三方演化博弈模型的matlab代码

三方演化博弈模型是一种描述三个参与者之间互动策略选择的数学模型，在MATLAB中编写这样的模型通常涉及几个步骤：

1. **引入博弈矩阵**: 首先，你需要定义每个参与者的策略和相应的收益矩阵。例如，常见的像“囚徒困境”中的合作(C)和背叛(D)。

payoff_matrix = [...
    [r1c1 r1c2], % 对于参与者1
    [r2c1 r2c2], % 对于参与者2
    ...        % 类似地，为参与者3定义矩阵
];

其中`r1c1`代表参与者1如果所有人都合作时得到的回报。

2. **初始化策略分布**: 每个玩家初始的策略分布，可以随机生成，也可以手动指定。

initial_distribution = rand(3,1); % 3行表示三个人，1列表示各自的策略概率

3. **迭代过程**（如Evo适应算法）: 使用进化策略函数（如`eigensolutions`或`ga`），不断模拟游戏并更新策略分布。

% 示例使用eigensolutions函数
[fitness, strategy] = eigensolutions(payoff_matrix, initial_distribution, options);

4. **分析结果**：观察策略分布的变化、最优解以及各策略的长期稳定性。

plot(strategy)
mean_fitness = mean(fitness) % 平均适应度

相关问题

三方演化博弈的matlab代码举例

很高兴你对演化博弈问题感兴趣！针对你的问题，我了解到有一篇2022年发表的文献，题目为"Multi-strategy evolutionary games: A Markov chain approach"，其中使用了剪刀石头布游戏作为案例，并提供了相关的Matlab代码。你可以在GitHub上找到这个项目，链接为：。

该Matlab代码实现了一个三方演化博弈的模型，通过马尔可夫链的方法进行建模。你可以下载该代码，运行并进行进一步的研究。这个项目可以作为一个很好的起点，帮助你理解和探索多方演化博弈的问题。

请注意，这只是一个示例，你可能需要根据你的具体需求和研究问题进行相应的修改和扩展。希望这个资源对你的研究有所帮助！祝你研究顺利！

https://github.com/mehdiphy/rock-scissors-paper-evolutionary-game<span class="em">1</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [多策略演化博弈问题](https://blog.csdn.net/qq_45190135/article/details/130068407)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

三方演化博弈模型的全过程matlab代码举例

三方演化博弈模型是一种基于演化论的博弈模型，其中三个玩家的策略和收益都会随着时间的推移而发生变化。下面是一个简单的三方演化博弈模型的matlab代码示例：

% 定义三个玩家的初始策略和收益矩阵
strategies = [0.1, 0.3, 0.6; 0.2, 0.5, 0.3; 0.4, 0.1, 0.5];
payoffs = [4, 3, 2; 3, 5, 1; 1, 2, 6];

% 定义演化次数
num_iterations = 100;

% 迭代演化过程
for i = 1:num_iterations
    % 计算每个玩家的平均收益
    avg_payoffs = mean(payoffs, 2);
    
    % 计算每个玩家的适应度
    fitness = avg_payoffs ./ sum(avg_payoffs);
    
    % 计算每个玩家的变异概率
    mutation_probs = 0.05 * ones(3, 1);
    
    % 随机选择两个玩家进行竞争
    player_indices = randperm(3, 2);
    
    % 随机选择一个玩家进行变异
    mutation_index = randi(3);
    
    % 根据轮盘赌选择出胜者
    if rand() < fitness(player_indices(1))
        winner_index = player_indices(1);
        loser_index = player_indices(2);
    else
        winner_index = player_indices(2);
        loser_index = player_indices(1);
    end
    
    % 根据胜者和输家的策略更新收益矩阵
    payoffs(winner_index, loser_index) = payoffs(winner_index, loser_index) + 0.1;
    payoffs(loser_index, winner_index) = payoffs(loser_index, winner_index) - 0.1;
    
    % 根据变异概率随机修改一个玩家的策略
    if rand() < mutation_probs(mutation_index)
        strategies(mutation_index, :) = rand(1, 3);
    end
end

% 输出最终的策略和收益矩阵
disp('Final strategies:');
disp(strategies);
disp('Final payoffs:');
disp(payoffs);

在这个示例中，我们定义了三个玩家的初始策略和收益矩阵，然后进行了一定次数的演化过程。在每次演化中，我们首先计算每个玩家的平均收益和适应度，并随机选择两个玩家进行竞争，根据胜者和输家的策略更新收益矩阵。同时，我们还随机选择一个玩家进行变异，并根据变异概率随机修改该玩家的策略。最终，我们输出了演化结束后的最终策略和收益矩阵。