小世界网络matlab代码和博弈怎么结合

小世界网络是一种复杂网络模型，它结合了局部连通性和随机长程连接的特点，常用于模拟社交网络、生物系统等复杂系统的结构。在MATLAB中，你可以使用Graph对象来构建小世界网络，并结合博弈论的概念来进行模拟分析。

首先，你需要导入必要的库并创建一个小世界网络。以下是一个简单的例子：

% 导入所需库
addpath('netlib') % 假设netlib包含小世界网络生成函数

% 参数设定
n = 100; % 网络节点数
k = 4;   % 邻居度
p = 0.1; % 长程连接概率

% 创建小世界网络
SW_graph = smallworld(n, k, p);

接下来，你可以考虑将某种博弈理论模型应用到这个网络上，比如合作博弈（如囚徒困境）、非零和博弈（如雪崩效应游戏）。例如，在囚徒困境中，每个节点代表一个参与者，它们可以选择合作或背叛，根据规则计算收益或惩罚。

% 定义策略矩阵（假设是合作-背叛矩阵）
payoff_matrix = [3 5; 0 1]; % 如果两者都合作，每个获得3；如果一合作一背叛，背叛者得5，合作方得0

% 对每个节点应用博弈算法（这里简化为邻接节点间的交互）
[game_results, strategy] = best_response_strategy(SW_graph, payoff_matrix);

% 结果分析
mean_cooperation = sum(strategy == 'Cooperate') / numel(strategy);

在上述代码中，`best_response_strategy` 函数可以根据当前网络状态和支付矩阵，为每个节点选择最有利的策略。