MATLAB仿真代码：探索自私与公平学习的团队游戏

资源摘要信息:"matlab代码做游戏-fmtl:http://arxiv.org/abs/2105.06199的仿真代码" 标题中提到的“matlab代码做游戏-fmtl”是指使用MATLAB语言编写的用于模拟和研究特定游戏理论模型的仿真代码。这些代码基于一篇论文《重复游戏中自私学习的进化（不稳定性）》，作者包括Alex McAvoy、Julian Kates-Harbeck、Krishnendu Chatterjee和Christian Hilbe。在该论文中，作者们探讨了在重复博弈中个体如何通过不同的学习规则来适应环境，并影响博弈的公平性和团队合作的稳定性。 描述部分提供了仿真的详细设置和运行指示。仿真基于在MATLAB环境下运行的脚本文件simulate.m。根据描述，用户可以自定义学习规则、博弈参数和折扣因子等参数，以模拟不同的游戏情景。例如，学习规则可以设置为'FMTL'或'SELFISH'，分别代表公平性团队学习和自私学习。博弈参数由一个包含四个元素的数组[1, -1, 2, 0]定义，对应于一次性博弈中的收益矩阵，用于代表捐赠博弈中的收益。此外，还提到了重复博弈的折现因子，这通常用来表示未来收益的当前价值。 标签“系统开源”表明该仿真代码及相关文件是开放给公众的，任何人都可以自由地访问、修改和分发这些代码。 压缩包子文件列表中的“fmtl-main”可能是仿真项目的主目录或主文件，包含了仿真所需的核心文件。通常在项目中，main文件是运行程序时调用的主要脚本或程序入口。 知识点详细说明： 1. MATLAB在游戏仿真中的应用： MATLAB是一种高级编程语言，常用于工程计算、数据分析、算法开发等领域。在游戏仿真中，MATLAB能够通过数值计算、图形绘制、算法实现等功能，帮助研究人员构建游戏模型并进行仿真实验。这种仿真可以用于测试理论假设、探索不同的策略和学习规则对于博弈结果的影响，以及理解复杂行为背后的动态过程。 2. 公平性团队学习（FMTL）与自私学习： 在博弈论和多智能体系统中，公平性团队学习（FMTL）是一种合作学习策略，其中代理倾向于选择能够促进集体利益最大化的行动。而自私学习（SELFISH）是指个体优先考虑自身利益，忽略或较少考虑团队整体的收益。这些学习规则对于群体智能行为的形成有着重要的影响。 3. 博弈论中的重复游戏： 重复游戏是博弈论的一个分支，它研究的是同一博弈在一系列连续的时间点上重复进行的情况。在重复游戏中，参与者通过多次互动来不断调整其策略，以期达到个人利益的最大化。这与一次性游戏（只玩一次且不再有后续互动）有所不同，因为重复游戏中的参与者可能会考虑到长期合作和报复的潜在收益。 4. 学习规则对博弈结果的影响： 在仿真中设定不同的学习规则对于理解博弈行为非常重要。在多智能体系统中，个体如何通过学习来改进策略，以及这些策略如何影响整个群体的合作与竞争，是研究者们关注的焦点。通过设置不同的学习规则，可以观察到系统的动态变化，包括合作的形成、崩溃以及自私行为的涌现。 5. 收益矩阵与捐赠博弈： 一次性博弈中的收益矩阵定义了不同博弈策略组合下的收益。在捐赠博弈中，通常涉及到两个参与者，一个选择捐赠（给予他人利益）而另一个选择接受。收益矩阵中各元素的值表示了参与者选择不同策略时的收益情况，这为仿真提供了一个量化评估的标准。捐赠博弈是一个典型的非零和博弈，它涉及合作和牺牲，因此常常被用来研究公平性、合作和信任等问题。 6. 折现因子的概念： 在重复游戏中，折现因子是一个重要的概念，它代表了未来收益在当前的折算价值。折现因子的引入反映了人们对于未来收益的不完全耐心，即更倾向于现在获得收益而不是将来。在博弈论的语境中，折现因子会影响参与者的策略选择和博弈的长期稳定性。 7. 源代码开放的重要性： 源代码的开放意味着任何人都可以查看、修改和重新分发软件的源代码。在科研领域，源代码开放具有多方面的益处，包括增加透明度、促进合作、加速创新以及避免重复工作等。开放源代码可以使其他研究者验证和扩展研究结果，也有助于教育和学术交流。对于仿真项目而言，开放源代码可以促进更多研究人员的参与和对模型的改进。 总结以上知识点，matlab代码做游戏-fmtl的仿真代码为研究者提供了一个实用的工具，以深入理解在重复博弈中个体学习规则对团队合作和公平性影响的作用。通过自定义学习规则、博弈参数和折现因子，研究者可以探索不同的策略和行为模式，从而更好地理解复杂系统的动态特性。