复杂网络演化博弈代码

复杂网络演化博弈（Evolutionary Game Theory on Complex Networks）是一种研究策略选择、适应性和合作竞争在非线性动态环境下的模型。在计算机代码中，通常会涉及到以下几个步骤：

1. **构建网络**：首先，需要创建一个复杂网络结构，如随机图、小世界网络或社区结构等，作为策略传播的平台。

2. **定义个体和策略**：每个节点代表一个个体，拥有一个或一组策略，比如合作、背叛或其他竞争策略。

3. **迭代过程**：模拟游戏循环，包括策略更新（如基于复制者的演化算法、囚徒困境解算等）、收益计算（根据节点间的互动规则）以及策略传播（基于邻居的选择规则，如最优点法或概率分布）。

4. **度量分析**：记录和分析各种度量，如策略比例、网络结构变化、协作水平等，来理解博弈的结果和动态演变。

5. **可视化结果**：为了更好地理解，可能会将数据可视化为网络结构的变化或策略分布图。

以下是一个简单的Python代码示例框架：

import networkx as nx
import numpy as np

# 定义游戏规则和收益矩阵
payoff_matrix = ...

def update_strategy(node, neighbors):
    # 更新策略函数，可以是基于复制者动态或其他算法
    ...

# 创建网络
G = nx.random_graph_model(...)

for t in range(num_iterations):
    for node in G.nodes:
        neighbors = G[node]
        new_strategy = update_strategy(node, neighbors)
        # 更新节点策略并同步到网络
        ...

# 分析结果
...