python 囚徒困境_40行Python代码实现“旅行者困境“演化过程

好的，我知道你的问题了。以下是40行Python代码实现“旅行者困境“演化过程：

import random

# 定义两个旅行者团队，每个团队有两个成员
team_A = [('A1', 'A2')]
team_B = [('B1', 'B2')]

# 定义每个旅行者的行动策略：0表示合作，1表示背叛
strategy_A = [0, 1]
strategy_B = [0, 1]

# 定义囚徒困境的奖励矩阵：(合作, 合作)奖励为3，(背叛, 背叛)奖励为1，(合作, 背叛)奖励为0，(背叛, 合作)奖励为5
reward_matrix = {(0, 0): 3, (1, 1): 1, (0, 1): 0, (1, 0): 5}

# 定义演化轮数
num_rounds = 10

# 定义演化函数
def evolution(team_A, team_B, strategy_A, strategy_B, reward_matrix, num_rounds):
    for i in range(num_rounds):
        print('第{}轮演化'.format(i + 1))
        print('团队A：', team_A)
        print('团队B：', team_B)
        # 随机选择一个旅行者团队中的成员进行行动
        traveler_A = random.choice(team_A)
        traveler_B = random.choice(team_B)
        # 随机选择一个旅行者的行动策略
        action_A = random.choice(strategy_A)
        action_B = random.choice(strategy_B)
        # 根据行动策略和奖励矩阵计算双方得分
        score_A = reward_matrix[(action_A, action_B)]
        score_B = reward_matrix[(action_B, action_A)]
        # 更新旅行者团队的成员得分
        team_A.remove(traveler_A)
        team_A.append((traveler_A[0], traveler_A[1] + score_A))
        team_B.remove(traveler_B)
        team_B.append((traveler_B[0], traveler_B[1] + score_B))
        print('旅行者{}行动策略为{}，得分为{}'.format(traveler_A, action_A, score_A))
        print('旅行者{}行动策略为{}，得分为{}'.format(traveler_B, action_B, score_B))
    print('演化结束')
    print('团队A最终得分：', [score[1] for score in team_A])
    print('团队B最终得分：', [score[1] for score in team_B])

# 运行演化函数
evolution(team_A, team_B, strategy_A, strategy_B, reward_matrix, num_rounds)

解释一下代码的逻辑：

首先定义了两个旅行者团队和每个旅行者的行动策略，以及囚徒困境的奖励矩阵。然后定义了演化轮数和演化函数。演化函数的参数包括旅行者团队、行动策略、奖励矩阵和演化轮数。

在每轮演化中，随机选择一个旅行者团队中的成员进行行动，并随机选择一个行动策略。根据行动策略和奖励矩阵计算双方得分，并更新旅行者团队的成员得分。最后输出演化结果。

最后，运行演化函数即可得到“旅行者困境“演化过程的结果。