帮我写一份演化博弈的MATLAB代码

好的，下面是一份简单的演化博弈的 MATLAB 代码：

% 定义每一步操作的获益
T = 1;
R = 3;
P = 0;
S = 5;

% 定义每个人的初始策略
strategy = [0.5, 0.5];

% 定义博弈的次数
n = 1000;

% 开始博弈
for i = 1:n
    % 随机决策
    decision = rand(1, 2) < strategy;
    
    % 定义每种决策的获益
    payout = zeros(1, 2);
    payout(decision == [1, 1]) = R;
    payout(decision == [1, 0]) = S;
    payout(decision == [0, 1]) = T;
    payout(decision == [0, 0]) = P;
    
    % 计算策略的改变
    strategy = strategy + (rand(1, 2) - 0.5) * 0.1 .* (payout - mean(payout)) / std(payout);
    
    % 限制策略的范围在 0 到 1 之间
    strategy = max(0, min(1, strategy));

相关问题

使用matlab编写一份演化博弈代码，碳排放量一定情况下，多个港口合作进行适应性投资，每个港口都有三个策略，投资、不投资和机会投资

以下是一个简单的演化博弈代码示例，其中包括3个港口和它们的3个策略，碳排放量保持不变。在每个回合中，每个港口将根据其利润和策略在游戏中做出决策。利润是根据他们的投资和其他港口的决策计算的。游戏将进行多轮，并且在每一轮结束时，港口将根据其收益水平进行适应性投资的决策。

% 港口数量
num_ports = 3;
% 策略数量
num_strategies = 3;
% 游戏轮数
num_rounds = 100;
% 每轮每个港口的利润
profits = zeros(num_ports, num_strategies);
% 每个港口的投资决策
investments = ones(num_ports, 1);
% 每个港口的收益
payoffs = zeros(num_ports, 1);

% 初始化每个港口的利润
profits(1,:) = [10 6 8];
profits(2,:) = [8 10 6];
profits(3,:) = [6 8 10];

% 游戏开始
for round = 1:num_rounds
    % 计算每个港口的收益
    for port = 1:num_ports
        % 根据投资决策计算利润
        if investments(port) == 1 % 投资
            % 计算所有港口的总投资
            total_investment = sum(investments);
            % 计算该港口的市场份额
            market_share = investments(port) / total_investment;
            % 计算该港口的利润
            payoffs(port) = profits(port, 1) * market_share;
            % 加上其他港口的贡献
            for other_port = 1:num_ports
                if other_port ~= port
                    if investments(other_port) == 1 % 其他港口投资
                        % 计算该港口的市场份额
                        market_share = investments(other_port) / total_investment;
                        % 加上其他港口的利润贡献
                        payoffs(port) = payoffs(port) + profits(other_port, 2) * market_share;
                    else % 其他港口不投资
                        % 加上其他港口的利润贡献
                        payoffs(port) = payoffs(port) + profits(other_port, 3) * market_share;
                    end
                end
            end
        elseif investments(port) == 2 % 不投资
            % 加上其他港口的利润贡献
            for other_port = 1:num_ports
                if other_port ~= port
                    if investments(other_port) == 1 % 其他港口投资
                        payoffs(port) = payoffs(port) + profits(other_port, 1) / 2;
                    else % 其他港口不投资
                        payoffs(port) = payoffs(port) + profits(other_port, 2) / 2;
                    end
                end
            end
        else % 机会投资
            % 计算所有港口的总投资
            total_investment = sum(investments);
            % 计算该港口的市场份额
            market_share = investments(port) / total_investment;
            % 计算该港口的利润
            payoffs(port) = profits(port, 3) * market_share;
            % 加上其他港口的贡献
            for other_port = 1:num_ports
                if other_port ~= port
                    if investments(other_port) == 1 % 其他港口投资
                        % 计算该港口的市场份额
                        market_share = investments(other_port) / total_investment;
                        % 加上其他港口的利润贡献
                        payoffs(port) = payoffs(port) + profits(other_port, 2) * market_share;
                    else % 其他港口不投资
                        % 加上其他港口的利润贡献
                        payoffs(port) = payoffs(port) + profits(other_port, 3) * market_share;
                    end
                end
            end
        end
    end
    
    % 更新每个港口的投资决策
    for port = 1:num_ports
        % 找到最大收益
        [max_payoff, best_strategy] = max(payoffs);
        % 如果当前策略不是最佳策略，则随机选择一个新策略
        if best_strategy ~= investments(port)
            new_strategy = best_strategy;
            while new_strategy == best_strategy
                new_strategy = randi(num_strategies);
            end
            investments(port) = new_strategy;
        end
    end
    
    % 显示每轮的投资决策
    disp(['Round ' num2str(round) ': ' num2str(investments')]);
end

这个代码只是一个简单的示例，可能需要根据特定的情况进行修改和调整。

如何利用Matlab模拟福岛核废水环境影响下的进化博弈？请结合《福岛核废水影响的进化博弈分析及Matlab模拟教程》提供详细步骤和示例代码。

《福岛核废水影响的进化博弈分析及Matlab模拟教程》为我们提供了一个深入学习和应用Matlab进行环境影响模拟的平台。通过这份教程，我们可以学习如何将进化博弈理论应用于福岛核废水排放后环境变化的分析中。以下是利用Matlab进行模拟的基本步骤和代码示例：

参考资源链接：[福岛核废水影响的进化博弈分析及Matlab模拟教程](https://wenku.csdn.net/doc/2776f5g5iq?spm=1055.2569.3001.10343)

步骤1：环境建模
首先，我们需要建立一个环境模型来描述福岛核废水排放对环境的潜在影响。这包括定义环境参数、污染扩散模型和生物种群的适应性策略。

步骤2：进化博弈理论框架搭建
接着，根据进化博弈理论，设定博弈参与者的支付函数。这涉及到对各种策略在特定环境下的收益进行数学建模，并分析参与者如何根据环境变化选择最优策略。

步骤3：编写Matlab代码
使用Matlab编写代码来实现上述模型。这包括定义环境参数、策略集、支付矩阵、动态演化规则等。

示例代码：

% 定义环境参数
env_params = struct('dispersion_rate', 0.01, 'half_life', 30, 'initial_contamination', 1e6);

% 定义博弈参与者的策略
strategies = {'mitigation', 'no_action'};

% 定义支付矩阵
payoff_matrix = [0.9, 0.3; 0.1, 0.8];

% 动态演化规则
evolution_rule = @(current_strategy_distribution) ...
    payoff_matrix * current_strategy_distribution;

% 初始策略分布
initial_distribution = [0.5, 0.5];

% 运行模拟
[final_distribution, strategy_evolution] = simulate_evolution(evolution_rule, initial_distribution, env_params);

% 绘制策略演化图
figure;
plot(strategy_evolution);
xlabel('时间步');
ylabel('策略分布');
title('策略演化图');

% 模拟函数实现（示意）
function [final_distribution, strategy_evolution] = simulate_evolution(rule, initial_distribution, params)
    distribution = initial_distribution;
    strategy_evolution = zeros(100, length(initial_distribution));
    for t = 1:100
        distribution = rule(distribution);
        strategy_evolution(t, :) = distribution;
    end
    final_distribution = distribution;
end

在运行上述代码之前，请确保环境参数和支付矩阵根据实际情况进行调整和设定。

步骤4：运行和分析结果
最后，运行Matlab脚本并分析输出结果，这将帮助我们理解福岛核废水排放后环境变化对博弈参与者策略选择的影响。

通过上述步骤，我们可以更加直观地理解Matlab在复杂系统模拟中的应用，以及进化博弈分析在环境影响评估中的作用。对于希望进一步深入研究环境科学、数据分析以及进化博弈论在Matlab中的应用的读者，这份教程提供了宝贵的实践机会和理论支持。

参考资源链接：[福岛核废水影响的进化博弈分析及Matlab模拟教程](https://wenku.csdn.net/doc/2776f5g5iq?spm=1055.2569.3001.10343)