怎么用matlab分析演化博弈论

1. 怎么用matlab分析演化博弈论

　　应该是微分方程的不同initial condition下的解，如果是微分方程的数值解法google上matlab的code到处都是，而且matlab自带多个built-in微分方程解法，ode113,ode 45等等

2. 如何运用matlab绘制演化博弈论中复制动态方程的相位图

1、在MATLAB plots中，没有找到与复制动态相位图相关的绘图工具。
2、复制动态相位图是根据复制动态方程和雅克比矩阵的计算结果画出来的，若再用Matlab做出相应的复制相位图，也仅仅是用另一种方式将之前的结果重新表述一遍，意义不大。
3、我觉得应该从MATLAB的常微分与偏微分方程入手，找到表达方程的plot，能够表达复制动态相位图的含义却又不与之前的复制动态相位图完全相同。

3. 如何运用matlab绘制演化博弈论中复制动态方程的相位图

1、在MATLAB plots中，没有找到与复制动态相位图相关的绘图工具。
2、复制动态相位图是根据复制动态方程和雅克比矩阵的计算结果画出来的，若再用Matlab做出相应的复制相位图，也仅仅是用另一种方式将之前的结果重新表述一遍，意义不大。
3、我觉得应该从MATLAB的常微分与偏微分方程入手，找到表达方程的plot，能够表达复制动态相位图的含义却又不与之前的复制动态相位图完全相同。

4. matlab软件怎么做演化博弈模型的仿真分析

　　应该是微分方程的不同initial condition下的解，如果是微分方程的数值解法google上matlab的code到处都是，而且matlab自带多个built-in微分方程解法，ode113,ode 45等等

5. 演化博弈分析方法，学习资料，问题求助

有一本人民大学出版社的书《演化博弈论》，不过错误太多，需要很好的专业数学基础。

6. matlab大神求助 我最近再写三方演化博弈的论文 想做一个三维的图 我写的代码有些问题，运行不出图像

这个代码有两个错误：
在定义function方程代码中：
楼主原：dxdt=[x(1)*(1-x(1))*(2*x(3)+1;x(2)*(1-x(2))*(3*x(3)+1;x(3)*(1-x(3))*(-1*x(1)-x(2)-x(1)*x(2)+4)];
改正后：dxdt=[x(1)*(1-x(1))*(2*x(3)+1);x(2)*(1-x(2))*(3*x(3)+1);x(3)*(1-x(3))*(-1*x(1)-x(2)-x(1)*x(2)+4)];
错误原因：在前两个分号‘；’前，缺少右括号‘）’
function的x需要传递三个参数想x(1) x(2) x(3)，而楼主在主程序的调用ode45函数时，只传递了两个参数i和j，可引入变量k，通过x-y-z为例，改成如下（修改部分已经加粗），其它部分修改相同：
%z-y-x
for i=0:0.1:1
for j=0:0.1:1
for k=0:0.1:1
[T,Y]=ode45('differential',[0 5],[i j k]);
figure (1)
grid on
plot3(Y(:,1),Y(:,2),Y(:,3));
hold on
end
end
end

7. 演化博弈与一般博弈有什么异同之处

与传统博弈理论不同，演化博弈理论并不要求参与人是完全理性的，也不要求完全信息的条件。有限理性这一概念最早是由西蒙(Simon.H.A.)在研究决策问题时提出的，它是指人的行为只能是“意欲合理，但只能有限达到”。威廉姆森在研究影响交易费用的因素时，对有限理性的问题进行了归纳总结人的有限理性是由两方面的原因引起的：一方面是由于人的感知认识能力限制，它包括个人在获取、储存、追溯和使用信息的过程中不可能做到准确无误；人的有限理性的另一方面则是来自语言上的限制，因为个人在以别人能够理解的方式通过语句、数字或图表来表达自己的知识或感情时是有限制的(这或许是因为他们没有掌握到所必需的词汇，或许是因为这些词汇还不存在)，不管多么努力，人们都将发现，语言上的限制会使他们在行动中感到挫折。从这两个方面而言，完全理性的人根本就不可能存在。

　　演化博弈论是把博弈理论分析和动态演化过程分析结合起来的一种理论。在方法论上，它不同于博弈论将重点放在静态均衡和比较静态均衡上，强调的是一种动态的均衡。演化博弈理论源于生物进化论，它曾相当成功地解释了生物进化过程中的某些现象。如今，经济学家们运用演化博弈论分析社会习惯、规范、制度或体制形成的影响因素以及解释其形成过程，也取得了令人瞩目的成绩。演化博弈论目前成为演化经济学的一个重要分析手段，并逐渐发展成一个经济学的新领域。

8. 进化博弈论，怎么做仿真

利用带滞后项及随机项的离散时间动态来分析参与人是否总是行为的最优者。他假定有“最优化”及“模仿”两个纯策略，其中非最优化者有一个二次损失函数，在此基础上，他寻求一个满足非最优化者损失函数等于最优化者正的常数成本的均衡群体比率。他的主要结论是：当群体中几乎都是最优化者时，模仿比最优化策略更合算，因此，群体中非最优者在群体中最优化者所占比例并不渐近地收敛于1。这个结论与传统理论的理性人结论显然不一致，即进化选择的结果并不会使所有人都会进行理性选择。
Crawford(1989)
考察了一个对某一公益事业进行捐助的实验，在该实验中要求每个对象选择捐最小数量还是适度数量款。他应用适应性随机动态进化博弈理论模型得出的结论能够很好解释实验中所观察的数据，这篇文章同时表明实验可以作为发现特定进化动态模型的一个有力武器。