Python中的纳什均衡

Question

是否有一个Python库可以解决两人零游戏的纳什均衡问题？我知道解决方案可以用线性约束来写下来，理论上，scipy应该能够优化它。然而，对于双人零游戏，解决方案是精确且独特的，但是某些解算器无法收敛以解决某些问题。

我不想在Python网站上列出Linear programing上的任何库，而是想知道哪个库在易用性和速度方面最有效。

Answer 1

Raymond Hettinger写道a recipe for solving zero-sum payoff matrices。它应该服务于你的目的。

至于一个更通用的解决博弈论的图书馆，没有专门为此设计的。但是，就像你说的那样，scipy可以解决像这样的优化问题。你可以用GarlicSim做一些事情，它声称是“任何一种模拟：物理学，博弈论......”但我以前从未使用它，所以我不推荐它。 / p>

Answer 2

我刚刚开始编写一些游戏理论python代码：http://drvinceknight.github.com/Gamepy/

有代码：

• 解决配对游戏，
• 计算合作游戏中的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 - 我的python foo仍在增长）使用lrs库（用C：http://cgm.cs.mcgill.ca/~avis/C/lrs.html编写）来计算正常形式游戏的解决方案（这是我相信你想要的）。

代码在github上都可用，该站点（本答案开头的第一个链接）解释了代码的工作原理并给出了用户示例。

您可能还想查看我从未使用过的“Gambit”。

Answer 3

有Gambit，这很难设置，但是具有python API。