三方主体演化的python jupyter博弈代码

三方主体演化是指在博弈论中，涉及到三个以上的参与者进行策略选择和互动的过程。Python中的Jupyter博弈代码可以用于模拟和分析这种多方博弈的情况。

以下是一个简单的三方主体演化的Python Jupyter博弈代码示例：

import numpy as np

# 定义三个参与者的策略空间
strategies = ['Cooperate', 'Defect']

# 定义三个参与者的收益矩阵
payoff_matrix_A = np.array([[3, 0], [5, 1]])
payoff_matrix_B = np.array([[2, 1], [4, 3]])
payoff_matrix_C = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 定义三个参与者的初始策略
strategy_A = np.random.choice(strategies)
strategy_B = np.random.choice(strategies)
strategy_C = np.random.choice(strategies)

# 定义演化的轮数
rounds = 10

# 进行演化
for round in range(rounds):
    # 计算每个参与者的收益
    payoff_A = payoff_matrix_A[strategies.index(strategy_B), strategies.index(strategy_C)]
    payoff_B = payoff_matrix_B[strategies.index(strategy_A), strategies.index(strategy_C)]
    payoff_C = payoff_matrix_C[strategies.index(strategy_A), strategies.index(strategy_B)]
    
    # 更新参与者的策略
    strategy_A = strategies[np.argmax([payoff_A, payoff_B, payoff_C])]
    strategy_B = strategies[np.argmax([payoff_B, payoff_A, payoff_C])]
    strategy_C = strategies[np.argmax([payoff_C, payoff_A, payoff_B])]
    
    # 打印每轮的结果
    print(f"Round {round+1}: Player A chooses {strategy_A}, Player B chooses {strategy_B}, Player C chooses {strategy_C}")

这段代码模拟了三个参与者（Player A、Player B、Player C）在每轮博弈中选择合作（Cooperate）或者背叛（Defect）的策略，并根据收益矩阵计算每个参与者的收益，并更新策略。代码中使用了numpy库来进行矩阵运算。