Stackelberg博弈数值仿真，下面的MATLAB代码问题出在哪里呢？

关注 码龄 粉丝数 原力等级 -- 被采纳 被点赞 采纳率 此情若花。 2024-05-11 22:45 采纳率: 0% 浏览 8 首页/ 编程语言 / Stackelberg博弈数值仿真，下面的MATLAB代码问题出在哪里呢？ matlab策略模式 #通过数值MATLAB数值分析不同策略下供应商和零售商（主从博弈）的最优利润。#问题相关代码dedicate strategy function [max_supplier_profit, max_retailer_profit, optimal_w, optimal_q, optimal_p_e] = dedicatestrategy(val_w, val_q, gamma_e, sigma_e, c, Mstep) % 定义利润函数 profit_supplier = @(w, q) (val_w - c) * q; profit_retailer = @(p_e, q, q_e, D_e) p_e * min(D_e, q_e) - val_w * q; % 参数设置 num_iterations = Mstep; % 迭代次数 w_range = linspace(val_w(1), val_w(2), num_iterations); % 批发价格范围 q_range = linspace(val_q(1), val_q(2), num_iterations); % 订购量范围 % 初始化最大利润和对应的最优参数 max_supplier_profit = -Inf; max_retailer_profit = -Inf; optimal_w = 0; optimal_q = 0; optimal_p_e = 0; % 循环迭代 for i = 1:num_iterations w = w_range(i); for j = 1:num_iterations q = q_range(j); % 计算excellent product的比例 xi_e = normrnd(gamma_e, sigma_e); % 计算excellent product数量 q_e = xi_e * q; % 计算零售价格 if q_e > 0.5 p_e = 0.5; else p_e = 1 - q_e; end %end %计算excellent product的需求 D_e = 1 - p_e; retailer_profit = profit_retailer(p_e, q, q_e,D_e); % 更新最大零售商利润和对应的最优订购量 if retailer_profit > max_retailer_profit max_retailer_profit = retailer_profit; optimal_q = q; optimal_p_e = p_e; end end % 使用使零售商利润最大化的最优数量计算供应商利润 supplier_profit = profit_supplier(w, optimal_q); % 更新最大供应商利润和对应的最优批发价格 if supplier_profit > max_supplier_profit max_supplier_profit = supplier_profit; optimal_w = w; end end % 返回零售商的最大利润 max_retailer_profit = profit_retailer(optimal_p_e, optimal_q, xi_e*optimal_q, 1 - optimal_p_e); disp(['最大供应商利润：', num2str(max_supplier_profit)]); disp(['最大零售商利润：', num2str(max_retailer_profit)]); %disp(['最优批发价格 w：', num2str(optimal_w)]); %disp(['最优订购量 q：', num2str(optimal_q)]); %disp(['最优零售价格 p_e：', num2str(optimal_p_e)]); end diverse strategy function [max_supplier_profit, max_retailer_profit, optimal_w, optimal_q, optimal_p_e, optimal_p_g] = diversestrategy(val_w, val_q, gamma_e, sigma_e, gamma_g, sigma_g, c, rho, Mstep) % 定义利润函数 profit_supplier = @(w, q) (val_w - c) * q; profit_retailer = @(p_e, p_g, q, q_e, q_g, D_e, D_g) p_e * min(D_e, q_e) + p_g * min(D_g, q_g) - val_w * q; % 参数设置 num_iterations = Mstep; % 迭代次数 w_range = linspace(val_w(1), val_w(2), num_iterations); % 批发价格范围 q_range = linspace(val_q(1), val_q(2), num_iterations); % 订购量范围 % 初始化最大利润和对应的最优参数 max_supplier_profit = -Inf; max_retailer_profit = -Inf; optimal_w = 0; optimal_q = 0; optimal_p_e = 0; optimal_p_g = 0; % 循环迭代 for i = 1:num_iterations w = w_range(i); for j = 1:num_iterations q = q_range(j); % 计算excellent product和good product的比例 xi_e = normrnd(gamma_e, sigma_e); xi_g = normrnd(gamma_g, sigma_g); % 计算零excellent product、good product数量 q_e = xi_e * q; q_g = xi_g * q; % 计算零售价格 if q_e + q_g > 0.5 if q_e <= 0.5 p_e = 1 - (1 - rho) * q_e - rho / 2; p_g = rho / 2; else p_e = 0.5; p_g = rho / 2; end else if q_e > 0.5 p_e = 0.5; p_g = rho / 2; else p_e = 1 - q_e - rho * q_g; p_g = rho * (1 - q_e - q_g); end end % 计算零售商的需求和excellent product、good product数量 D_e = 1 - (p_e-p_g) / (1 - rho); D_g = (p_e - p_g) / (1 - rho) - p_g / rho; % 计算零售商利润 retailer_profit = profit_retailer(p_e, p_g, q, q_e, q_g, D_e, D_g); % 更新最大零售商利润和对应的最优参数 if retailer_profit > max_retailer_profit max_retailer_profit = retailer_profit; optimal_q = q; optimal_p_e = p_e; optimal_p_g = p_g; end end % 使用使零售商利润最大化的最优数量计算供应商利润 supplier_profit = profit_supplier(w, optimal_q); % 更新最大供应商利润和对应的最优参数 if supplier_profit > max_supplier_profit max_supplier_profit = supplier_profit; optimal_w = w; end end % 返回零售商的最大利润 max_retailer_profit = profit_retailer(optimal_p_e, optimal_p_g, optimal_q); disp(['最大供应商利润：', num2str(max_supplier_profit)]); disp(['最大零售商利润：', num2str(max_retailer_profit)]); %disp(['最优批发价格 w：', num2str(optimal_w)]); %disp(['最优订购量 q：', num2str(optimal_q)]); %disp(['最优零售价格 p_e：', num2str(optimal_p_e)]); %disp(['最优零售价格 p_g：', num2str(optimal_p_g)]); end 运行脚本： % 定义参数 val_w = [1, 10]; % 批发价格范围 val_q = [1, 10]; % 订购量范围 gamma_e = 0.5; % excellent product的比例的均值 sigma_e = 0.1; % excellent product的比例的标准差 gamma_g = 0.5; % good product的比例的均值 sigma_g = 0.1; % good product的比例的标准差 rho = 0.5; % p_e和p_g之间的关系参数 Mstep = 100; % 迭代次数 % 定义c的范围 c_range = linspace(0.01, 0.5, 100); % 初始化结果存储向量 supplier_profit_dedicated = zeros(size(c_range)); retailer_profit_dedicated = zeros(size(c_range)); supplier_profit_diverse = zeros(size(c_range)); retailer_profit_diverse = zeros(size(c_range)); % 计算不同c下的最优利润 for i = 1:length(c_range) c = c_range(i); [~, max_retailer_profit_dedicated, max_supplier_profit_dedicated, ~, ~, ~] = dedicatestrategy(val_w, val_q, gamma_e, sigma_e, c, Mstep); [~, max_retailer_profit_diverse, max_supplier_profit_diverse, ~, ~, ~] = diversestrategy(val_w, val_q, gamma_e, sigma_e, gamma_g, sigma_g, c, rho, Mstep); supplier_profit_dedicated(i) = max_supplier_profit_dedicated; retailer_profit_dedicated(i) = max_retailer_profit_dedicated; supplier_profit_diverse(i) = max_supplier_profit_diverse; retailer_profit_diverse(i) = max_retailer_profit_diverse; end % 绘制结果图 figure; plot(c_range, supplier_profit_dedicated, 'b', 'LineWidth', 2); hold on; plot(c_range, retailer_profit_dedicated, 'r', 'LineWidth', 2); plot(c_range, supplier_profit_diverse, 'g--', 'LineWidth', 2); plot(c_range, retailer_profit_diverse, 'm--', 'LineWidth', 2); xlabel('c'); ylabel('Profit'); title('Supplier and Retailer Profit vs. c'); legend('Dedicated Supplier Profit', 'Dedicated Retailer Profit', 'Diverse Supplier Profit', 'Diverse Retailer Profit'); grid on; 报错内容： 错误使用 dedicatestrategy 输出参数太多。 出错 comparison_profit (line 23) [max_supplier_profit_dedicated, max_retailer_profit_dedicated, ~, ~, ~,~] = dedicatestrategy(val_w, val_q, gamma_e, sigma_e, c, Mstep); 展开全部 收起 写回答 好问题 0 提建议 追加酬金 关注问题 微信扫一扫 点击复制链接 分享 邀请回答 编辑 收藏 删除 结题 收藏 举报 追加酬金 (90%的用户在追加酬金后获得了解决方案) 当前问题酬金 ¥ 0 (可追加 ¥500） ¥ 15¥ 20¥ 50¥ 100¥ 200 支付方式 扫码支付 二维码出错 点击刷新 支付金额 15 元 提供问题酬金的用户不参与问题酬金结算和分配 支付即为同意 《付费问题酬金结算规则》 结题 再想想 删除 再等等