博弈論工具箱matlab

⑴ 如何用MATLAB 求解二人零和矩陣博弈的支付矩陣

樓主現在有程序嗎？

⑵ 如何運用matlab繪制演化博弈論中復制動態方程的相點陣圖

1、在MATLAB plots中，沒有找到與復制動態相點陣圖相關的繪圖工具。
2、復制動態相點陣圖是根據復制動態方程和雅克比矩陣的計算結果畫出來的，若再用Matlab做出相應的復制相點陣圖，也僅僅是用另一種方式將之前的結果重新表述一遍，意義不大。
3、我覺得應該從MATLAB的常微分與偏微分方程入手，找到表達方程的plot，能夠表達復制動態相點陣圖的含義卻又不與之前的復制動態相點陣圖完全相同。

⑶ 怎麼用matlab分析演化博弈論

應該是微分方程的不同initial condition下的解，如果是微分方程的數值解法google上matlab的code到處都是，而且matlab自帶多個built-in微分方程解法，ode113,ode 45等等

⑷ 怎麼用matlab分析演化博弈

（1）這段程序分為兩個部分：第一部分前面四行；第二部分從第五行到最後

（2）在matlab界面點擊新建——函數，然後把前面四行粘進去，關閉編輯器頁面，軟體提示是否保存？將文件保存為differential.m

（3）在matlab界面點擊新建——函數，然後把後面內容粘進去，關閉編輯器頁面，軟體提示是否保存？將文件保存為XXX.m

（4）注意將differential.m和XXX.m放在同一個文件夾，例如都放在」Matlab學習「

（5）將你打算調用的M文件所在的目錄選為當前工作目錄。（我這里Untitled4.m為主程序文件，即XXX.m）

（6）右擊文件XXX.m，點擊」運行「，結果就出來了

⑸ 基於博弈論解決交通擁擠問題的matlab代碼

博弈論是一個大的概念~包含的內容也不是一句兩句能說清楚的~簡單來說，兩人博弈或是多人博弈，一般要先確定每個人的策略集合。根據策略集合，確定不同策略時候每個人的收益，最後找到均衡~博弈論中分類也很多，比如納什均衡 古諾模型 伯川德模型，選民定理 等等~

⑹ 博弈論模擬模擬軟體

其實，你完全可以用MATLAB來模擬嘛：
比如囚徒困境舉例吧：
clear
A=[10,10 0,20;
20,0 1,1]%輸入收益矩陣

Bx=[A(:,1),A(:,3)]%x參與者的收益

By=[A(:,2),A(:,4)]%y參與者的收益

x(1)=round(1+rand)%x隨機初始策略
y(1)=round(1+rand)%y隨機初始策略
n=20
for i=1:1:n%模擬步數
[Y,y(i+1)]=min(By(x(i),:))%y在x確定的收益選擇
[X,x(i+1)]=min(Bx(:,y(i+1)))%x在y確定時的收益選擇
end
ns=[x(1,n+1),y(1,n+1)]%輸出納什均衡

再比如斗雞博弈吧：
clear
A=[10,10 0,0;
0,0 1,1]%輸入收益矩陣

Bx=[A(:,1),A(:,3)]%x參與者的收益

By=[A(:,2),A(:,4)]%y參與者的收益

x(1)=round(1+rand)%x隨機初始策略
y(1)=round(1+rand)%y隨機初始策略

n=20
for i=1:1:n%模擬步數
[Y,y(i+1)]=max(By(x(i),:))%y在x確定的收益選擇
[X,x(i+1)]=max(Bx(:,y(i+1)))%x在y確定時的收益選擇
end

ns=[x(1,n+1),y(1,n+1)]%輸出納什均衡
由於是模擬結果兩個均衡只會隨機出現一個咯

其它的差不多啦，連續分布的可以用近似啦
如果覺得好的，你就加點分啦

⑺ 大學金融學的專業課都有哪些

說說我們這兒的：
大一：經濟學原理、會計學原理、微觀經濟學

大二：宏觀經濟學、概率統計、財政學、金融學

大三：有分支
金融學：保險學、金融數學、計量經濟學、公司財務管理、投資學、國際經濟學、商業銀行管理；投資銀行學、財務報表分析、金融工程、國際金融學；

金融工程：風險管理、金融數學、計量經濟學、投資學、國際經濟學、隨機過程、公司財務管理；Matlab軟體、金融工程、國際金融學；

保險：風險管理、計量經濟學、投資學、國際經濟學、公司財務管理、保險學；財產保險、人身保險、保險精算學、再保險學；

大四：
金融學：金融公司、行為金融學、金融工程案例分析、博弈論信息經濟學；

金融工程：投資銀行學、金融公司、博弈論信息經濟學；

保險:金融公司、保險經營與管理、金融工程案例分析、博弈論信息經濟學；

就是這些

⑻ matlab軟體怎麼做演化博弈模型的模擬分析

應該是微抄分方程的不同initial
condition下的解，如果是微分方程的數值解法google上matlab的code到處都是，而且matlab自帶多個built-in微分方程解法，ode113,ode
45等等

⑼ MATLAB建模方法有哪些

首先，Matlab是一個工具，它不是一個方法。

其次，我給你推薦一本書
《MATLAB 在數學建模中的應用（第2版）》

然後它的目錄可以回答你的問題：
第1章 數學建模常規方法及其MATLAB實現
1.1 MATLAB與數據文件的交互
1.1.1 MATLAB與Excel的交互
1.1.2 MATLAB與TXT交互
1.1.3 MATLAB界面導入數據的方法
1.2 數據擬合方法
1.2.1 多項式擬合
1.2.2 指定函數擬合
1.2.3 曲線擬合工具箱
1.3 數據擬合應用實例
1.3.1 人口預測模型
1.3.2 薄膜滲透率的測定
1.4 數據的可視化
1.4.1 地形地貌圖形的繪制
1.4.2 車燈光源投影區域的繪制（CUMCM2002A）
1.5 層次分析法（AHP）
1.5.1 層次分析法的應用場景
1.5.2 AHPMATLAB程序設計

第2章 規劃問題的MATLAB求解
2.1 線性規劃
2.1.1 線性規劃的實例與定義
2.1.2 線性規劃的MATLAB標准形式
2.1.3 線性規劃問題解的概念
2.1.4 求解線性規劃的MATLAB解法
2.2 非線性規劃
2.2.1 非線性規劃的實例與定義
2.2.2 非線性規劃的MATLAB解法
2.2.3 二次規劃
2.3 整數規劃
2.3.1 整數規劃的定義
2.3.2 01整數規劃
2.3.3 隨機取樣計演算法

第3章 數據建模及MATLAB實現
3.1 雲模型
3.1.1 雲模型基礎知識
3.1.2 雲模型的MATLAB程序設計
3.2 Logistic回歸
3.2.1 Logistic模型
3.2.2 Logistic回歸MATLAB程序設計
3.3 主成分分析
3.3.1 PCA基本思想
3.3.2 PCA步驟
3.3.3 主成分分析MATLAB程序設計
3.4 支持向量機（SVM）
3.4.1 SVM基本思想
3.4.2 理論基礎
3.4.3 支持向量機MATLAB程序設計
3.5 K均值（KMeans）
3.5.1 KMeans原理、步驟和特點
3.5.2 KMeans聚類MATLAB程序設計
3.6 樸素貝葉斯判別法
3.6.1 樸素貝葉斯判別模型
3.6.2 樸素貝葉斯判別法MATLAB設計
3.7 數據建模綜合應用
參考文獻

第4章 灰色預測及其MATLAB實現
4.1 灰色系統基本理論
4.1.1 灰色關聯度矩陣
4.1.2 經典灰色模型GM（1,1）
4.1.3 灰色Verhulst模型
4.2 灰色系統的程序設計
4.2.1 灰色關聯度矩陣的程序設計
4.2.2 GM（1,1）的程序設計
4.2.3 灰色Verhulst模型的程序設計
4.3 灰色預測的MATLAB程序
4.3.1 典型程序結構
4.3.2 灰色預測程序說明
4.4 灰色預測應用實例
4.4.1 實例一長江水質的預測（CUMCM2005A）
4.4.2 實例二預測與會代表人數（CUMCM2009D）
4.5 小結
參考文獻

第5章 遺傳演算法及其MATLAB實現
5.1 遺傳演算法基本原理
5.1.1 人工智慧演算法概述
5.1.2 遺傳演算法生物學基礎
5.1.3 遺傳演算法的實現步驟
5.1.4 遺傳演算法的拓展
5.2 遺傳演算法的MATLAB程序設計
5.2.1 程序設計流程及參數選取
5.2.2 MATLAB遺傳演算法工具箱
5.3 遺傳演算法應用案例
5.3.1 案例一：無約束目標函數最大值遺傳演算法求解策略
5.3.2 案例二：CUMCM中多約束非線性規劃問題的求解
5.3.3 案例三：BEATbx遺傳演算法工具箱的應用——電子商務中轉化率影響因素研究
參考文獻

第6章 模擬退火演算法及其MATLAB實現
6.1 演算法的基本理論
6.1.1 演算法概述
6.1.2 基本思想
6.1.3 其他一些參數的說明
6.1.4 演算法基本步驟
6.1.5 幾點說明
6.2 演算法的MATLAB實現
6.2.1 演算法設計步驟
6.2.2 典型程序結構
6.3 應用實例：背包問題的求解
6.3.1 問題的描述
6.3.2 問題的求解
6.4 模擬退火程序包ASA簡介
6.4.1 ASA的優化實例
6.4.2 ASA的編譯
6.4.3 MATLAB版ASA的安裝與使用
6.5 小結
6.6 延伸閱讀
參考文獻

第7章 人工神經網路及其MATLAB實現
7.1 人工神經網路基本理論
7.1.1 人工神經網路模型拓撲結構
7.1.2 常用激勵函數
7.1.3 常見神經網路理論
7.2 BP神經網路的結構設計
7.2.1 鯊魚嗅聞血腥味與BP神經網路訓練
7.2.2 透視神經網路的學習步驟
7.2.3 BP神經網路的動態擬合過程
7.3 RBF神經網路的結構設計
7.3.1 梯度訓練法RBF神經網路的結構設計
7.3.2 RBF神經網路的性能
7.4 應用實例
7.4.1 基於MATLAB源程序公路運量預測
7.4.2 基於MATLAB工具箱公路運量預測
7.4.3 艾滋病治療最佳停葯時間的確定（CUMCM2006B）
7.4.4 RBF神經網路預測新客戶流失概率
7.5 延伸閱讀
7.5.1 從金融分析中的小數定理談神經網路的訓練樣本遴選規則
7.5.2 小議BP神經網路的衍生機理
參考文獻

第8章粒子群演算法及其MATLAB實現
8.1 PSO演算法相關知識
8.1.1 初識PSO演算法
8.1.2 PSO演算法的基本理論
8.1.3 PSO演算法的約束優化
8.1.4 PSO演算法的優缺點
8.2 PSO演算法程序設計
8.2.1 程序設計流程
8.2.2 PSO演算法的參數選取
8.2.3 PSO演算法MATLAB源程序範例
8.3 應用案例：基於PSO演算法和BP演算法訓練神經網路
8.3.1 如何評價網路的性能
8.3.2 BP演算法能夠搜索到極值的原理
8.3.3 PSOBP神經網路的設計指導原則
8.3.4 PSO演算法優化神經網路結構
8.3.5 PSOBP神經網路的實現
參考文獻

第9章 蟻群演算法及其MATLAB實現
9.1 蟻群演算法原理
9.1.1 蟻群演算法基本思想
9.1.2 蟻群演算法數學模型
9.1.3 蟻群演算法流程
9.2 蟻群演算法的MATLAB實現
9.2.1 實例背景
9.2.2 演算法設計步驟
9.2.3 MATLAB程序實現
9.2.4 程序執行結果與分析
9.3 演算法關鍵參數的設定
9.3.1 參數設定的准則
9.3.2 螞蟻數量
9.3.3 信息素因子
9.3.4 啟發函數因子
9.3.5 信息素揮發因子
9.3.6 信息素常數
9.3.7 最大迭代次數
9.3.8 組合參數設計策略
9.4 應用實例：最佳旅遊方案（蘇北賽2011B）
9.4.1 問題描述
9.4.2 問題的求解和結果
9.5 本章小結
參考文獻

第10章 小波分析及其MATLAB實現
10.1 小波分析基本理論
10.1.1 傅里葉變換的局限性
10.1.2 伸縮平移和小波變換
10.1.3 小波變換入門和多尺度分析
10.1.4 小波窗函數自適應分析
10.2 小波分析MATLAB程序設計
10.2.1 小波分析工具箱函數指令
10.2.2 小波分析程序設計綜合案例
10.3 小波分析應用案例
10.3.1 案例一：融合拓撲結構的小波神經網路
10.3.2 案例二：血管重建引出的圖像數字水印
參考文獻

第11章 計算機虛擬及其MATLAB實現
11.1 計算機虛擬基本知識
11.1.1 從3G移動互聯網協議WCDMA談MATLAB虛擬
11.1.2 計算機虛擬與數學建模
11.1.3 數值模擬與經濟效益博弈
11.2 數值模擬MATLAB程序設計
11.2.1 微分方程組模擬
11.2.2 服從概率分布的隨機模擬
11.2.3 蒙特卡羅模擬
11.3 動態模擬MATLAB程序設計
11.3.1 MATLAB音頻處理
11.3.2 MATLAB常規動畫實現
11.4 應用案例：四維水質模型
11.4.1 問題的提出
11.4.2 問題的分析
11.4.3 四維水質模型准備
11.4.4 條件假設與符號約定
11.4.5 四維水質模型的組建
11.4.6 模型求解
11.4.7 計算機模擬情境
參考文獻

下篇 真題演習
第12章 彩票中的數學（CUMCM2002B）
12.1 問題的提出
12.2 模型的建立
12.2.1 模型假設與符號說明
12.2.2 模型的准備
12.2.3 模型的建立
12.3 模型的求解
12.3.1 求解的思路
12.3.2 MATLAB程序
12.3.3 程序結果
12.4 技巧點評
參考文獻

第13章 露天礦卡車調度問題（CUMCM2003B）
13.1 問題的提出
13.2 基本假設與符號說明
13.2.1 基本假設
13.2.2 符號說明
13.3 問題分析及模型准備
13.4 原則①：數學模型（模型1）的建立與求解
13.4.1 模型的建立
13.4.2 模型求解
13.5 原則②：數學模型（模型2）的建立與求解
13.6 技巧點評
參考文獻

第14章 奧運會商圈規劃問題（CUMCM2004A）
14.1 問題的描述
14.2 基本假設、名詞約定及符號說明
14.2.1 基本假設
14.2.2 符號說明
14.2.3 名詞約定
14.3 問題分析與模型准備
14.3.1 基本思路
14.3.2 基本數學表達式的構建
14.4 設置MS網點數學模型的建立與求解
14.4.1 模型建立
14.4.2 模型求解
14.5 設置MS網點理論體系的建立
14.6 商區布局規劃的數學模型
14.6.1 模型建立
14.6.2 模型求解
14.7 模型的評價及使用說明
14.7.1 模型的優點
14.7.2 模型的缺點
14.8 技巧點評
參考文獻

第15章 交巡警服務平台的設置與調度（CUMCM2011B）
15.1 問題的提出
15.2 問題的分析
15.3 基本假設
15.4 問題1模型的建立與求解
15.4.1 交巡警服務平台管轄范圍分配
15.4.2 交巡警的調度
15.4.3 最佳新增服務平台設置
15.5 問題2模型的建立和求解
15.5.1 全市服務平台的合理性分析問題的模型與求解
15.5.2 搜捕嫌疑犯實例的模型與求解
15.6 模型的評價與改進
15.6.1 模型優點
15.6.2 模型缺點
15.7 技巧點評
參考文獻

第16章 葡萄酒的評價（CUMCM2012A）
16.1 問題的提出
16.2 基本假設
16.3 問題①模型的建立和求解
16.3.1 問題①的分析
16.3.2 模型的建立和求解
16.4 問題②模型的建立和求解
16.4.1 問題②的基本假設和分析
16.4.2 模型的建立和求解
16.5 問題③模型的建立和求解
16.5.1 問題③的分析
16.5.2 模型的建立和求解
16.6 問題④模型的建立和求解
16.6.1 問題④的分析
16.6.2 模型的建立和求解
16.7 論文點評
參考文獻
附件數學建模參賽經驗
一、如何准備數學建模競賽
二、數學建模隊員應該如何學習MATLAB
三、如何在數學建模競賽中取得好成績
四、數學建模競賽中的項目管理和時間管理
五、一種非常實用的數學建模方法——目標建模法