随机演化博弈模型的Matlab代码，可以用来解决区块截留攻击问题,带图的代码

以下是一个简单的随机演化博弈模型的Matlab代码，可用于解决区块截留攻击问题：

% 设置参数
N = 100; % 网络中的节点数
r = 0.5; % 区块奖励的比率
p = 0.5; % 区块奖励被截留的概率
t = 100; % 迭代次数

% 初始化节点的策略和财富
strategies = rand(N, t) > 0.5; % 随机选择一个策略
wealths = zeros(N, t); % 初始财富都为0

% 迭代过程
for i = 2:t
    % 计算节点的总贡献和总收益
    total_contribution = sum(strategies(:, i-1));
    total_reward = r * total_contribution;

    % 计算节点的收益和交易
    for j = 1:N
        if strategies(j, i-1) == 1 % 如果节点参与了挖矿
            wealths(j, i) = wealths(j, i-1) + (r/N) + (1-p)*wealths(j, i-1) + p*(total_reward/N);
        else % 如果节点没有参与挖矿
            wealths(j, i) = wealths(j, i-1) + (1-p)*wealths(j, i-1) + p*(total_reward/N);
        end
    end

    % 随机变异节点的策略
    for j = 1:N
        if rand() < 0.01 % 以0.01的概率变异
            strategies(j, i) = ~strategies(j, i-1); % 取反策略
        else
            strategies(j, i) = strategies(j, i-1);
        end
    end
end

% 绘制财富随时间的变化图像
figure
plot(wealths')
xlabel('时间')
ylabel('财富')
title('节点财富随时间的变化')

这段代码模拟了一个具有100个节点的随机演化博弈模型，其中每个节点在每个时间步骤中可以选择参与挖矿或不参与挖矿。如果参与挖矿，节点将获得区块奖励的一部分，并有可能受到攻击而失去部分奖励，否则节点只能通过交易获得财富。在每个时间步骤中，节点有一定的概率改变自己的策略。

运行代码后，将得到一个财富随时间变化的图像，可以根据这个图像观察节点的财富变化情况，评估不同策略在防御区块截留攻击方面的效果。