给我一个求Shapley值的代码

好的，下面是一个求Shapley值的Python代码：

def shapley_value(player, coalition, value_func):
    n = len(player)
    m = len(coalition)
    shapley = [0] * n
    for i in range(n):
        for j in range(m):
            if player[i] in coalition[j]:
                without_i = coalition[j][:coalition[j].index(player[i])] + coalition[j][coalition[j].index(player[i])+1:]
                size_without_i = len(without_i)
                marginal_contribution = value_func(without_i + [player[i]]) - value_func(without_i)
                shapley[i] += marginal_contribution / m / math.comb(n-1, size_without_i)
    return shapley

希望对您有所帮助！请问您还有其它问题吗？

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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。

请给我Aumann-Shapley值法的matlab代码

以下是Aumann-Shapley值法的matlab代码示例：

function [aumann_shapley_values] = aumann_shapley(v)
% Aumann-Shapley value for a cooperative game.
% Inputs:
% v: a square symmetric matrix representing the worth of all possible coalitions.
% Outputs:
% aumann_shapley_values: a vector containing the Aumann-Shapley value for each player.

n = size(v,1); % number of players
aumann_shapley_values = zeros(n,1);

for i = 1:n % for each player i
    S = nchoosek(1:n-1,i-1); % all possible coalitions excluding player i
    num_S = size(S,1); % number of possible coalitions
    payoffs = zeros(num_S,1); % payoffs for each coalition
    for j = 1:num_S % for each coalition
        coalition = [S(j,:),i]; % add player i to the coalition
        payoffs(j) = sum(v(coalition,coalition)); % calculate the payoff for the coalition
    end
    aumann_shapley_values(i) = sum(payoffs.*factorial(i-1).*factorial(n-i))./factorial(n); % calculate the Aumann-Shapley value for player i
end

end

此代码实现了对任意大小的玩家集合的Aumann-Shapley值计算，其中输入矩阵v是对称矩阵（行列数相等），表示可能联盟的价值。输出是一个向量，其中第i个元素是第i个玩家的Aumann-Shapley值。