铭鸿体育资讯网

午夜学术新闻 2021年,一组气候科学家发现,气候建模中不同的归因方法得出了相同的答案,并推测这一结论普遍成立。结果他们重新发现了博弈论里的Shapley 值(Shapley values) 网页链接它是一种源自博弈论的公平分配方法,用来衡量每个参与者(或特征)对整体结果的贡献。它由美国经济学家 Lloyd Shapley 在 1953 年提出。假设有一个团队或模型,多个成员(或特征)共同创造了某个结果。Shapley 值回答的问题是:“如果我们考虑所有可能的合作顺序,每个成员平均贡献了多少?”它通过计算每个参与者在所有可能的加入顺序中 边际贡献的平均值 来确定公平分配。对于一个有 n 个参与者的系统,Shapley 值定义为:ϕ_i=∑(∣S∣!(n−∣S∣−1)!)/n! [v(S∪{i})−v(S)]其中: • N:所有参与者的集合 • S:不包含 i 的子集 • v(S):集合 S 的总收益ϕ_i:参与者 i 的平均边际贡献

午夜学术新闻

2021年,一组气候科学家发现,气候建模中不同的归因方法得出了相同的答案,并推测这一结论普遍成立。结果他们重新发现了博弈论里的Shapley 值(Shapley values) 网页链接

它是一种源自博弈论的公平分配方法,用来衡量每个参与者(或特征)对整体结果的贡献。它由美国经济学家 Lloyd Shapley 在 1953 年提出。

假设有一个团队或模型,多个成员(或特征)共同创造了某个结果。Shapley 值回答的问题是:

“如果我们考虑所有可能的合作顺序,每个成员平均贡献了多少?”

它通过计算每个参与者在所有可能的加入顺序中 边际贡献的平均值 来确定公平分配。

对于一个有 n 个参与者的系统,Shapley 值定义为:

ϕ_i=∑(∣S∣!(n−∣S∣−1)!)/n! [v(S∪{i})−v(S)]其中: • N:所有参与者的集合 • S:不包含 i 的子集 • v(S):集合 S 的总收益ϕ_i:参与者 i 的平均边际贡献