一对一轨道博弈的python代码

一对一轨道博弈，也称为囚徒困境游戏（Prisoner's Dilemma），通常是一个经典的经济学和博弈论模型，用于展示合作和背叛策略之间的冲突。在这个简单游戏中，两个玩家可以选择合作（合作并获得较小的奖励）或背叛（独自获取较大的奖励）。以下是使用Python实现的一个基本版本：

import numpy as np

# 定义收益矩阵
def prisoner_dilemma payoff_matrix():
    coop = (3, 5) # 如果双方都合作，收益分别为3和5
    betray = (0, 6) # 如果一方背叛，收益分别为0和6
    return np.array([[coop, betray], [betray, coop]]) 

# 定义玩家决策函数
def player_choice(player, opponent_choice):
    if player == "random":
        choices = ["cooperate", "defect"]
        return choices[np.random.randint(0, 2)]
    else:
        return player

# 模拟游戏
def play_game(player1, player2):
    matrix = prisoner_dilemma()
    p1_choice = player_choice(player1, player2)
    p2_choice = player_choice(player2, p1_choice)
    rewards = matrix[p1_choice][p2_choice]
    return rewards

# 示例玩家策略
player1 = "random"  # 随机选择策略
player2 = "always_defect"  # 总是背叛

outcome = play_game(player1, player2)
print(f"Player 1 chose {player1}, Player 2 chose {player2}, and the outcome is ({outcome}, {outcome})")

# 相关问题--
1. 游戏中的“背叛”策略对应哪种数学术语？
2. 可以改变哪些因素来模拟不同类型的囚徒困境？
3. 如何设计更复杂的策略让玩家在长期内有更高的收益？