演化博弈matlab代码
时间: 2023-07-03 09:29:12 浏览: 84
以下是一个简单的演化博弈的MATLAB代码:
```matlab
% 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。