Как преобразовать модель теории игр аукциона в код MATLAB?

---

Мне нужен этот алгоритм должен быть преобразован в код MATLAB. Модель теории аукционных игр выбирает лучших среди пользователей реального и не реального времени в двухуровневой когнитивной радиосети.

предложен алгоритм аукционной игровой модели.

Алгоритм: предлагаемая аукционная игра, в которую будут играть вторичные пользователи.

Входные соображения

Set RT ={rs1 ,rs2,rs3,rs4,....rsn1} //набор обслуживаемых пользователей реального времени
Set NRT={ns1,ns2,ns3,ns4,..... nsn2} //набор обслуживаемых пользователей не в реальном времени

Set A ={a1,a2,a3,a4,..am}//набор доступных каналов, сформированных с использованием локального решения
//и использование кооперативного зондирования
Множество π ={ NULL}, θ ={NULL} ,φ ={NULL} //вектор выигрыша, цены и вероятности обнаружения

Set AlocRT[n1][m] =0 //матрица распределения для пользователя реального времени
Set AlocNRT[n2][m]=0 //матрица распределения для пользователя не реального времени

//Фаза алгоритма 1 для пользователей реального времени

RT_ALOC()

Шаг 1:Начните

Шаг 2:Повторите

Шаг 3: для каждого aj в A= {a1,a2,a3,a4,.... am} сделайте

Шаг 4: для каждого rsi в RT ={rs1,rs2,rs3,rs4.... rsn1} сделайте

Шаг 5: извлеките Pdajrsi(вероятность обнаружения) rsi из bid и сохраните его в φ

Шаг 6: вычислите выигрыш pajrsi и цену Oajrsi и сохраните его в π и θ.

Шаг 7: Готово

Шаг 8: готово

Шаг 9: вычислите функцию полезности Ursi(TIER1)(pajrsi,Oajrsi) для каждой пары {aj,rsi} и
выберите победителя для каждого aj таким образом,чтобы победитель ajrsi= arg max rsi(Ursi(TIER 1)(pajrsi, Oajrsi)).

Шаг 10:назначьте канал aj пользователю rsi и установите AlocRT[i][j]=1

Шаг 11:RT=RT−{rsi}и A=A−{aj}

Шаг 12:до тех пор, пока RT={NULL } или A={NULL }

Шаг 13:вызовите NRT_ALOC(AlocRT[][])

Шаг 14:завершите фазу алгоритма 2 для пользователей не в реальном времени

NRT_ALOC(AlocRT[][])

Шаг 1:Начните

Шаг 2:Повторите

Шаг 3:для каждого aj в A={a1,a2,a3,a4,...am}сделайте

Шаг 4:для каждого nsk в NRT={ns1,ns2,ns3,ns4,...nsn2}сделайте
Для каждого i=1 до n1 do

Шаг 5:если AlocRT[i][j]==1, то

Шаг 6: tr1=вызов User_TransmitTime(rsi)

Шаг 7: tr2=вызов User_TransmitTime(nsk)

Шаг 8: yajnsk=вызов GammaBinary(tr1,tr2)

Шаг 9: храните yajnsk в γ

Шаг 10: извлеките Pdajnsk(вероятность обнаружения) nsk из bid и сохраните его в φ

Шаг 11: вычислите выигрыш pajnsk и цену Oajnsk и сохраните его в π и θ

Шаг 12: готово

Шаг 13: сделано

Шаг 14: вычислите функцию полезности Unsk(TIER2)(pajnsk,Oajnsk) для каждой пары {aj,nsk} и
выбрать победителя для каждого такое AJ, что победитель ajnsk=argmaxnk(УНСК(Т2)
(пайнск,Оайнск)).

Шаг 15: назначьте канал aj пользователю nsk и установите AlocNRT[k][j]=1

Шаг 16: NRT=NRT−{nsk} и A=A−{aj}

Шаг 17: до тех пор, пока NRT={NULL} или A={NULL}

Шаг 18: для j=1 до m сделайте

Шаг 19: для i=1 - n1 сделайте

Шаг 20: для k=1 - n2 сделайте

Шаг 21: Если AlocRT[i][j]==1&& AlocNRT[k][j]==1, то

Шаг 22: вызов startTransmission(rsi,nsk,aj)

Шаг 23: Конец, Если

Шаг 24:готово

Шаг 25:готово

Шаг 26:готово

Шаг 27:Конец


Этот алгоритм взят из статьи "оптимизированный вторичный отбор пользователей по качеству
повышение качества обслуживания двухуровневой многопользовательской когнитивной радиосети: теоретико-игровой подход"
Ссылка на эту статью приведена ниже.
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1389128617301949
Оптимизированный выбор вторичных пользователей для повышения качества обслуживания двухуровневой многопользовательской когнитивной радиосети: теоретико-игровой подход

Что я уже пробовал:

Уже пробовал писать код в matlab . Функция полезности не возвращает свои значения.

---