import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np V = 3 C = 6 W0 = 0 EHH = (V-C)/2.0 EHD = V EDH = 0 EDD = V/2.0 p = 1e-3 pvec = [] WBarvec = [] for n in range(100): wH = W0 + p*EHH + (1-p)*EHD wD = W0 + p*EDH + (1-p)*EDD WBar = p*wH + (1-p)*wD p += 0.1 * p*(wH - WBar) pvec.append(p) WBarvec.append(WBar) plt.plot(pvec) plt.plot(WBarvec) plt.legend(['p', 'wBar']) plt.show()
时间: 2024-04-05 21:29:03 浏览: 22
这段代码实现了一个博弈论中的策略演化模型,用于描述两种策略在不同收益条件下的演化过程。
具体来说,这个模型中有两种策略,分别对应猎人和猎物在上述演化博弈中的两种行为。模型中的参数包括猎物的价值(V)、猎人的成本(C)和初始状态下的猎物数量(W0)。根据博弈矩阵的收益情况,可以计算出不同策略组合下的收益期望,分别对应EHH、EHD、EDH和EDD。
模型中的核心是策略演化过程的计算。在每个时间步长中,猎人和猎物的数量比例会随机变化,而策略的选择则基于当前收益期望和策略演化方程。策略演化方程描述了一个简单的梯度上升过程,即每个个体根据当前的收益情况和策略比例来更新自己的策略选择。在这个模型中,使用了一个简单的线性更新规则来计算策略的选择概率。
最后,模型通过绘制策略演化过程中的概率和平均收益来展示了策略演化的效果。可以看到,随着时间的推移,策略的选择概率和平均收益都趋于稳定状态,这也是演化博弈的一个重要特征。
相关问题
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x1 = np.random.randn(100) x2 = np.random.randn
import matplotlib.pyplot as plt是导入matplotlib库中的pyplot模块,并将其重命名为plt,这样可以方便地使用其中的函数和方法。
import numpy as np是导入numpy库,并将其重命名为np,numpy是一个用于进行科学计算的库,提供了很多数学函数和数组操作的功能。
x1 = np.random.randn(100)是使用numpy库中的random模块生成一个包含100个随机数的一维数组x1,这些随机数是从标准正态分布中生成的。
x2 = np.random.randn是同样使用numpy库中的random模块生成一个包含100个随机数的一维数组x2,这些随机数也是从标准正态分布中生成的。
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np
`import matplotlib.pyplot as plt` 和 `import numpy as np` 是 Python 中常用的库导入语句,用于数据可视化和数值计算。
1. `matplotlib.pyplot`: 这是 Matplotlib 库的核心模块,提供了丰富的绘图工具和接口。`plt` 是 `pyplot` 的别名,让你能够直接调用 Matplotlib 的各种绘图函数,如创建线图、散点图、直方图等。它是数据可视化的基石,常用于科学计算和数据分析中。
2. `numpy as np`: Numpy 是一个强大的数值计算库,提供了高效的多维数组对象(ndarray)以及许多数学函数,用于处理大量的结构化数据。`np` 是 `numpy` 的简写,使得在代码中可以使用 `np.array()` 创建数组,或者使用 `np.sin()`、`np.dot()` 等函数进行数学运算。
当你在代码中引入这两个库后,就可以方便地使用它们提供的功能,例如创建图表来可视化数据分布,或进行数组操作和数值计算。以下是一些示例用途:
```python
# 使用numpy创建数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 使用matplotlib绘制线图
x = np.linspace(0, 10, 100)
plt.plot(x, np.sin(x))
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.title('Sine Function')
plt.show()
```
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