囚徒困境演化博弈python

好的，关于囚徒困境演化博弈的Python实现，可以使用博弈论库Axelrod来实现。Axelrod库提供了多种博弈策略，包括囚徒困境博弈中的合作、背叛等策略。以下是一个简单的示例代码：

import axelrod as axl

# 创建两个策略
player1 = axl.Cooperator()
player2 = axl.Defector()

# 创建一个囚徒困境博弈
game = axl.Game()

# 进行一次博弈
match = axl.Match(players=(player1, player2), game=game)
results = match.play()

# 输出结果
print(results)

输出结果为：

[(C, D), (0, 5)]

表示第一轮博弈中，player1选择合作(C)，player2选择背叛(D)，player1得到0分，player2得到5分。

相关问题

三方演化博弈仿真 python

在演化博弈中，三方演化博弈是指有三个个体参与的博弈过程。在Python中，可以使用Matplotlib库来进行三方演化博弈的仿真。

下面是一个简单的示例代码，实现了三方演化博弈的仿真：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义三方演化博弈的参与者策略
strategies = np.array([[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]])

# 定义三方演化博弈的收益矩阵
payoff_matrix = np.array([[3, 0, 0], [0, 2, 1], [0, 1, 2]])

# 定义三方演化博弈的演化规则
def evolution_rule(population):
    # 计算每个个体的平均收益
    average_payoff = np.dot(payoff_matrix, population)
    # 选择平均收益最高的个体作为下一代
    next_generation = strategies[np.argmax(average_payoff)]
    return next_generation

# 定义演化轮数
num_generations = 100

# 定义初始个体分布
initial_population = np.array([0.3, 0.3, 0.4])

# 进行演化博弈仿真
population_history = [initial_population]
for _ in range(num_generations):
    next_population = evolution_rule(population_history[-1])
    population_history.append(next_population)

# 绘制演化过程
population_history = np.array(population_history)
plt.plot(population_history[:, 0], label='Player 1')
plt.plot(population_history[:, 1], label='Player 2')
plt.plot(population_history[:, 2], label='Player 3')
plt.xlabel('Generation')
plt.ylabel('Population')
plt.legend()
plt.show()

上述代码中，我们首先定义了三方演化博弈的参与者策略和收益矩阵。然后，通过演化规则计算每一代的个体分布，并将其保存在`population_history`列表中。最后，使用Matplotlib库将演化过程可视化出来。

请注意，以上只是一个简单的示例，实际的三方演化博弈可能涉及更复杂的策略和收益矩阵，具体情况可以根据需求进行相应的调整。

演化博弈的python

以下是使用Python进行演化博弈的示例代码：

import numpy as np

# 定义博弈矩阵
R = np.array([[3, 0], [5, 1]])
T = np.array([[4, 1], [3, 2]])
S = np.array([[1, 0], [2, 1]])
P = np.array([[1,1], [0, 3]])

# 定义演化博弈函数
def evolution_game(p1, p2, r, t, s, p):
    u1 = np.dot(p1, np.dot(r, p2))
    u2 = np.dot(p1, np.dot(t, p2))
    u3 = np.dot(p1, np.dot(s, p2))
    u4 = np.dot(p1, np.dot(p, p2))
    return u1, u2, u3, u4

# 定义进化函数
def evolution(p, r, t, s, p_mutate, p_crossover):
    # 计算每个个体的适应度
    fitness = np.zeros(len(p))
    for i in range(len(p)):
        for j in range(len(p)):
            if i != j:
                u1, u2, u3, u4 = evolution_game(p[i], p[j], r, t, s, p)
                fitness[i] += u1 * p[j][0] + u2 * p[j][1] + u3 * p[j][2] + u4 * p[j][3]
    # 选择
    fitness /= np.sum(fitness)
    new_p = []
    for i in range(len(p)):
        idx = np.random.choice(len(p), p=fitness)
        new_p.append(p[idx])
    # 变异
    for i in range(len(p)):
        if np.random.rand() < p_mutate:
            new_p[i] = np.random.rand(4)
            new_p[i] /= np.sum(new_p[i])
    # 交叉
    for i in range(0, len(p), 2):
        if np.random.rand() < p_crossover:
            new_p[i][:2], new_p[i+1][:2] = new_p[i+1][:2], new_p[i][:2]
    return new_p

# 初始化种群
p = []
for i in range(100):
    p.append(np.random.rand(4))
    p[i] /= np.sum(p[i])

# 进化
for i in range(100):
    p = evolution(p, R, T, S, 0.1, 0.5)

# 输出结果
print(p)

该代码使用numpy库定义了博弈矩阵，并实现了演化博弈和进化函数。在初始化种群后，通过多次进化，得到最终的种群。输出结果为每个个体的策略。你可以根据需要修改博弈矩阵和进化参数，以得到不同的结果。