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。