我花了 8 周时间从头用 Python 构建了一个 Nash 均衡计算器
发布: (2026年3月31日 GMT+8 00:25)
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原文: Dev.to
Source: Dev.to
概览
我想把计算机科学应用到经济学和数学中，于是使用 Python 以及 numpy、scipy.optimize 等库构建了一个纳什均衡计算器。
功能
- 使用 支持枚举算法 计算所有纯策略和混合策略纳什均衡。
- 通过 HiGHS 求解器进行线性规划，实现严格占优策略的迭代消除。
- 子功能利用 冯·诺伊曼极小极大定理 计算零和游戏的游戏价值，具体包括：
- 确定帕累托最优结果
- 计算社会福利损失
- 使用 rich 库构建终端 UI，对矩阵进行颜色编码，提升可读性。
实现细节
- 语言： Python
- 关键库：
numpy、scipy.optimize、HiGHS、rich
开发过程
- 项目耗时近 8 周 完成。
- 我刻意避免使用 AI 辅助，因此代码可能还有一些粗糙之处。