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AutorenbildMartin Döhring

Game Theory




Some of the ways that game theory and artificial intelligence are related are:

In summary, game theory and artificial intelligence are two fields that have a lot of interactions and applications, and they can benefit from each other’s methods and insights. 🤝

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6 Comments


Martin Döhring
Martin Döhring
May 12

What about „Game Stop“? You know what I

mean? That famous meme Stock?

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Martin Döhring
Martin Döhring
Feb 28

Sicher, ich kann Ihnen helfen, einen Python-Quellcode für das Nash-Gleichgewicht in einer nicht-kooperativen Spielsituation zu schreiben. Hier ist ein einfaches Beispiel mit der Bibliothek nashpy:


import nashpy as nash import numpy as np

# Definieren Sie die Auszahlungsmatrizen für die Spieler A = np.array([[1, -1], [-1, 1]])

# Auszahlungsmatrix für Spieler 1 B = np.array([[-1, 1], [1, -1]])

# Auszahlungsmatrix für Spieler 2

# Erstellen Sie das Spiel game = nash.Game(A, B)

# Finden Sie das Nash-Gleichgewicht mit Unterstützung Enumeration equilibria = game.support_enumeration() for eq in equilibria: print(eq)


In diesem Code erstellen wir ein Spiel mit den gegebenen Auszahlungsmatrizen und verwenden dann die Funktion support_enumeration von nashpy, um das Nash-Gleichgewicht zu finden.


Bitte beachten Sie, dass Sie nashpy und numpy installieren müssen, um diesen Code auszuführen. Sie können dies…


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Martin Döhring
Martin Döhring
Feb 27

Es ist wichtig zu beachten, dass die Quantenprogrammierung und Spieltheorie sehr komplexe Felder sind und die Implementierung eines Nash-Gleichgewichts in einer kooperativen Spielsituation auf einem Quantencomputer ein fortgeschrittenes Thema ist. Hier ist ein einfacher Codeausschnitt, der ein Konzept darstellt, wie man ein Nash-Gleichgewicht in Python berechnen könnte. Bitte beachten Sie, dass dieser Code nicht auf einem Quantencomputer ausgeführt wird, da die Quantenprogrammierung spezielle Hardware und spezielle Programmiersprachen wie Q# oder Qiskit erfordert.


import numpy as np from scipy.optimize import linprog def nash_equilibrium(cost_matrix): num_strategies = len(cost_matrix)

# Linear programming solution c = [-1] num_strategies A_ub = cost_matrix b_ub = [1] num_strategies bounds = [(0, None) for  in range(numstrategies)] result = linprog(c, A_ub=A_ub, b_ub=b_ub, bounds=bounds, method='highs') return result.x

# Beispiel für eine Kostenmatrix cost_matrix = np.array([[1, -1], [-1, 1]])


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Martin Döhring
Martin Döhring
Feb 27

# Importiere die Bibliothek für Spieltheorie

import nashpy as nash

# Definiere die Auszahlungsmatrizen für jeden Spieler

A = [[3, 1, 0, 2], # Spieler 1

[2, 4, 1, 3],

[1, 0, 3, 4],

[0, 2, 4, 1]]

B = [[4, 3, 2, 1], # Spieler 2

[1, 4, 3, 2],

[2, 1, 4, 3],

[3, 2, 1, 4]]

C = [[1, 2, 3, 4], # Spieler 3

[4, 1, 2, 3],

[3, 4, 1, 2],

[2, 3, 4, 1]]

D = [[2, 4, 1, 3], # Spieler 4

[3, 1, 4, 2],

[4, 3, 2, 1],

[1, 2, 3, 4]]

# Erstelle ein Spielobjekt mit den vier Spielern

spiel = nash.Game(A, B, C, D)

# Berechne alle Nash-Gleichgewichte in…


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Martin Döhring
Martin Döhring
Feb 26

John Forbes Nash was an American mathematician who made groundbreaking contributions to the field of game theory, which is the study of strategic interactions among rational decision-makers. He is best known for his concept of Nash equilibrium, which is a situation where no player can improve their outcome by changing their strategy, given the strategies of the others. Nash equilibrium is widely used to analyze and predict the outcomes of various scenarios in economics, politics, biology, and other disciplines. Nash also developed the Nash bargaining solution, which is a method for finding a fair and efficient agreement between two parties with conflicting interests. Nash won the Nobel Prize in Economics in 1994, along with John C. Harsanyi and Reinhard Selten,…

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