囚徒困境 python

囚徒困境是一种博弈论中的经典问题，它描述了两个囚犯被捕后面临的选择。在这个问题中，两个囚犯可以选择认罪或者抵赖，但是他们不能相互沟通。如果两个囚犯都认罪，那么他们都会被判刑10年；如果一个认罪一个抵赖，那么认罪的囚犯会被判刑1年，而抵赖的囚犯会被判刑20年；如果两个囚犯都抵赖，那么他们都会被判刑3年。这个问题的关键在于，每个囚犯都希望自己的刑期最短，但是他们的选择会相互影响。

在Python中，可以通过编写一个简单的程序来模拟囚徒困境。这个程序可以记录每一对实验者的选择，并且记录第几对实验者都选择不认罪。程序的具体实现可以参考上面提供的代码。

相关问题

囚徒困境python代码

下面是一个简单的囚徒困境的Python代码示例：

# 两个囚徒的策略
def prisoner_1(history):
    if not history:
        return "C"
    elif history[-1] == "C":
        return "C"
    else:
        return "D"

def prisoner_2(history):
    if not history:
        return "C"
    elif history[-1] == "C":
        return "D"
    else:
        return "C"

# 模拟囚徒困境游戏
def play_pd(prisoner_1, prisoner_2, iterations):
    history_1 = []
    history_2 = []
    score_1 = 0
    score_2 = 0

    # 迭代次数
    for i in range(iterations):
        move_1 = prisoner_1(history_2)
        move_2 = prisoner_2(history_1)
        history_1.append(move_1)
        history_2.append(move_2)

        # 计算分数
        if move_1 == "C" and move_2 == "C":
            score_1 += 3
            score_2 += 3
        elif move_1 == "C" and move_2 == "D":
            score_1 += 0
            score_2 += 5
        elif move_1 == "D" and move_2 == "C":
            score_1 += 5
            score_2 += 0
        else:
            score_1 += 1
            score_2 += 1

    return (score_1, score_2)

# 运行游戏
print(play_pd(prisoner_1, prisoner_2, 10))

这个代码使用了两个囚徒的策略函数，`prisoner_1` 和 `prisoner_2`，它们分别返回每个囚徒在当前局面下应该采取的策略（合作 "C" 或者背叛 "D"）。然后，`play_pd` 函数使用这两个策略函数进行模拟游戏，并返回最终的分数。在这个示例中，我们运行了 10 局游戏并打印了最终分数。

囚徒困境 python智能体

囚徒困境是一个经典的博弈理论问题，其中两个囚犯被捕，分别被关押在不同的房间里，不能相互沟通。警察向他们提供了一个选择：如果两个人都保持沉默，则每个人会被判入狱1年；如果一个人招供而另一个人保持沉默，则招供的人将获得宽大处理，不需要入狱，而保持沉默的人将被判刑10年；如果两个人都招供，则每个人将被判入狱5年。

在这个问题中，每个囚犯都要根据自己的利益做出决策。为了解决这个问题，我们可以使用强化学习中的 Q-learning 算法来训练一个智能体。具体来说，我们可以建立一个状态空间，其中每个状态表示囚犯的选择和对方的选择。我们还可以为每个状态定义一个动作空间，其中每个动作表示囚犯的选择。然后我们可以使用 Q-learning 算法来更新每个动作的 Q 值，以便智能体学会最优的决策策略。

在 Python 中，我们可以使用 NumPy 和 Pandas 库来实现这个 Q-learning 算法。我们可以定义一个 Q 表格来存储每个状态和动作的 Q 值，并在每个时间步骤中更新 Q 值。我们可以采用 epsilon-greedy 策略来选择动作，其中在一定概率下，我们会选择一个随机动作，而在其他情况下，我们会选择具有最高 Q 值的动作。

需要注意的是，在囚徒困境问题中，我们需要设计一个合适的奖励函数，以便智能体能够学会最优的策略。通常，我们可以为每个状态和动作定义一个奖励值，以表示智能体在该状态下采取该动作的好处。例如，在两个囚犯都保持沉默的情况下，我们可以为每个囚犯分配一个奖励值为 -1，表示他们都会被判入狱1年。然而，在一个人招供而另一个人保持沉默的情况下，我们可以为招供的人分配一个奖励值为 0，表示他不需要入狱，而为保持沉默的人分配一个奖励值为 -10，表示他需要入狱10年。

最后，我们可以使用训练好的智能体来预测每个状态下应该采取的最优动作，并在实际应用中使用它来解决囚徒困境问题。