MATLAB博弈论工具箱开发与应用实例集

资 源 简 介

本项目提供完整博弈论算法实现，包含纳什均衡计算、囚徒困境模拟、混合策略求解等核心功能，支持交互式参数设定，适用于教学与研究场景的博弈分析。

详 情 说 明

MATLAB博弈论工具箱开发与应用实例集

项目介绍

本项目是一个完整的博弈论算法实现与应用集合，基于MATLAB平台开发。工具箱提供了多种经典与前沿博弈模型的程序实现，涵盖从基础均衡计算到复杂动态博弈仿真的全方位功能。通过模块化设计和友好的交互接口，支持理论研究、教学演示和实际应用场景的博弈分析。

功能特性

• 多模型支持：包含纳什均衡计算、囚徒困境、混合策略求解、重复博弈等核心模型
• 算法完备：采用博弈矩阵求解、策略迭代优化、蒙特卡洛模拟等先进计算方法
• 交互灵活：支持用户自定义博弈参数、策略空间和收敛条件
• 可视化丰富：提供策略分布、收益矩阵、演化轨迹等多种图形输出
• 案例全面：集成拍卖博弈、古诺竞争、信号博弈等经典应用实例

使用方法

1. 基本设置：定义参与方数量（2-N人博弈）
2. 收益定义：输入收益矩阵或自定义收益函数
3. 策略配置：设定离散策略集或连续策略范围
4. 博弈选择：指定博弈类型（合作/非合作、静态/动态等）
5. 参数调整：设置收敛精度、迭代次数等计算参数
6. 结果分析：查看均衡解、可视化结果和敏感性报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 优化工具箱（用于高级求解器）
• 统计工具箱（用于蒙特卡洛模拟）

文件说明

主程序文件整合了工具箱的核心功能模块，实现了博弈模型的初始化配置、均衡计算算法调度、结果可视化生成以及应用案例的演示流程。具体包含博弈参数解析、策略空间构建、收益矩阵处理、均衡点求解迭代、动态过程仿真和多种输出格式的生成能力，为用户提供一站式的博弈分析解决方案。