matlab shapley函数

Matlab中的shapley函数是用于计算Shapley值的函数。Shapley值是博弈论中的一个概念，用于分配游戏中的收益。在计算Shapley值时，需要先定义一个游戏，然后计算每个玩家对游戏的贡献，最终得到每个玩家的Shapley值。

Matlab中的shapley函数的语法如下：

s = shapley(v)

其中，v是一个n×m的矩阵，表示n个玩家对m个任务的权重。s是一个n×1的向量，表示每个玩家的Shapley值。

需要注意的是，Matlab中的shapley函数只能处理具有可转移性质的博弈，即每个任务可以被多个玩家完成，且完成任务的收益可以被多个玩家共享。如果游戏不具有可转移性质，则需要使用其他的计算Shapley值的方法。

相关问题

matlab中Shapley

在MATLAB中，Shapley值是一种用于博弈论的概念，用于衡量合作博弈中每个参与者对于整个博弈的贡献程度。Shapley值可以帮助我们理解每个参与者对于博弈结果的影响，并进行公平的资源分配。

MATLAB提供了一些函数来计算Shapley值，其中最常用的是shapleyValue函数。这个函数接受一个特征函数和参与者集合作为输入，并返回每个参与者的Shapley值。

特征函数定义了每个参与者子集的价值，它可以是一个向量或者一个矩阵。参与者集合是一个包含所有参与者的向量。

下面是一个计算Shapley值的示例：

% 定义特征函数
featureFunction = [0 0 0 0; 1 2 3 4; 2 4 6 8; 3 6 9 12];

% 定义参与者集合
players = [1 2 3 4];

% 计算Shapley值
shapleyValues = shapleyValue(featureFunction, players);

在这个示例中，特征函数是一个4x4的矩阵，表示了每个参与者子集的价值。参与者集合包含了4个参与者。通过调用shapleyValue函数，我们可以计算出每个参与者的Shapley值。

希望这个简单的介绍对你有帮助！

calculate_shapley_values函数matlab代码

下面是一个简单的 MATLAB 函数，用于计算 Shapley 值：

function phi = calculate_shapley_values(v, f)
% v: 一个表示 N 个玩家的价值函数的行向量
% f: 一个表示 N 个玩家的特征函数的矩阵，其中每行代表一个玩家的贡献
% phi: 一个表示 N 个玩家的 Shapley 值的行向量

n = length(v);
phi = zeros(1, n);

for i = 1:n
    S = nchoosek(1:n-1, i-1);
    m = size(S, 1);
    for j = 1:m
        T = setdiff(1:n, S(j,:));
        phi(i) = phi(i) + (v(T, :) - v(S(j,:), :)) * f(S(j,:), i)' / m;
    end
end
end

其中，`v` 是一个表示 N 个玩家的价值函数的行向量，`f` 是一个表示 N 个玩家的特征函数的矩阵，其中每行代表一个玩家的贡献。函数将返回一个表示 N 个玩家的 Shapley 值的行向量 `phi`。