微分博弈matlab仿真代码

当然，我可以帮你提供一个简单的微分博弈的MATLAB仿真代码。下面是一个示例代码，用于模拟两个玩家进行微分博弈的情况：

% 定义模型参数
alpha = 0.1;  % 玩家1的学习率
beta = 0.2;   % 玩家2的学习率
gamma = 0.9;  % 折扣因子
num_iterations = 100;  % 迭代次数

% 初始化策略
strategy1 = rand();  % 玩家1的策略
strategy2 = rand();  % 玩家2的策略

% 进行迭代
for iter = 1:num_iterations
    % 计算玩家1的收益函数
    payoff1 = @(x, y) x^2 + y^2;
    gradient1 = @(x, y) [2*x; 2*y];
    
    % 计算玩家2的收益函数
    payoff2 = @(x, y) -x^2 - y^2;
    gradient2 = @(x, y) [-2*x; -2*y];
    
    % 更新策略
    strategy1_grad = gradient1(strategy1, strategy2);
    strategy2_grad = gradient2(strategy1, strategy2);
    
    strategy1 = strategy1 - alpha * strategy1_grad;
    strategy2 = strategy2 - beta * strategy2_grad;
    
    % 打印当前迭代结果
    fprintf('Iteration: %d, Player 1 strategy: %.4f, Player 2 strategy: %.4f\n', iter, strategy1, strategy2);
end

在这个示例代码中，我们假设玩家1和玩家2在一个二维空间中选择策略。玩家1的收益函数是`x^2 + y^2`，玩家2的收益函数是`-x^2 - y^2`。玩家1和玩家2的策略分别用`strategy1`和`strategy2`表示，并且通过梯度下降法来更新策略。在每次迭代中，我们计算玩家1和玩家2的梯度，并根据学习率和梯度来更新策略。最后，我们打印出每次迭代后的策略值。

请注意，这只是一个简单的示例代码，用于说明微分博弈的基本概念。实际上，微分博弈可能涉及更复杂的模型和算法，具体取决于具体的问题和应用场景。希望对你有所帮助！如果有任何问题，请随时提问。