编写python代码

若要编写Python代码来实现上述提到的基于博弈论确定权重的过程，我们需要定义几个步骤：

1. 定义主观权重 (`W2`) 和客观权重 (`W1`) 向量；
2. 初始化线性组合系数 (`alpha_1` 和 `alpha_2`) 并求解使加权后的总权重向量 (`W`) 与原始权重向量之间的差异最小化的最优值；
3. 应用Kuhn-Tucker条件（一种非线性规划中的必要条件）来找到满足给定约束条件下的极小值；
4. 最后对找到的最佳系数进行归一化以获得最终的权重分配。

以下是一个简化版的示例代码片段，用于演示如何解决这个问题：

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

def objective_function(alpha, W1, W2):
    """ 目标函数 """
    W = alpha[0] * W1 + alpha[1] * W2
    return np.sum((W - W1)**2) + np.sum((W - W2)**2)

def constraint(alpha):
    """ 约束条件: alpha1 >= 0 and alpha2 >= 0 """
    return (alpha >= 0).all()

# 主观权重和客观权重向量
W1 = np.array([...]) # 假设这里填入具体的数值表示客观权重
W2 = np.array([...]) # 假设这里填入具体的数值表示主观权重

# 设置初始猜测值
initial_guess = [1.0, 1.0]

# 创建约束
cons = ({'type': 'eq', 'fun': lambda x:  x[0]+x[1]-1}) # alpha1 + alpha2 == 1 归一化约束
bnds = ((0, None), (0, None))

result = minimize(objective_function, initial_guess, args=(W1,W2),
                  method='SLSQP', bounds=bnds, constraints=cons)

alpha_optimal = result.x
print("Optimized alphas:", alpha_optimal)

注意这个例子假设了两个权重向量，并且省略了具体的值填充部分。在实际应用时需要根据具体情况填写适当的数值或者通过其他方式获取这些数据。此外，本例中采用的是Scipy库中的`minimize`函数来进行优化求解，在具体项目开发前，请确保已经安装并导入了必要的库。另外还需要根据实际情况调整模型参数以及优化方法的选择等细节问题。