编写该实验的python代码

在Python中编写博弈模型分析器的代码涉及多个部分，这里是一个简化的例子，展示了如何创建基本的博弈矩阵和纳什均衡查找的功能：

import numpy as np
from scipy.optimize import linprog

# 定义博弈矩阵 (作为二维数组)
def create_battle_of_the_sexes_matrix():
    matrix = np.array([[3, -1], [-3, 4]])
    return matrix

# 动态博弈树相关的代码在这里可能会更复杂，需要定义状态转移和收益函数

# 计算纳什均衡（假设是线性程序求解）
def find_nash_equilibrium(matrix):
    c = np.ones((matrix.shape[0]))
    A_ub = -matrix
    b_ub = np.zeros(matrix.shape[1])
    nash_eq = linprog(c, A_ub=A_ub, b_ub=b_ub)
    return nash_eq.x

# 示例使用
matrix = create_battle_of_the_sexes_matrix()
nash_strategies = find_nash_equilibrium(matrix)

# 输出策略集和纳什均衡
print("Strategy Set:", zip(range(2), matrix))
print("Nash Equilibrium:", nash_strategies)

# 你可以添加更多功能，如图形化显示、遍历博弈树等，并在设计说明书和实验报告中详细介绍每个部分的实现细节。