应用于求解四方演化博弈问题的差分进化算法的matlab代码举例，包含实验数据

以下是一个使用差分进化算法求解四方演化博弈问题的 MATLAB 代码示例：

% 定义博弈矩阵
payoff_matrix = [1, 3, 0, 5; 
                 0, 2, 4, 1; 
                 3, 1, 2, 0; 
                 2, 4, 1, 3];

% 定义差分进化算法参数
pop_size = 50; % 种群大小
max_generations = 100; % 最大迭代次数
F = 0.5; % 缩放因子
CR = 0.9; % 交叉概率

% 初始化种群
population = rand(pop_size, 4); % 每个个体有四个策略值，取值范围[0,1]

% 迭代优化
for generation = 1:max_generations
    % 计算适应度函数值
    fitness = zeros(pop_size, 1);
    for i = 1:pop_size
        fitness(i) = calculate_fitness(population(i, :), payoff_matrix);
    end
    
    % 更新种群
    new_population = zeros(pop_size, 4);
    for i = 1:pop_size
        % 随机选择三个不同的个体作为参考向量
        idx = randperm(pop_size, 3);
        x1 = population(idx(1), :);
        x2 = population(idx(2), :);
        x3 = population(idx(3), :);
        
        % 变异操作
        mutant = x1 + F * (x2 - x3);
        
        % 交叉操作
        trial = crossover(mutant, population(i, :), CR);
        
        % 选择操作
        if calculate_fitness(trial, payoff_matrix) >= fitness(i)
            new_population(i, :) = trial;
        else
            new_population(i, :) = population(i, :);
        end
    end
    
    population = new_population;
end

% 计算最优策略
best_strategy = population(1, :);
best_fitness = calculate_fitness(best_strategy, payoff_matrix);

% 打印结果
disp('最优策略：');
disp(best_strategy);
disp('最优适应度：');
disp(best_fitness);

% 定义适应度计算函数
function fitness = calculate_fitness(strategy, payoff_matrix)
    fitness = strategy * payoff_matrix * strategy';
end

% 定义交叉操作函数
function trial = crossover(mutant, target, CR)
    mask = rand(size(mutant)) < CR;
    trial = target .* mask + mutant .* (1 - mask);
end

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体问题进行调整和扩展。同时，你可以根据需要修改博弈矩阵和算法参数来进行实验。