MATLAB实现的基于Q学习的双智能体定价博弈仿真系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB构建了一个双智能体Q学习定价博弈模型，模拟双寡头市场竞争环境。两个智能体通过交互学习动态调整定价策略，基于对手行为和市场反馈持续优化Q值表，实现竞争环境下的最优决策仿真。

详 情 说 明

基于Q学习的双智能体定价博弈仿真系统

项目介绍

本项目实现了一个多智能体定价博弈模型，通过两个独立的Q学习智能体在竞争环境中进行动态定价决策。系统模拟了双寡头市场的定价场景，每个智能体根据对手的历史定价策略和市场反馈，不断优化自身的Q值表来制定最优价格策略。系统包含完整的训练循环机制、奖励函数设计和策略评估模块，能够观察智能体从随机决策逐步收敛至纳什均衡的过程。

功能特性

• 双智能体竞争建模：基于博弈论构建双寡头市场竞争环境
• Q学习算法实现：采用ε-greedy探索策略的强化学习算法
• 动态定价策略：智能体根据市场反馈实时调整定价决策
• 收敛过程可视化：实时展示训练过程中的策略演化轨迹
• 纳什均衡验证：分析最终策略是否达到博弈均衡状态
• 参数灵活配置：支持市场环境参数和算法超参数的自定义设置

使用方法

环境配置

1. 设置市场环境参数：需求曲线参数、成本结构等
2. 配置Q学习超参数：学习率、折扣因子、探索率
3. 定义训练配置：训练回合数、状态空间离散化粒度
4. 初始化Q值表（可预设或随机初始化）

运行流程

1. 启动训练过程，系统自动执行指定回合数的博弈模拟
2. 观察实时输出的训练进度和收敛情况
3. 查看生成的结果分析：Q值表状态、策略轨迹、收益曲线等
4. 通过可视化图表分析定价竞争动态和均衡状态

结果分析

系统提供以下输出结果：

• 智能体Q值表的最终收敛状态
• 训练过程中的定价决策序列
• 双智能体累计收益变化曲线
• 纳什均衡验证分析
• 价格竞争动态图、Q值热力图等多维度可视化

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 推荐内存：8GB以上
• 磁盘空间：至少1GB可用空间
• 支持MATLAB图形显示功能

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括市场环境初始化、智能体参数设置、训练循环控制、策略更新机制、结果记录与可视化生成。具体实现了双智能体的交互博弈过程，管理Q学习算法的完整执行流程，协调状态空间离散化与动作选择逻辑，处理奖励计算与Q值表更新，并提供训练过程的实时监控与最终结果的综合分析展示。