纳什均衡matlab代码

纳什均衡是博弈论中的一个重要概念，可以使用Matlab进行求解。下面是一个简单的示例代码：

% 设置博弈的收益矩阵
A = [3, 1; 2, 2];
B = [3, 2; 1, 2];

% 计算博弈的纳什均衡
[x, y] = nash(A, B);

% 输出结果
disp('Player 1 strategy:');
disp(x);
disp('Player 2 strategy:');
disp(y);

在上面的代码中，我们首先设置了一个收益矩阵A和B，然后使用`nash`函数计算博弈的纳什均衡，并将结果存储在x和y中。最后，我们输出了两个玩家的策略。

需要注意的是，这里使用的是Matlab中内置的`nash`函数，该函数需要至少一个参数——博弈的收益矩阵，返回值是一个包含两个向量的元组，分别表示两个玩家的策略。

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纳什均衡matlab

在MATLAB中，可以使用nash函数来计算纳什均衡。nash函数的输入是一个表示代理策略空间的矩阵，矩阵的每一行代表一个代理的策略，每一列代表一个代理的策略。该函数将返回一个包含所有纳什均衡的矩阵，每一行代表一个纳什均衡。如果没有纳什均衡存在，该函数将返回空矩阵。

以下是一个使用nash函数计算纳什均衡的示例代码：

strategies = [0.5, 0.5; 0.3, 0.7]; % 代理策略空间
nash_equilibria = nash(strategies); % 计算纳什均衡

如果您想了解更多关于如何使用MATLAB实现纳什均衡的信息，可以参考MATLAB官方网站或者查阅相关的MATLAB教程和文档。

纳什均衡求解matlab代码

以下是一个求解纳什均衡的Matlab代码示例：

%% 定义博弈矩阵
A = [3 1; 2 2];
B = [3 2; 1 2];

%% 求解纳什均衡
[s1, s2] = nash_equilibrium(A, B);

%% 显示纳什均衡策略
fprintf('纳什均衡策略：\n');
fprintf('玩家1: (%.2f, %.2f)\n', s1(1), s1(2));
fprintf('玩家2: (%.2f, %.2f)\n', s2(1), s2(2));

%% 定义纳什均衡函数
function [s1, s2] = nash_equilibrium(A, B)
% 求解纳什均衡
[m, n] = size(A);
[s1, s2] = deal(zeros(n, 1));
cvx_begin
variable s1(n)
variable s2(n)
maximize(s1'*A*s2)
subject to
s1 >= 0;
s2 >= 0;
sum(s1) == 1;
sum(s2) == 1;
cvx_end
end