计算社会协调博弈近似均衡的Python代码实现

资源摘要信息:"该文件介绍了一个名为'social-coordination-game'的项目，该项目包含了计算社会协调博弈近似均衡的Python代码。社会协调博弈是博弈论中的一个概念，它涉及多个参与者（或玩家）在一组策略中做出选择，目的是达到某种协调状态。在理想情况下，参与者希望达到所谓的纳什均衡点，即没有玩家有动机单方面改变其策略。 该代码项目提供的功能包括： 1. 生成随机的社会协调博弈实例。 2. 归一化权重以寻找近似纳什均衡。 3. 提供实用工具，将测试结果保存为CSV文件。 4. 支持并行批量测试多种策略和玩家数量的博弈实例。 5. 默认测试函数包含了作者在其硕士论文中开发的几种启发式方法。 具体用法如下： 1. 首先创建一个游戏实例，指定玩家数量和策略数量。例如，创建一个有10个玩家和4个策略的博弈实例可以通过如下代码实现： ```python game = Game(10, 4) ``` 2. 接下来，可以通过调用`normalize`方法对权重进行归一化，以便寻找近似纳什均衡： ```python game.normalize() ``` 3. 使用`findEquilibria`方法寻找近似的纳什均衡，其中`alpha`是一个参数，用于控制均衡解的质量和计算的时间复杂度。例如： ```python result = game.findEquilibria(alpha) ``` 结果存储在一个字典中，包含了多个信息，如均衡策略、均衡效用等。 4. 可以将测试结果保存为CSV文件，以便于后续分析和处理： ```python saveCSVResults(result) ``` 5. 使用`run`函数进行并行批量测试。例如，要测试2500个不同的博弈实例，可以使用以下代码： ```python res = saveCSVResults(run(2500)) ``` 这会执行2500次测试，并将所有结果保存在当前运行目录。 该代码项目使用Python编写，主要标签是'Python'，表明它是一个基于Python语言的项目。项目文件中包含了所有必要的代码文件和可能还包含说明文档，帮助用户理解和使用代码进行研究或开发。压缩包文件名称列表中的'social-coordination-game-master'表明这是一个主版本的代码库，可能包含多个文件和子目录，以支持其功能。"