matlab四方演化博弈仿真代碼

matlab四方演化博弈仿真代碼以下是基于matlab的四方演化博弈仿真代碼:首先，定義四方演化博弈的基本參數(shù)：N=100；N=100；T二50；R=3；S=0；T1二5；T2=3；%演化次數(shù)%群體利益參數(shù)%背叛參數(shù)%合作參數(shù)%囚徒困境參數(shù)接下來，定義每個(gè)個(gè)體的策略。我們選取兩個(gè)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)；l*ones(N/4,T)；4*ones(N/4,T)；3*ones(N/4,T)]；、、、然后，定義博弈規(guī)則函數(shù)。在四方演化博弈中，每個(gè)個(gè)體會和周圍的4個(gè)個(gè)體進(jìn)行博弈。如果他的收益高于周圍4個(gè)個(gè)體，他就會繼續(xù)保持自己的策略；否則，他就會從周圍4個(gè)個(gè)體中隨機(jī)選擇一個(gè)個(gè)體，嘗試復(fù)制這個(gè)個(gè)體的策略。、、、function[newStrategy]=PDGame(strategy,R,S,T1,T2)%初始化新的策略newStrategy=strategy；%計(jì)算每個(gè)個(gè)體的收益payoffs=zeros(4,N)；fori=1：Nforj=1：Nif(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}⑴〈strategy{2}(j))

payoffs(1,i)=payoffs(1,i)+S；

payoffs(2,j)=payoffs(2,j)+S；elsepayoffs(1,i)=payoffs(1,i)+Tl；payoffs(2,j)=payoffs(2,j)+T1；endif(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)二payoffs(1,j)+S；elsepayoffs(2,i)=payoffs(2,i)+Tl；payoffs(1,j)=payoffs(1,j)+Tl；endendendend%更新策略fori=1：Nrow=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(rand<0.5)newStrategy{1}(i,：)=strategy{1}(row,：)；elsenewStrategy{1}(i,：)=strategy{2}(col,：)；endendendend、、、最后，進(jìn)行多次演化，并畫出演化的結(jié)果。、、、%進(jìn)行50次演化fort=1：Tstrategy=PDGame(strategy,R,S,T1,T2)；end%畫出結(jié)果figure；subplot(2,2,1)；hist(strategy{1}(l：N/4,：))；xlabel('合作者')；ylabelC個(gè)數(shù)')；subplot(2,2,2)；hist(strategy{1}(N/4+l：N/2,：))；xlabel('背叛者')；ylabel('個(gè)數(shù)')；subplot(2,2,3)；hist（strategy{1}（N/2+1：3*N/4,：））；xlabel（'合作者’）；ylabelC個(gè)數(shù)'）；subplot（2,2,4）；hist