三方演化博弈模型的全过程matlab代码举例

三方演化博弈模型是一种基于演化论的博弈模型，其中三个玩家的策略和收益都会随着时间的推移而发生变化。下面是一个简单的三方演化博弈模型的matlab代码示例：

% 定义三个玩家的初始策略和收益矩阵
strategies = [0.1, 0.3, 0.6; 0.2, 0.5, 0.3; 0.4, 0.1, 0.5];
payoffs = [4, 3, 2; 3, 5, 1; 1, 2, 6];

% 定义演化次数
num_iterations = 100;

% 迭代演化过程
for i = 1:num_iterations
    % 计算每个玩家的平均收益
    avg_payoffs = mean(payoffs, 2);
    
    % 计算每个玩家的适应度
    fitness = avg_payoffs ./ sum(avg_payoffs);
    
    % 计算每个玩家的变异概率
    mutation_probs = 0.05 * ones(3, 1);
    
    % 随机选择两个玩家进行竞争
    player_indices = randperm(3, 2);
    
    % 随机选择一个玩家进行变异
    mutation_index = randi(3);
    
    % 根据轮盘赌选择出胜者
    if rand() < fitness(player_indices(1))
        winner_index = player_indices(1);
        loser_index = player_indices(2);
    else
        winner_index = player_indices(2);
        loser_index = player_indices(1);
    end
    
    % 根据胜者和输家的策略更新收益矩阵
    payoffs(winner_index, loser_index) = payoffs(winner_index, loser_index) + 0.1;
    payoffs(loser_index, winner_index) = payoffs(loser_index, winner_index) - 0.1;
    
    % 根据变异概率随机修改一个玩家的策略
    if rand() < mutation_probs(mutation_index)
        strategies(mutation_index, :) = rand(1, 3);
    end
end

% 输出最终的策略和收益矩阵
disp('Final strategies:');
disp(strategies);
disp('Final payoffs:');
disp(payoffs);

在这个示例中，我们定义了三个玩家的初始策略和收益矩阵，然后进行了一定次数的演化过程。在每次演化中，我们首先计算每个玩家的平均收益和适应度，并随机选择两个玩家进行竞争，根据胜者和输家的策略更新收益矩阵。同时，我们还随机选择一个玩家进行变异，并根据变异概率随机修改该玩家的策略。最终，我们输出了演化结束后的最终策略和收益矩阵。