非合作博弈ne的算法代码

非合作博弈（也称为零和博弈）是指参与者之间的利益冲突，每个参与者的利益损失就是其他参与者的利益收益。

非合作博弈可以通过使用不同的算法来解决。其中一个常见的算法是称为Nash Equilibrium（纳什均衡）的概念。

纳什均衡是指在博弈过程中，参与者选择自己的行动后，没有任何一个参与者能够通过单方面改变自己的策略来获得更好的收益。也就是说，在纳什均衡状态下，每个参与者都会选择最佳策略，没有人会对此做出改变。

下面是一个简单的非合作博弈Nash Equilibrium的算法示例：

def find_nash_equilibrium(payoff_matrix):
    # 获取博弈矩阵的行和列数
    rows = len(payoff_matrix)
    cols = len(payoff_matrix[0])

    # 遍历所有玩家的不同策略组合
    for i in range(rows):
        for j in range(cols):
            payoff = payoff_matrix[i][j]

            # 判断是否存在更好的策略
            better_strategy = True
            for k in range(rows):
                if payoff_matrix[k][j] > payoff:
                    better_strategy = False
                    break

            # 判断是否存在更好的对手策略
            if better_strategy:
                for k in range(cols):
                    if payoff_matrix[i][k] < payoff:
                        better_strategy = False
                        break

            # 如果不存在更好的策略，则是纳什均衡
            if better_strategy:
                return i, j

    # 如果没有找到纳什均衡，则返回空值
    return None

# 使用示例
payoff_matrix = [[3, 2], [1, 4]]
nash_equilibrium = find_nash_equilibrium(payoff_matrix)
if nash_equilibrium is not None:
    player1_strategy, player2_strategy = nash_equilibrium
    print(f"Nash equilibrium: Player 1 chooses strategy {player1_strategy}, Player 2 chooses strategy {player2_strategy}")
else:
    print("No Nash equilibrium exists in the given payoff matrix.")

以上是一个非合作博弈的简单示例，该算法可以在给定一个博弈矩阵后找到纳什均衡点。在这个示例中，博弈矩阵是一个2x2的矩阵，其中每个元素表示两个玩家的利益。算法将遍历每个策略组合，并检查是否存在更好的策略或对手策略，如果不存在，则找到了纳什均衡点。如果找到了纳什均衡点，则会输出每个玩家应选择的策略；否则，将输出不存在纳什均衡点。