找回密码
 立即注册

【YX】多智能体一致性问题中博弈论的应用

[复制链接]
发表于 2024-6-11 12:49:05 | 显示全部楼层 |阅读模式
获取积分
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:
01.gif


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)


回复

使用道具 举报

小黑屋|获取积分|网站地图|必过源码 ( 湘ICP备2020019413号-2 )

GMT+8, 2024-6-19 18:19 , Processed in 0.068258 second(s), 22 queries .

Powered by Biguo100

2006-2023 Biguo100 Team

快速回复 返回顶部 返回列表