python - Python のナッシュ均衡

Question

2 人ゼロ ゲームのナッシュ均衡を解く Python ライブラリはありますか? 解決策は線形制約の観点から書き留めることができ、理論的には、scipy はそれを最適化できるはずです。ただし、2 人ゼロ ゲームの場合、解は正確かつ一意ですが、一部のソルバーは特定の問題で収束に失敗します。

Python の Web サイトで線形プログラミングに関するライブラリを一覧表示するのではなく、使いやすさと速度の点でどのライブラリが最も効果的かを知りたいと思います。

Answer 1

Raymond Hettinger は、ゼロサム ペイオフ マトリックスを解くためのレシピを書きました。それはあなたの目的に十分役立つはずです。

ゲーム理論を解くためのより一般的なライブラリに関しては、そのために特別に設計されたものはありません。しかし、あなたが言ったように、scipy はこのような最適化問題に取り組むことができます。GarlicSimは、「あらゆる種類のシミュレーション: 物理学、ゲーム理論...」用であると主張していますが、これまで使用したことがないため、お勧めできません。

Answer 2

ゲーム理論の Python コードをいくつかまとめ始めました: http://drvinceknight.github.com/Gamepy/

次のコードがあります。

• マッチングゲームを解決し、
• 協力ゲームでシャプレー値を計算し、
• エージェント ベースのシミュレーションを実行して、通常の形式のゲームで発生する動作を特定します。
• (不器用ですが、私の python foo はまだ成長しています) lrs ライブラリ (C で書かれています: http://cgm.cs.mcgill.ca/~avis/C/lrs.html ) を使用して、正規形ゲームの解を計算します (この私はあなたが望むものを信じています）。

コードはすべて github で入手でき、そのサイト (この回答の冒頭にある最初のリンク) では、コードがどのように機能するかを説明し、ユーザーの例を示します。

私が使ったことのない「Gambit」もチェックしてみてください。