Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/4747
Registro completo de metadados
Campo Dublin CoreValorIdioma
dc.contributor.advisorBarrenechea, Martin Harry Vargaspt_BR
dc.contributor.authorMoraes, Gregory Matheus Pereira de-
dc.date.accessioned2022-11-08T16:56:38Z-
dc.date.available2022-11-08T16:56:38Z-
dc.date.issued2022pt_BR
dc.identifier.citationMORAES, Gregory Matheus Pereira de. O enfoque Lyapunov para encontrar equilíbrios de Nash. 2022. 53 f. Monografia (Graduação em Ciências Econômicas) - Instituto de Ciências Sociais Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto, Mariana, 2022.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/4747-
dc.description.abstractNeste trabalho implementamos o algoritmo de McKelvey em Python para encontrar equilíbrios de Nash em estratégias mistas em diversos tipos de jogos tanto estáticos, como dinâmicos. O método de McKelvey baseia-se em utilizar a função de Lyapunov que assegura a convergência para o equilíbrio de Nash, dessa forma os zeros dessa fun- ção são encontrados utilizando métodos numéricos, assim, implementamos o algoritmo em Python para demostrar a versatilidade do algoritimo em diferentes tipos de jogos, serão analisados os resultados e comparados com a solução numérica.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectTeoria dos Jogospt_BR
dc.subjectMétodo de estudopt_BR
dc.subjectModelos matemáticospt_BR
dc.titleO enfoque Lyapunov para encontrar equilíbrios de Nash.pt_BR
dc.typeTCC-Graduaçãopt_BR
dc.contributor.refereeBarrenechea, Martin Harry Vargaspt_BR
dc.contributor.refereeTorres, Carlos Eduardo da Gamapt_BR
dc.contributor.refereeDelgado, Victor Maia Sennapt_BR
dc.description.abstractenIn this work we implement McKelvey’s algorithm in Python to find Nash equilibria in mixed strategies in different types of static and dynamic games. McKelvey’s method is based on using the Lyapunov function that ensures convergence to the Nash equilibrium, so the zeros of this function are found using numerical methods, so we implement the algorithm in Python to demonstrate the versatility of the algorithm in different types of games, the results will be analyzed and compared with the numerical solution.pt_BR
dc.contributor.authorID18.2.3007pt_BR
Aparece nas coleções:Ciências Econômicas

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
MONOGRAFIA_EnfoqueLyapunovEncontrar.pdf814,38 kBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Este item está licenciado sob uma Licença Creative Commons Creative Commons