博弈qre模型python 博弈QRE（QuantalResponseEquilibrium）模型是一种用于解决非完全理性玩家行为的博弈论模型。与传统博弈论中的纳什均衡相比，QRE模型考虑了玩家的有限理性和偏好，使得玩家更接近真实的行为。在这个模型中，每个玩家都有一个阈值，他会根据概率选择不同的行动来平衡自己的收益和成本。这种模型在社会科学、经济学、生物学和计算机科学等领域中得到了广泛的应用。 Python是一种流行的编程语言，也被广泛应用于数据分析、科学计算和人工智能领域。在Python中，可以使用不同的库和工具来实现博弈QRE模型。下面是使用Python实现博弈QRE模型的示例代码： ```python import numpy as np def qre(actions, payoffs, beta=1): '''Calculate QRE probabilities for a given game''' n = len(actions) probs = np.zeros(n) for i in range(n): exp_utility = np.exp(beta * payoffs[i]) probs[i] = exp_utility[i] / np.sum(exp_utility) return probs # Example game - 1 - actions = ['Cooperate', 'Defect'] payoffs = np.array([[4, 1], [5, 2]]) # Calculate QRE probabilities probs = qre(actions, payoffs, beta=0.5) print('QRE probabilities:', probs) ``` 在这个示例中，我们定义了一个名为“qre”的函数来计算博弈QRE模型中的概率。该函数接受两个参数：动作和收益矩阵。我们还定义了一个默认参数beta，用于调整玩家的有限理性程度。然后我们提供了一个示例博弈，并使用该函数计算了QRE概率。 此外，Python还提供了其他库和工具来帮助实现博弈QRE模型，如game-theory和nashpy。这些库提供了更多的功能和选项来计算不同类型的博弈，并可以用于更复杂的博弈问题。 - 2 - 本文来源：https://www.wddqw.com/doc/97fb00a06237ee06eff9aef8941ea76e59fa4a0b.html