개발자가 Python으로 게임 이론용 Nash Equilibrium 계산기를 8주간 직접 구현했다

Context

게임 이론에서 Nash Equilibrium 계산은 순수 전략과 혼합 전략 모두를 수동으로求解해야 하는 번거로움이 있다. 기존 도구들은 특정 알고리즘만 지원하거나 시각적 피드백이 부족한 경우가 많다.

Technical Solution

• numpy와 scipy.optimize 라이브러리를 활용하여-support enumeration 알고리즘으로 순수 및 혼합 Nash Equilibrium을 계산하도록 구현했다
• HiGHS solver 기반 선형 프로그래밍을 적용하여 엄격히 지배되는 전략의 반복 제거를 수행했다
• Von Neumann Minimax 정리를.zero-sum game에 적용하여 게임 가치를 산출하고 Pareto 최적 해를 판별했다
• rich 라이브러리로 터미널 UI를 구축하여 결과 행렬을 색상 코딩으로 가독성을 높였다

Impact

순수 전략과 혼합 전략 equilibria를 동시에 계산할 수 있는 통합 도구로 제공한다

Key Takeaway

단일 프로젝트에서도 다양한 알고리즘과 라이브러리를 조합하면 이론과 실용을 동시에 충족하는 도구를 만들 수 있다