タグ付けされた質問 「python」

Nash Demandゲームの結果に関するさまざまなグループサイズの結果を調査する実験を設計しています。 この実験はzTreeで一度プログラミングしたことがあり、そこで実験室環境で実験を行いました。今、私はこれをoTree（「マルチプレイヤー意思決定戦略ゲームを実装するためのDjangoベースのフレームワーク」）に移行し、Amazon Turkでオンライン実験を行うことを検討しています。 私が遭遇した問題は次のとおりです。グループが互いに（排他的に）相互作用しているため、グループサイズが等しくないゲームを設定するにはどうすればよいですか？ 通常、グループのサイズは中程度になります（多数派グループで6、少数派グループで2など）が、最も単純なケースを考えてみましょう：大きいグループには2つのメンバーがあり、小さいグループには1つのメンバーがあり、各ラウンドで各グループのメンバーはランダムに選択され、互いにナッシュデマンドゲームをプレイします。 したがって、プレーヤー1を少数グループ（G1）に、プレーヤー2、3を多数グループ（G2）に入れると、一致するシーケンスは次のようになります。ラウンド1：プレーヤー1（G1）はプレーヤー2（G2）、ラウンド2：プレーヤー1（G1）はプレーヤー3（G2）で、ラウンド3：プレーヤー1（G1）はプレーヤー3（G2）で、など… この種のランダムマッチングでは、大多数のプレイヤーが時折座らなければならないことに注意してください。この例では、プレーヤー3はラウンド1で座っており、プレーヤー2はラウンド2および3で座っていました。ここでは、少数グループのプレーヤーであるプレーヤー1は最終的に多数グループのメンバーの2倍のラウンドでプレーします。 zTreeでは、一致するデータを含むスプレッドシートをインポートすることでこれを行うことができました。各プレイヤーは、各ラウンドのどのプレイヤーとどのプレイヤーを一致させるかについてParameters Table、その環境にインポートしました。私の問題は、oTreeで同じことを達成する方法が明確でないことです。 私はmodels.py次のようにグループサイズを確立できることを知っています class Constants(BaseConstants): players_per_group = [x,y] # Where x, y are the Minority and Majority group sizes, respectively. また、同じクラスの一致するパラメーターに対応する定数を確立できることは承知していますが、通常は8プレイヤーが120ラウンドのゲームをプレイします。それには、少なくとも480個の一意の順序付きペアを指定する必要があります。また、グループサイズを変更するため、これも実験実験から変更されます。これは、ハンドコーディングするのは実用的ではありません。 前の実験から適切にランダム化されたマッチングテーブルを含むスプレッドシート（​​.csvファイル）を既に持っています。oTreeにこれらのスプレッドシートを読み取らせ、それらの値に基づいてマッチングを実行する方法はありますか？ そして、進め方の提案は大歓迎です。歓声と暖かさ。

1 python  matching