非合作博弈 matlab代码

以下是一个简单的非合作博弈的 MATLAB 代码示例：

% 定义游戏矩阵
A = [3 1; 0 2];
B = [3 0; 1 2];

% 初始化玩家策略
x = [1/2; 1/2];
y = [1/2; 1/2];

% 迭代次数
n = 100;

% 迭代计算
for i = 1:n
    % 计算玩家策略更新
    x = A * y;
    y = B * x;

    % 归一化策略
    x = x / sum(x);
    y = y / sum(y);
end

% 输出最终策略和收益
fprintf('Player 1 strategy: %.2f, %.2f\n', x(1), x(2));
fprintf('Player 2 strategy: %.2f, %.2f\n', y(1), y(2));
fprintf('Player 1 payoff: %.2f\n', x' * A * y);
fprintf('Player 2 payoff: %.2f\n', x' * B * y);

代码中定义了一个二人博弈，其中 A 和 B 分别是两个玩家的收益矩阵，x 和 y 是两个玩家的策略，n 是迭代次数。在迭代计算中，玩家的策略会根据对手的策略进行更新，最终输出最优策略和收益。

相关问题

合作博弈matlab代码实现

合作博弈是博弈论中的一个重要概念，它涉及多个参与者之间的合作与协调。在Matlab中，可以使用Game Theory Toolbox工具箱来实现合作博弈的计算和分析。

以下是一个合作博弈的Matlab代码示例：

% 创建合作博弈的特征函数矩阵
characteristic_matrix = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];

% 计算合作博弈的核值
core_value = ShapleyValue(characteristic_matrix);

% 打印核值
disp('合作博弈的核值为：');
disp(core_value);

在上述代码中，我们首先创建了一个合作博弈的特征函数矩阵`characteristic_matrix`，然后使用`ShapleyValue`函数计算了合作博弈的核值，并将结果打印出来。

需要注意的是，上述代码中的`ShapleyValue`函数是一个自定义函数，用于计算合作博弈的核值。你可以根据具体的合作博弈模型来编写相应的函数。

希望以上代码能够帮助你实现合作博弈的Matlab代码。如果你有任何进一步的问题，请随时提问。

演化博弈matlab代码

以下是一个简单的演化博弈的MATLAB代码：

% 设置初始参数
N = 50; % 群体大小
T = 10000; % 迭代次数
r = 1.0; % 囚徒困境的收益差异参数
p = 0.5; % 初始合作者概率
mu = 0.05; % 突变率

% 初始化策略
strategy = rand(N,1) < p; % 以p的概率随机选择策略

% 迭代演化
for t = 1:T
    % 计算每个个体的收益
    payoff = zeros(N,1);
    for i = 1:N
        % 计算与其他个体的相互博弈结果
        opp_strategy = strategy(randperm(N,1)); % 随机选择一个对手
        if strategy(i) == 1 && opp_strategy == 1 % 合作
            payoff(i) = 1;
        elseif strategy(i) == 1 && opp_strategy == 0 % 受骗者
            payoff(i) = -r;
        elseif strategy(i) == 0 && opp_strategy == 1 % 骗子
            payoff(i) = 1 + r;
        else % 双方都不合作
            payoff(i) = 0;
        end
    end
    
    % 更新策略
    for i = 1:N
        % 随机选择一个个体作为学习对象
        j = randperm(N,1);
        if payoff(j) > payoff(i) % 如果对手收益更高，学习对手策略
            strategy(i) = strategy(j);
        elseif payoff(j) == payoff(i) % 如果收益相等，以一定概率随机变异
            if rand(1) < mu
                strategy(i) = 1 - strategy(i); % 取反
            end
        end
    end
end

% 统计最终策略的比例
prop_cooperate = sum(strategy)/N;
prop_defect = 1 - prop_cooperate;

% 输出结果
fprintf('合作的比例：%.2f\n', prop_cooperate);
fprintf('骗子的比例：%.2f\n', prop_defect);

这段代码实现了一个标准的囚徒困境演化博弈，其中包括群体大小、迭代次数、收益差异参数、初始合作者概率和突变率等参数的设置，以及随机选择对手、计算收益、学习对手策略和随机变异等步骤。最后统计合作者和骗子的比例，并输出结果。