是否有 Python 库可以解决两人零博弈的纳什均衡？我知道解决方案可以用线性约束写下来，理论上，scipy 应该能够优化它。但是，对于两人零博弈，解决方案是精确且唯一的，但某些求解器无法针对某些问题收敛。
我不想在 Python 网站上列出任何关于线性编程的库，而是想知道哪个库在易用性和速度方面最有效。
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Raymond Hettinger 写了一个解决零和收益矩阵的方法。它应该可以满足您的目的。
至于解决博弈论的更通用的库，没有专门为此设计的。但是，就像你说的，scipy 可以解决这样的优化问题。你也许可以用GarlicSim做一些事情，它声称适用于“任何类型的模拟：物理学、博弈论......”但我以前从未使用过它，所以我不能推荐它。
于 2011-02-04T18:42:23.903 回答
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有 Gambit，设置起来有点困难，但有一个 python API。
于 2019-02-22T22:34:52.533 回答
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我刚刚开始整理一些博弈论 python 代码：http ://drvinceknight.github.com/Gamepy/
有代码：
- 解决配对游戏，
- 计算合作博弈中的 shapley 值，
- 运行基于代理的模拟以识别正常形式游戏中的紧急行为，
- （笨拙地 - 我的 python foo 仍在增长）使用 lrs 库（用 C 编写：http ://cgm.cs.mcgill.ca/~avis/C/lrs.html ）来计算正常形式游戏的解决方案（这个我相信你想要什么）。
代码都在 github 上可用，该站点（此答案开头的第一个链接）解释了代码的工作原理并提供了用户示例。
您可能还想查看我从未使用过的“Gambit”。
于 2013-03-23T07:50:03.910 回答