用途：当参与者可以缔结有约束力的协议并分享收益时，用合作博弈论分析联盟形成与收益分配。与关注自利策略的非合作博弈不同，它回答“谁会结盟”和“收益应如何分”。
主要能力：
- 建立玩家—价值映射：列出所有参与者及每个子联盟 S 可独立产生的价值 v(S)（特征函数）。
- 大联盟评估：判断全部参与者合作是否最有效率，即 v(全体) 是否不小于任意子联盟之和。
- Shapley 值计算：按所有排列求某玩家加入时的平均边际贡献，即 φᵢ(v)=Σ[|S|!(n−|S|−1)!/n!]×[v(S∪{i})−v(S)]。3 人 6 种排列、4 人 24 种；更多玩家可抽样或用公式。
- 核心分析：分配 x 属于核心需满足 Σxᵢ=v(全体)，且对任意子联盟 Σᵢ∈S xᵢ≥v(S)；不存在则核心为空，需指出最具可信度的背离威胁。
- 稳定性分析：识别最想脱离的玩家、外部条件变化与强化稳定的治理或执行机制。
- 输出结构包含玩家—价值映射、大联盟评估、Shapley 值、核心、稳定性威胁、推荐结构 与分配。
使用方式：流程含框架确认与范围选择，会先复述对局面的理解并请用户确认后再分析；可全量分析或只给要点。计算需先明确特征函数，缺失时先补齐。
适用场景：合资、收益分成、合伙、联盟策略、公平分配争议等。
限制：Shapley 值只回答“何为公平”，不预测实际结果；实际取决于议价力、外部选择、时机与谈判技巧。核心可能为空，此时只能寻找异议最小的分配。人数多时精确计算排列数量爆炸。相关方法还有机制设计、均衡与迭代博弈、联盟映射与联盟策略。