matlab 演化博弈

在 MATLAB 中进行演化博弈模拟可以使用一些库和函数来实现。首先，你需要定义演化博弈的规则和策略。然后，你可以使用 MATLAB 的优化工具箱或遗传算法工具箱来进行博弈策略的演化和优化。

以下是一个简单的示例代码，演示如何在 MATLAB 中实现一个简单的演化博弈模拟：

% 定义博弈矩阵
payoff_matrix = [5, 3; 0, 1];

% 定义演化博弈的策略空间
strategies = [1, 2]; % 1表示合作，2表示背叛

% 定义初始种群
population_size = 100;
initial_population = randi([1, 2], population_size, 1);

% 演化博弈的迭代次数
num_iterations = 50;

% 开始迭代
for iteration = 1:num_iterations
    % 计算每个个体的累计支付值
    cumulative_payoffs = zeros(population_size, 1);
    for i = 1:population_size
        strategy = initial_population(i);
        cumulative_payoffs(i) = sum(payoff_matrix(strategy, initial_population));
    end
    
    % 使用轮盘赌选择下一代
    probabilities = cumulative_payoffs / sum(cumulative_payoffs);
    selected_indices = randsample(1:population_size, population_size, true, probabilities);
    next_generation = initial_population(selected_indices);
    
    % 更新种群
    initial_population = next_generation;
end

% 输出最后一代的策略分布
strategy_counts = histcounts(initial_population, [1, 2, 3]);
cooperate_percentage = strategy_counts(1) / population_size;
defect_percentage = strategy_counts(2) / population_size;
fprintf('最后一代的合作比例：%.2f%%\n', cooperate_percentage * 100);
fprintf('最后一代的背叛比例：%.2f%%\n', defect_percentage * 100);

这个示例代码中使用了一个2x2的博弈矩阵来表示博弈的支付值，其中行表示自己的策略，列表示对手的策略。演化博弈的初始种群随机生成，然后使用轮盘赌选择下一代个体。最后输出最后一代的策略分布。

请注意，这只是一个简单的示例，演化博弈模拟可以更加复杂和多样化。你可以根据自己的需求和具体问题进行相应的修改和扩展。