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。

相关问题

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。

动态合作博弈matlab

动态合作博弈是指在博弈过程中，参与者的策略和收益会随着时间的推移而变化的一种博弈模型。在MATLAB中，有一些代码可以用于实现动态合作博弈的模拟和优化。其中，引用\[1\]提到了一个基于条件风险价值的合作型Stackelberg博弈微网动态定价与优化调度的MATLAB代码。这个代码主要实现了一个双层能源管理框架，包括零售商的动态定价模型和多个产消者的合作博弈模型。代码还考虑了差别定价、风险管理和纳什谈判等因素，以实现能源交易和社会福利最大化。引用\[2\]提到了另一个基于纳什谈判理论的风-光-氢多主体能源系统合作运行方法的MATLAB代码。这个代码主要解决了风-光-氢能源交易的问题，包括建立各主体的优化运行模型和基于纳什谈判理论的合作运行模型。代码还使用了交替方向乘子法来求解子问题，以实现联盟效益最大化和电能交易支付谈判。综上所述，MATLAB提供了一些代码和工具，可以用于实现动态合作博弈的模拟和优化。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [MATLAB代码：基于条件风险价值的合作型Stackerlberg博弈微网动态定价与优化调度](https://blog.csdn.net/m0_73350891/article/details/126407765)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [MATLAB代码：基于纳什谈判理论的风–光–氢多主体能源系统合作运行方法 关键词：合作博弈 纳什谈判 风–光...](https://blog.csdn.net/m0_73677502/article/details/126814088)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [基于合作型Stackerlberg博弈的考虑差别定价和风险管理的微网运行策略研究（Matlab代码实现）](https://blog.csdn.net/Yan_she_He/article/details/129203294)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]