通过python代码实现

在Python中实现古诺模型的博弈，我们可以创建一个简单的类，模拟两个公司（例如`CompanyA`和`CompanyB`）的行为。首先，我们需要定义一些基本的类属性和方法：

class Company:
    def __init__(self, name, initial_production):
        self.name = name
        self.production = initial_production
        self.price_function = lambda total_supply: 1000 - total_supply
        self.cost_per_unit = 20

    def profit(self, market_price):
        return (market_price - self.cost_per_unit) * self.production

    def choose_strategy(self):
        # 这里可以添加更复杂的策略调整逻辑，如基于历史数据学习
        new_production = self.production
        # 示例：随机调整产量上下限
        new_production += np.random.uniform(-10, 10)  # 添加一些随机性
        return max(0, min(new_production, 100))  # 确保产量在合理范围内

def run_guonou_game(num_rounds):
    companies = [Company('Company A', 50), Company('Company B', 50)]
    
    for round_num in range(num_rounds):
        total_supply = sum(company.production for company in companies)
        market_price = companies[0].price_function(total_supply)
        
        for company in companies:
            company.production = company.choose_strategy()
            
        print(f"Round {round_num+1}: Price: {market_price}, Supply: {total_supply}")

# 设置博弈轮数
run_guonou_game(100)

这段代码定义了一个简单的古诺博弈模型，在每一回合中，每个公司都会根据当前的市场情况（价格和总供给）调整自己的产量。这里我们仅采用了最基础的随机策略，实际上，你可以设计更复杂的策略调整规则，比如基于历史数据的学习算法。

运行这个程序会输出每个回合的市场价格和总供应量，通过观察这些数据的变化，我们可以分析是否接近纳什均衡点。最后，记得使用`numpy`库中的`random.uniform`来进行随机调整，如果没有安装，需要先安装 `pip install numpy`。