同求！

楼主求到了吗？同求

请问楼主找到了吗？同求

同求！！！！！

博弈论中的组合赋权方法通常涉及到复杂的数学和逻辑运算，具体实现会根据你所指的具体模型（如Shapley值、Banzhaf指数等）而有所不同。这里我将给你一个基础的Python示例代码来计算Shapley值，它是一种在合作博弈中对联盟形成贡献进行评估的方法。

```python
from itertools import combinations

def shapley_value(values):
    n = len(values)
    shapley = [0] * n  # 初始化每个玩家的Shapley值为0

    def coalition_value(coalition):
        return sum([values[i-1] for i in coalition])

    for player in range(n):
        for m in range(n):  # 考虑所有可能的联盟大小m
            for coalition in combinations(range(1, n+1), m):
                if player + 1 not in coalition:  # 玩家player不在当前联盟中
                    old_coalition = set(coalition)
                    new_coalition = old_coalition | {player + 1}
                    shapley[player] += (coalition_value(new_coalition) - coalition_value(old_coalition)) * \
                                       len(list(combinations(range(1, n+1), m))) / n / factorial(n-m-1)
    return shapley

# 示例
values = [3, 2, 5]  # 假设每个玩家单独的值，即当只有该玩家在联盟中时的价值
print(shapley_value(values))
```

请注意：
1. 上述代码中的`coalition_value(coalition)`函数计算给定联盟的价值。
2. `factorial(n-m-1)`需要引入`math.factorial(n-m-1)`来计算阶乘，或者你也可以自行实现一个递归或循环版本的阶乘函数。

此外，如果你需要更复杂的模型或算法（如Banzhaf指数、Nash议程等），请提供更多的细节。希望这能帮助到你！如果代码有不清楚的地方，欢迎继续提问。

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