多Agent博弈的场景：博弈是策略选择和均衡问题

多Agent博弈的场景：博弈是策略选择和均衡问题

博弈论与多 Agent 系统概述

博弈论主要研究决策主体在相互作用时的策略选择和均衡问题，并不单纯是讨论人的诚信问题。在多 Agent 系统中，每个 Agent 都有自己的目标和决策规则，将博弈论应用到多 Agent 系统中，就是让 Agent 根据博弈规则来选择最优策略，以最大化自身的利益。

由于 Agent 是按照预设的程序运行的，不存在人类意义上的“不诚信”行为，它们的行为完全由代码逻辑决定。下面以经典的囚徒困境博弈为例，说明如何将博弈论应用到多 Agent 系统中，并给出 Python 代码实现。

囚徒困境博弈规则

两个嫌疑犯被警察抓住，分别关在不同的屋子里接受审讯。每个嫌疑犯都有两种选择：坦白（背叛对方）或抵赖（合作）。根据不同的选择组合，他们会得到不同的刑期：

• 如果两人都抵赖，各判刑 1 年。
• 如果两人都坦白，各判刑 3 年。
• 如果一人坦白一人抵赖，坦白的人释放，抵赖的人判刑 5