{"id":27163211,"url":"https://github.com/skivhisink/gametheory","last_synced_at":"2025-04-09T01:48:05.149Z","repository":{"id":230948179,"uuid":"780459971","full_name":"SkivHisink/GameTheory","owner":"SkivHisink","description":"Project contains solved tasks of course \"Game theory\" in the faculty of Digital Technologies And Artificial Intelligence In Finance And Buisness Analytics","archived":false,"fork":false,"pushed_at":"2024-06-08T17:26:52.000Z","size":5898,"stargazers_count":0,"open_issues_count":0,"forks_count":0,"subscribers_count":1,"default_branch":"master","last_synced_at":"2024-06-08T18:43:48.015Z","etag":null,"topics":[],"latest_commit_sha":null,"homepage":null,"language":"Jupyter Notebook","has_issues":true,"has_wiki":null,"has_pages":null,"mirror_url":null,"source_name":null,"license":null,"status":null,"scm":"git","pull_requests_enabled":true,"icon_url":"https://github.com/SkivHisink.png","metadata":{"files":{"readme":"README.md","changelog":null,"contributing":null,"funding":null,"license":null,"code_of_conduct":null,"threat_model":null,"audit":null,"citation":null,"codeowners":null,"security":null,"support":null,"governance":null,"roadmap":null,"authors":null,"dei":null,"publiccode":null,"codemeta":null}},"created_at":"2024-04-01T14:29:07.000Z","updated_at":"2024-06-08T17:26:55.000Z","dependencies_parsed_at":"2024-04-01T18:58:40.812Z","dependency_job_id":"dda5b02d-bb3a-4db8-a32e-ca584e6d0197","html_url":"https://github.com/SkivHisink/GameTheory","commit_stats":null,"previous_names":["skivhisink/gametheory"],"tags_count":0,"template":false,"template_full_name":null,"repository_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/SkivHisink%2FGameTheory","tags_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/SkivHisink%2FGameTheory/tags","releases_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/SkivHisink%2FGameTheory/releases","manifests_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/SkivHisink%2FGameTheory/manifests","owner_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners/SkivHisink","download_url":"https://codeload.github.com/SkivHisink/GameTheory/tar.gz/refs/heads/master","host":{"name":"GitHub","url":"https://github.com","kind":"github","repositories_count":247958717,"owners_count":21024829,"icon_url":"https://github.com/github.png","version":null,"created_at":"2022-05-30T11:31:42.601Z","updated_at":"2022-07-04T15:15:14.044Z","host_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub","repositories_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories","repository_names_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repository_names","owners_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners"}},"keywords":[],"created_at":"2025-04-09T01:48:04.576Z","updated_at":"2025-04-09T01:48:05.138Z","avatar_url":"https://github.com/SkivHisink.png","language":"Jupyter Notebook","funding_links":[],"categories":[],"sub_categories":[],"readme":"# Лабораторные работы по Теории Игр\n\nЭтот репозиторий содержит лабораторные работы по предмету \"Теория Игр\", выполненные с использованием Python, Jupyter Notebook, Numpy, Matplotlib и Scipy.\n\n## Содержание\n\n1. [Мороженщики на пляже](#задача-1-мороженщики-на-пляже)\n2. [Пространственная диффузия инноваций](#задача-2-пространственная-диффузия-инноваций)\n3. [Инициализация и симуляция сетки с жителями](#задача-3-инициализация-и-симуляция-сетки-с-жителями)\n4. [Анализ прибыли магазинов](#задача-4-анализ-прибыли-магазинов)\n5. [Описание задачи 5 отсутствует](#задача-5-описание-задачи-5-отсутствует)\n6. [Основные характеристики модели](#задача-6-основные-характеристики-модели)\n7. [Описание задачи 7 отсутствует](#задача-7-описание-задачи-7-отсутствует)\n\n## Задача 1: Мороженщики на пляже\n\n### Исходная игра «Мороженщики на пляже»\n\nОписание задачи и реализация находятся в соответствующем Jupyter Notebook.\n\n## Задача 2: Пространственная диффузия инноваций\n\n\n## Задача 3: Инициализация и симуляция сетки с жителями\n\n### Инициализация\n\n- Сетка размером `w` на `h` с жителями двух видов: `n_red` и `n_blue`.\n- Порог удовлетворённости `epsilon`.\n- Максимальное количество шагов симуляции `T`.\n- Случайное размещение жителей в сетке.\n\n### Симуляция\n\n- На каждом шаге каждый житель подсчитывает количество соседей и соседей того же цвета.\n- Жители удовлетворены, если доля соседей их цвета превышает `epsilon`.\n- Неудовлетворённые жители перемещаются на случайные пустые клетки.\n- Собираются данные о проценте неудовлетворённых жителей и среднем проценте соседей того же цвета.\n- Симуляция прекращается, если все жители удовлетворены.\n\n### Результат\n\n- График времени до стационарного состояния в зависимости от порога `epsilon`.\n\n## Задача 4: Анализ прибыли магазинов\n\n### Эксперимент 1\n\n- Изменение цены j-го магазина и анализ изменения средней прибыли за `T` периодов.\n- Построение соответствующего графика.\n\n### Эксперимент 2\n\n- Анализ средней прибыли нового магазина для нескольких местоположений.\n- Определение самого удачного местоположения на основе средней прибыли.\n\n### Данные\n\n- Координаты домов: `coords_houses.txt`\n- Данные по магазинам: `shops.txt`\n- Координаты новых магазинов: `new_shop.txt`\n- Диплом\n- Код: `code.zip`\n\n## Задача 5: -\nОписание задачи 5 отсутствует\n\n## Задача 6: Моделирование рынка бумаг\n\n- Время: `t = 0,1,2,...`\n- Торговля одним видом акций с случайными дивидендами `d_t`.\n- Безрисковый актив со ставкой `r_f`.\n- Участники рынка: `N` трейдеров и специалист (аукционист).\n- Трейдеры могут покупать и продавать акции, включая короткие позиции.\n- Заявки трейдеров подаются в виде функций спроса.\n- Специалист определяет цену.\n- Акции делимы, всего `N` акций.\n\n## Задача 7: -\nОписание задачи 7 отсутствует\n\n## Установка и запуск\n\nОтсутствуют\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fskivhisink%2Fgametheory","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Fskivhisink%2Fgametheory","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fskivhisink%2Fgametheory/lists"}