matlab四方演化博弈仿真代码.docx

matlab四方演化博弈仿真代码  以下是基于matlab的四方演化博弈仿真代码： 首先，定义四方演化博弈的基本参数： ```N = 100; % 人数T = 50; % 演化次数R = 3; % 群体利益参数S = 0; % 背叛参数T1 = 5; % 合作参数T2 = 3; % 囚徒困境参数``` 接下来，定义每个个体的策略。我们选取两个最常用的策略：合作者和背叛者。 ```% 合作者策略strategy{1} = [ones(N/4,T); 2*ones(N/4,T); 3*ones(N/4,T); 4*ones(N/4,T)]; % 背叛者策略strategy{2} = [2*ones(N/4,T); 1*ones(N/4,T); 4*ones(N/4,T); 3*ones(N/4,T)];``` 然后，定义博弈规则函数。在四方演化博弈中，每个个体会和周围的4个个体进行博弈。如果他的收益高于周围4个个体，他就会继续保持自己的策略；否则，他就会从周围4个个体中随机选择一个个体，尝试复制这个个体的策略。 ```function [newStrategy] = PDGame(strategy,R,S,T1,T2)% 初始化新的策略newStrategy = strategy; % 计算每个个体的收益payoffs = zeros(4,N); for i = 1:N for j = 1:N if (i~=j j=i-2 j=i+2) if (strategy{1}(i)strategy{2}(j)) payoffs(1,i) = payoffs(1,i)+R; payoffs(2,j) = payoffs(2,j)+R; elseif (strategy{1}(i)strategy{2}(j)) payoffs(1,i) = payoffs(1,i)+S; payoffs(2,j) = payoffs(2,j)+S; else payoffs(1,i) = payoffs(1,i)+T1; payoffs(2,j) = payoffs(2,j)+T1; end  if (strategy{2}(i)strategy{1}(j)) payoffs(2,i) = payoffs(2,i)+R; payoffs(1,j) = payoffs(1,j)+R; elseif (strategy{2}(i)strategy{1}(j)) payoffs(2,i) = payoffs(2,i)+S; payoffs(1,j) = payoffs(1,j)+S; else payoffs(2,i) = payoffs(2,i)+T1; payoffs(1,j) = payoffs(1,j)+T1; end end endend % 更新策略for i = 1:N row = randi([i-2,i+2],1,1); col = randi([i-2,i+2],1,1); if (payoffs(1,i)payoffs(1,row) || payoffs(2,i)payoffs(2,col)) if (rand0.5) newStrategy{1}(i,:) = strategy{1}(row,:); else newStrategy{1}(i,:) = strategy{2}(col,:); end endend end``` 最后，进行多次演化，并画出演化的结果。 ```% 进行5