matlab四方演化博弈仿真代码

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；N=100；T二50；R=3；S=0；T1二5；T2=3；%演化次数%群体利益参数%背叛参数%合作参数%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)；l*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)；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，进行多次演化，并画出演化的结果。、、、%进行50次演化fort=1：Tstrategy=PDGame(strategy,R,S,T1,T2)；end%画出结果figure；subplot(2,2,1)；hist(strategy{1}(l：N/4,：))；xlabel('合作者')；ylabelC个数')；subplot(2,2,2)；hist(strategy{1}(N/4+l：N/2,：))；xlabel('背叛者')；ylabel('个数')；subplot(2,2,3)；hist（strategy{1}（N/2+1：3*N/4,：））；xlabel（'合作者’）；ylabelC个数'）；subplot（2,2,4）；hist