基础的重复博弈 matlb代码

以下是一个基础的重复博弈的 Matlab 代码示例：

% 清空变量和命令窗口
clear; clc;

% 设置博弈参数
r = 1.5; % 收益矩阵中的固定收益
s = 0.8; % 收益矩阵中的罚款
T = 4; % 重复博弈的轮数
alpha = 0.5; % 玩家1的遗忘率
beta = 0.5; % 玩家2的遗忘率

% 初始化策略和收益矩阵
P1 = [0.5, 0.5]; % 玩家1的策略
P2 = [0.5, 0.5]; % 玩家2的策略
payoff = [r,s;s,r]; % 收益矩阵

% 开始重复博弈
for t = 1:T
    % 玩家1选择策略
    if rand() < alpha
        % 遗忘上一轮的策略
        P1 = [0.5, 0.5];
    end
    % 计算玩家1的收益
    p2 = P2(randi(2));
    p1 = P1(randi(2));
    pay1 = payoff(p1,p2);
    
    % 玩家2选择策略
    if rand() < beta
        % 遗忘上一轮的策略
        P2 = [0.5, 0.5];
    end
    % 计算玩家2的收益
    p1 = P1(randi(2));
    p2 = P2(randi(2));
    pay2 = payoff(p1,p2);
    
    % 更新策略
    if pay1 > pay2
        % 玩家1收益高，更新玩家1的策略
        P1 = [p1, 1-p1];
    elseif pay1 < pay2
        % 玩家2收益高，更新玩家2的策略
        P2 = [p2, 1-p2];
    end
    
    % 输出结果
    fprintf('第 %d 轮博弈结果：\n', t);
    fprintf('玩家1的策略：%.2f %.2f\n', P1);
    fprintf('玩家2的策略：%.2f %.2f\n', P2);
    fprintf('玩家1的收益：%.2f\n', pay1);
    fprintf('玩家2的收益：%.2f\n\n', pay2);
end

此代码模拟了两名玩家参与的重复博弈。在每一轮博弈中，玩家1和玩家2都会选择一个策略，并根据收益矩阵计算自己的收益。然后，根据谁的收益更高，玩家1和玩家2可能会更新自己的策略。在每一轮博弈中，玩家1和玩家2都有一定的遗忘率，会忘记上一轮的策略。最后，代码输出每一轮博弈的结果，包括每个玩家的策略和收益。