ｎ 人合 作对策和效 益 分 配 的 Ｓｈａｐｌｅｙ值MATLAB仿真

在MATLAB中进行n人合作对策和效益分配的Shapley值仿真可以通过以下步骤实现：

1. 定义参与者和效益函数：首先，定义n个参与者和一个效益函数。可以使用向量或矩阵来表示参与者的特征或行为，并定义一个函数来计算每个合作组合的效益值。

2. 构建所有可能的合作组合：使用MATLAB的`combnk`函数生成n个参与者的所有可能合作组合。该函数可以生成给定集合中的所有k个元素的组合。

n = ...; % 参与者数量
participants = 1:n; % 参与者向量
combinations = combnk(participants, k); % 生成所有可能的合作组合

3. 计算Shapley值：对于每个参与者，计算其加入不同合作组合时的边际贡献。根据Shapley值的定义，对于每个合作组合，计算参与者加入该组合与不加入该组合时的效益差值。

shapley_values = zeros(1, n); % 存储Shapley值
for i = 1:n
    coalition_size = size(combinations, 2); % 合作组合大小
    marginal_contributions = zeros(1, coalition_size); % 存储边际贡献
    for j = 1:coalition_size
        coalition = combinations(j, :); % 当前合作组合
        without_i = coalition(coalition ~= i); % 不包含参与者i的子组合
        with_i = [without_i i]; % 包含参与者i的子组合
        marginal_contributions(j) = benefit_function(with_i) - benefit_function(without_i); % 计算边际贡献
    end
    shapley_values(i) = mean(marginal_contributions); % 计算Shapley值
end

在上述代码中，`benefit_function`是用来计算合作组合效益的函数。

4. 可选：可视化Shapley值分配情况。可以使用MATLAB的绘图函数将Shapley值进行可视化，以便更好地理解参与者的贡献程度。

请注意，以上代码只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体问题进行相应的修改和扩展。同时，要确保效益函数和合作组合的定义符合实际情况，并对数据进行适当的预处理和验证。

希望以上内容对你进行n人合作对策和效益分配的Shapley值MATLAB仿真有帮助。