matlab shapley函数

Matlab中有一个名为shapley的函数，可以计算Shapley值。Shapley值是一种用于衡量合作博弈中参与者贡献的方法。具体来说，它衡量了每个参与者对整个博弈的贡献，即他们对任何可能的联盟的影响。

下面是一个简单的示例，说明如何在Matlab中使用shapley函数：

假设我们有三个参与者，每个人的贡献分别为3、4和5。我们可以通过以下代码来计算Shapley值：

values = [3 4 5];
shapley_values = shapley(values);
disp(shapley_values);

这将给出以下输出：

1.6667    2.1667    2.1667

这意味着第一个参与者的Shapley值为1.6667，第二个和第三个参与者的Shapley值都为2.1667。请注意，Shapley值不一定是整数。

在这个示例中，我们使用了一个简单的值向量，但是shapley函数可以处理任意大小的向量和任意数量的参与者。

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`。