最后决定是演化博弈相关的知识,希望能为需要的人带来帮助! 这里我们具体会以一篇论文来讲解演化博弈的应用,也会提供代码呀! 参考文章:来源于中国管理科学期刊上的一篇文章 运行软件:Matlab 主文件 function dydt=coinnovation(t,y,a,b,R1,G1,G2,S,C,R,K,L1,W,L2,T); dydt=zeros(3,1); dydt(1)=y(
将三方演化博弈论文中需要用到的MATLAB代码放在这里,需要的自取。 1.求解复制动态方程 clc;clear; syms x y z b R1 R2 R3 G1 G2 T S C W K L1 a R L2;%加粗变量自行更改 %计算F(x) %Ug1为第一种策略下的期望收益;Ug2为第二种策略下的期望收益 Ug1=y*z*(R1-G1-G2)+y*(1-z)*(R1-...
前言:之前本人已提供三方演化博弈作图的Python代码,近期有位网友(liuxiaofei同学)通过邮箱向我补充了关于三方演化博弈的复制动态方程计算、雅克比矩阵计算和纯策略均衡点的特征值计算的Python代码,现将其分别发表在bilibili和知乎(谭小飞導仕)中,代码如下: #-*-coding:utf-8-*-"""Created on Mar1016:09:332023说明:...
哇塞,下面就来详细介绍演化博弈在Stata中的代码实现。 演化博弈基本概念。 演化博弈主要研究群体中个体策略的动态变化,其核心在于策略的适应性和复制动态。在这个过程中,个体的策略会根据其收益情况进行调整,从而导致群体中不同策略的比例发生变化。 实现思路。 我们将以一个简单的两人对称演化博弈为例,假设存在两种策略...
以下是一个简单的演化博弈均衡点的代码示例,使用Python编写: ```python import numpy as np # 定义博弈矩阵 payoff_matrix = np.array([[3, 0], [5, 1]]) # 计算每个个体的平均支付 def average_payoff(strategy, population): return np.dot(strategy, np.dot(payoff_matrix, population)) ...
演化博弈简介 在传统博弈理论中,常常假定参与人是完全理性的,且参与人在完全信息条件下进行的,但在现实的经济生活中的参与人来讲,参与人的完全理性与完全信息的条件是很难实现的。在企业的合作竞争中,参与人之间是有差别的,经济环境与博弈问题本身的复杂性所导致的信息不完全和参与人的有限理性问题是显而易见的。
很多同学问演化博弈数值仿真是怎么实现的... 本质上就是一个微分方程求解,再将解析解画图的过程... 代码分为两个部分,一个根据实际数据/自定义数据,建立微分方程,保存为M文件 另一个是用ode求解,并用plot画图... 还有同学问,相位图怎么画出来的,VISIO而已... 代码...
输入代码如下: %定义函数,function开始,end结束 function dxdt=differential(t,x)%定义一个名为differential的函数 dxdt=[x(1)*(1-x(1))*(0.9875*x(2)-0.3875);x(2)*(1-x(2))*(0.135*x(1)-0.075)]; %x(1)是演化博弈中一方的决策概率X,x(2)是演化博弈中另一方的决策概率Y。x(1)*(1-x(1)...
以下是一个简单的演化博弈代码示例: ``` import random # 定义两个策略:合作和背叛 COOPERATE = 0 DEFECT = 1 # 定义两个玩家 class Player: def __init__(self, strategy): self.strategy = strategy self.score = 0 def play(self, other_player): if self.strategy == COOPERATE and other_player....
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...