# 判断是否达到纳什均衡
def is_nash_equilibrium(row_strategy, col_strategy, matrix):
    for row in range(2):
        for col in range(2):
            if row_strategy[row] != matrix[row][col] or col_strategy[col] != matrix[row][col]:
                return False
    return True

# 游戏循环
while True:
    row_strategy = random_choice()
    col_strategy = random_choice()

    print(f"Player 1 chooses {row_strategy} and Player 2 chooses {col_strategy}")

    if is_nash_equilibrium(row_strategy, col_strategy, payoffs(row_strategy, col_strategy)):
        print("Nash equilibrium reached!")
        break

在这个例子中，程序会不断生成两位玩家（行和列）的随机策略，直到达到纳什均衡为止。当双方都选择背叛（0）或合作（1）时，就达到了纳什均衡。