在人工智能与博弈论的交叉领域中，非合作博弈策略预测及其系统的稳定性控制一直是研究热点。本文将聚焦于利用递归神经网络（RNN）在这一领域的应用，详细介绍如何通过RNN模型有效预测博弈参与者的策略变化，并控制博弈系统的稳定性。
非合作博弈理论广泛应用于经济学、政治学及计算机科学等多个领域，其核心在于各参与者根据自身利益独立做出决策，不考虑是否有利于其他参与者。然而，在实际应用中，如何准确预测参与者的策略变化，并控制博弈系统向稳定状态发展，是一个极具挑战性的问题。
递归神经网络是一种能够处理序列数据的神经网络，其特点在于具有循环连接，能够记忆并处理时间序列中的信息。RNN在处理长期依赖关系方面具有优势，非常适合用于预测具有时间特性的数据。
在非合作博弈中，每个参与者的策略变化往往受历史行为和其他参与者策略的影响。RNN模型可以通过捕捉这些历史信息，来预测参与者未来的策略选择。
具体步骤如下：
在预测策略的基础上，为了保持博弈系统的稳定性，需要采取一定的控制策略。通过RNN预测得到的策略信息，可以设计一个反馈控制机制，动态调整博弈规则或参与者的收益函数，以引导博弈向期望的稳定状态发展。
具体方法包括：
以金融市场中的股票交易博弈为例，可以构建RNN模型来预测交易者的买卖策略，并通过调整交易规则或提供交易信息来保持市场的稳定性。
以下是一个简单的RNN模型代码示例：
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import SimpleRNN, Dense
# 假设输入数据为X，标签为y
X = np.random.rand(100, 10, 1) # 100个样本，每个样本10个时间步，每个时间步1个特征
y = np.random.randint(2, size=(100, 1)) # 二分类标签
model = Sequential()
model.add(SimpleRNN(50, input_shape=(10, 1), activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(X, y, epochs=10, batch_size=10)
基于递归神经网络的非合作博弈策略预测与稳定性控制为博弈论的应用提供了新的视角和方法。通过RNN模型的有效预测和动态控制策略，可以显著提升博弈系统的稳定性和效率。未来，随着算法的不断优化和数据的不断积累，这一领域将有更广阔的应用前景。