网络演化博弈仿真.zip资源-CSDN文库

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《网络演化博弈仿真》网络演化博弈仿真是一种研究复杂系统中个体之间互动行为的重要方法，特别是在社会、经济、生物及信息科学等领域具有广泛的应用。它结合了网络理论和博弈论，通过对网络结构和节点间博弈过程的模拟，揭示出集体行为的涌现和系统稳定性的动态变化。在这一主题中，我们首先需要理解网络的概念。网络是由多个节点（或称为顶点）和连接这些节点的边构成的图形结构，它可以用来表示各种实体之间的关系，如社交网络中的朋友关系、互联网中的链接关系等。网络的特性，如节点度分布、聚类系数、路径长度等，对网络的整体性质有着重要影响。接着，我们需要了解博弈论的基本原理。博弈论是研究决策者之间相互作用的数学工具，它分析在一定规则下，参与者如何选择策略以最大化自己的利益。在演化博弈中，博弈的参与者（节点）可以模仿其他成功的策略，随着时间推移，某些策略可能会占据主导地位，形成动态的演化过程。在网络演化博弈仿真中，每个节点可以看作一个决策者，其策略可能随时间改变。节点间的边则表示它们之间的互动关系，比如可以是合作或竞争。通过设定不同的博弈模型（如囚徒困境、公共物品博弈等）和演化规则，我们可以观察到网络上策略分布的变化，从而分析出哪种策略在特定环境下更具优势。例如，在囚徒困境博弈中，两个节点可以选择合作或背叛。如果双方都合作，他们将获得中等的奖励；如果双方都背叛，则都会受到惩罚；如果一方合作而另一方背叛，背叛者将获益，合作者受损。在演化过程中，如果背叛策略过于盛行，可能会导致整体福利下降，而合作的恢复则依赖于某种形式的学习或惩罚机制。网络结构对博弈结果的影响也不容忽视。在无标度网络中，少数高度连接的节点（称为“中心节点”）可能对全局行为有重大影响；而在小世界网络中，尽管节点间距离相对较远，但随机的短路径连接可以快速传播新的策略。这些网络特性使得网络演化博弈仿真更加复杂且富有挑战性。通过仿真，我们可以探索各种网络结构、博弈规则和学习机制下的均衡状态，以及社会规范和合作行为的形成。这不仅有助于理解现实世界中的复杂现象，也为政策制定者提供了理论依据，帮助他们在设计制度时考虑到个体行为的动态演变。网络演化博弈仿真是一个跨学科的研究领域，它利用网络科学和博弈论的工具来模拟和预测社会系统的动态行为。通过深入研究，我们可以更好地理解和应对诸如合作与竞争、信任与背叛、稳定与变迁等社会问题。

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网络演化博弈仿真.zip （18个子文件）

simulation

phase_diagram0.csv 2KB

ensemble.png 15KB

agent.py 1KB

variance.py 1KB

main.py 578B

time_evolution_dilemma_loop.py 807B

ensemble.py 794B

simulation.py 10KB

仿真的伪代码分析.md 1KB

time_evolution.py 611B

heatmap.py 1KB

Dg_0.1.gif 15KB

__pycache__

agent.cpython-38.pyc 2KB

simulation.cpython-38.pyc 8KB

SPD_animation.py 647B

variance.png 15KB

phase_diagram1.csv 2KB

README.md 2KB

# SPD Multi agent simulation code of Spatial Prisoner's Dilemma(SPD) Game on a complex network. |Example game situation|Time evolution| |:--:|:--:| |<img src="https://user-images.githubusercontent.com/39644776/41784084-9bb5b1b4-7679-11e8-87be-2401128dd9a6.png" width="400px" title="Image of the game on lattice">|<img src="https://user-images.githubusercontent.com/39644776/43253959-367a4eb6-9101-11e8-83f6-dd7b0f323118.gif" width="450px">| |C: Cooperator, D: Defector| Blue: Cooperator, Red: Defector| ## Requierements: You need to install Python3 with <a href="https://www.anaconda.com/"> Anaconda</a> distribution. When running the simulation, just type `$ python SPD.py` on your terminal. You can visualize the result with heatmap.py. `$ python heatmap.py` Depending on the topology and strategy update rule, you can see various Dg-Dr diagram which shows the percentage of cooperative people at evolutionary equilibrium state. |Imitation max strategy update on lattice|Pairwise-Fermi strategy update on BA-Scale Free network| |:---:|:---:| |<img src="https://user-images.githubusercontent.com/39644776/41786084-79b1138c-767f-11e8-9316-b81229a3dcdf.png" width="500px">|<img src="https://user-images.githubusercontent.com/39644776/41786092-7e3ee1d6-767f-11e8-95c3-6523d7392f32.png" width="500px">| ##### (Dg: Chicken type Dilemma, Dr: Stag-Hunt type Dilemma) Network topology can be selected from these three types. 1.　Lattice(2D Grid, default setting) 2.　Random Regular Network (Equally mixed network) 3.　Barabashi-Albert Scale Free Network (Typically observed in SNS)

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