【自编】多智能体一致性问题中博弈论的应用

在代码中智能体之间的策略选择过程可以看作是一个博弈过程。智能体通过选择不同的策略来最大化自己的收益，类似于博弈中的玩家选择策略以最大化自己的效用。收益矩阵可以被看作是博弈中的支付矩阵，描述了智能体选择不同策略可能获得的收益。：

1.初始化参数：
  ● n_agents：智能体数量
  ● strategies：智能体的策略集合
  ● max_iterations：最大迭代次数

2.随机初始化智能体的策略：
  ● 使用randi函数从策略集合中随机选择策略，初始化每个智能体的策略。

3.记录每次迭代的智能体策略：
  ● 创建一个矩阵strategy_history，用于记录每个智能体在每次迭代中的策略。
  ● 将初始策略记录在第一列。

4.迭代更新智能体策略直到达到一致性或达到最大迭代次数：
  ● 使用for循环进行迭代，从第二次迭代开始。
  ● 计算每个智能体的收益矩阵：
     ● 创建一个四维矩阵payoff_matrix，用于存储每个智能体在每个策略组合下的收益。
     ● 使用嵌套的for循环来遍历智能体和策略组合，计算每个组合的收益。
     ● 这里使用随机生成的收益矩阵作为示例，具体问题可以根据实际情况定义收益矩阵。
  ● 更新每个智能体的策略为具有最大收益的策略：
     ● 使用嵌套的for循环遍历智能体和策略，计算每个策略的平均收益。
     ● 更新每个智能体的策略为具有最大平均收益的策略。
  ● 记录智能体的策略：
     ● 将每个智能体的策略记录在strategy_history矩阵中的对应列。
  ● 检查是否达到一致性：
     ● 使用unique函数获取智能体的策略的唯一值，并判断唯一值的数量是否为1。
     ● 如果达到一致性，则跳出迭代循环。

5.绘制智能体的策略运行图：
  ● 创建一个图形窗口。
  ● 使用subplot函数创建子图，并在每个子图中绘制每个智能体的策略随迭代次数的变化图。
  ● 设置横轴为迭代次数，纵轴为策略值，添加标签和标题。

代码可以用于模拟多智能体系统中智能体策略的演化过程，并可根据具体问题进行相应的修改和扩展。


文件列表：
initialize_parameters.m
main.m
plot_strategy_history.m
update_strategy.m

运行例图：


多智能体一致性问题中博弈论的应用.rar (1.75 KB, 下载次数: 0, 售价: 600 积分)

2024-6-11 12:48 上传

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