博弈路径规划python
时间: 2023-09-30 19:07:10 浏览: 46
博弈路径规划是一种用于解决博弈问题的方法。在Python中,可以使用nashpy库进行博弈路径规划的仿真实验。通过设置博弈的利润矩阵,可以进行不同博弈策略的对抗。下面是三个使用nashpy库进行博弈路径规划的Python代码示例:
代码示例1:
```python
import nashpy
import numpy
a = numpy.array([[4, 0], [0, 2]])
b = numpy.array([[2, 0], [0, 4]])
rps = nashpy.Game(a, b)
print(rps)
equilibrium = rps.support_enumeration()
for eq in equilibrium:
print(eq)
```
代码示例2:
```python
import nashpy
import numpy
a = numpy.array([[2, 0], [4, 2]])
b = numpy.array([[4, 2], [2, 0]])
rps = nashpy.Game(a, b)
print(rps)
equilibrium = rps.support_enumeration()
for eq in equilibrium:
print(eq)
```
代码示例3:
```python
import nashpy
import numpy
a = numpy.array([[-3, 0], [-6, -1]])
b = numpy.array([[-3, -6], [0, -1]])
rps = nashpy.Game(a, b)
print(rps)
equilibrium = rps.support_enumeration()
for eq in equilibrium:
print(eq)
```
这些代码示例展示了如何使用nashpy库进行博弈路径规划的仿真实验。可以根据具体的利润矩阵设置不同的博弈策略,然后使用`support_enumeration()`函数找到博弈的均衡点。