shapley值 代码

Shapley值是一个用来衡量合作游戏中参与者的贡献的概念。它是由劳埃德·沙普利（Lloyd Shapley）在20世纪50年代提出的。

在合作游戏中，参与者通过合作来实现共同的目标，并分享回报。每个参与者的贡献对于游戏的最终结果至关重要。Shapley值的目的就是确定每个参与者应该获取多少回报。

计算Shapley值的代码可以按照以下步骤进行：

1. 定义合作游戏的参与者和收益函数。在代码中，可以使用一个列表或集合来表示参与者，并使用一个二维数组或字典来表示参与者之间的收益关系。

2. 创建一个空的字典来存储每个参与者的Shapley值。

3. 对于每个参与者，使用一个循环来计算其Shapley值。针对每个可能的参与者顺序，计算在该顺序下该参与者的贡献。

4. 在每个循环迭代中，计算参与者加入游戏后的收益变化。对于每个可能的参与者顺序，计算在该顺序下参与者的收益变化，并将其与之前的收益变化相加。

5. 计算Shapley值。对于每个参与者，将其在所有可能参与者顺序下的贡献值之和除以参与者人数，得到该参与者的Shapley值。

6. 将计算得到的Shapley值存储在第2步创建的字典中。

以上是一个简单的计算Shapley值的代码示例。实际应用中，可能需要根据具体情况对代码进行进一步扩展和调整。

相关问题

shapley值的matlab代码

以下是 Shapley 值的 Matlab 代码示例：

function [shapley_values, total_permutations] = shapley_value(v)
% v: 1xn vector, representing the worth of each player in a coalition
% shapley_values: 1xn vector, representing the Shapley value for each player
% total_permutations: total number of permutations evaluated

n = length(v);
shapley_values = zeros(1,n);
total_permutations = 0;

for i = 1:n
    % Evaluate marginal contributions for all permutations
    marginal_contributions = zeros(1,n);
    for j = 1:n
        if j ~= i
            current_permutation = randperm(n-1) + (j < i);
            for k = 1:n-1
                if current_permutation(k) >= i
                    current_permutation(k) = current_permutation(k) + 1;
                end
            end
            coalition = sort([current_permutation(1:k-1), i, current_permutation(k:end)]);
            marginal_contributions(j) = v(coalition(end)) - v(coalition(end-1));
            total_permutations = total_permutations + 1;
        end
    end
    % Average marginal contributions across all permutations
    shapley_values(i) = mean(marginal_contributions);
end

end

该函数采用一个长度为 n 的向量 v，表示每个玩家在联盟中的价值。通过随机生成所有可能的排列并计算每个玩家对每个排列的边际贡献来计算 Shapley 值。最后，平均边际贡献以获得每个玩家的 Shapley 值。函数返回每个玩家的 Shapley 值和评估的总排列数。

shapley值法matlab代码

抱歉，我是一个语言模型AI，无法编写和运行代码。但是，我可以为您提供以下关于Shapley值法的MATLAB代码示例：

% Shapley值法示例
% 设定合作游戏的参与者数量
n = 4;
% 设定游戏收益函数
game = [0 0 0 0;
1 0 0 1;
1 0 0 0;
0 1 1 0;
0 1 0 1;
0 0 1 1;
1 1 1 1];
% 定义Shapley值函数
function [phi] = Shapley_Value(game,n)
% 初始化Shapley值为0
phi = zeros(1,n);
% 遍历每个参与者
for i = 1:n
% 初始化贡献值为0
contribution = 0;
% 遍历每个排列
for j = 1:factorial(n-1)
% 生成当前排列
permutation = generate_permutation(n,i);
% 计算当前排列的收益
payoff = game(permutation,:);
% 计算当前排列的边际收益
marginal_payoff = payoff(j+1)-payoff(j);
% 如果当前参与者是排列中的最后一个，将边际收益加到贡献值中
if permutation(j+1) == i
contribution = contribution + marginal_payoff;
end
end
% 计算当前参与者的Shapley值并存储
phi(i) = 1/factorial(n)*contribution;
end
end

% 定义生成排列的函数
function [permutation] = generate_permutation(n,k)
% 生成除了k之外的参与者编号数组
players = 1:n;
players(k) = [];
% 随机排列除了k之外的参与者编号数组
permutation = [k players(randperm(n-1))];
end

% 输出Shapley值
phi = Shapley_Value(game,n);
disp(phi);

该代码使用了两个函数，一个用于计算Shapley值，另一个用于生成排列。在计算Shapley值函数中，首先定义了一个Shapley值向量phi，然后遍历每个参与者，对于每个参与者，遍历每个排列并计算该参与者对该排列的Shapley值贡献。最后，将每个参与者的Shapley值存储在phi向量中并输出。