请选择 进入手机版 | 继续访问电脑版
楼主: narniacat
2988 4

[问答] 高手们,请问这个无标度集聚网络的博弈模型哪里出了问题??? [推广有奖]

  • 0关注
  • 0粉丝

高中生

47%

还不是VIP/贵宾

-

威望
0
论坛币
1092 个
通用积分
10.0000
学术水平
0 点
热心指数
0 点
信用等级
0 点
经验
309 点
帖子
8
精华
0
在线时间
41 小时
注册时间
2015-11-25
最后登录
2019-12-12

narniacat 发表于 2016-9-30 16:28:35 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

+2 论坛币
k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群
赵安豆老师微信:zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币!

+2 论坛币
clear all;   %清除所有内存变量
clc;         %清除屏幕
%
Pc=0.5; %在仿真时刻t=0,将行为策略C以Pc为概率随机赋予个体
a=0;%权重,可改变,重要的仿真参数
R=1;%参数R
S=0;%参数S
P=0;%参数P
C=[1,0];%行为策略C的向量
D=[0,1];%行为策略D的向量
m0=2;
t0=input('请输入新增个体数(t):');%输入新增个体数
q=0.2;%决定第二条边连接方式的概率
times=11000;%总的博弈次数,用times表示
timecount=1000;%统计最后多少次数据的平均值
Ticount=50;%对于固定的网络参数和博弈参数的循环运行次数
steps=0.1;%博弈矩阵中b的变化步长

for Ti=1:Ticount %Ti循环开始,使得对于固定的网络参数q和博弈参数b进行重复实验
  TT=1;          %为存储实验结果所设置的序列号
%初始网络的生成
for i=1:m0 %将初始节点全部连接起来
     Ent(i).connums=m0-1; %每个节点的连接数,初始为全连接
     Ent(i).con=[1:i-1 i+1:m0]';%每个节点的连接列表,排除自己
         Ent(i).H=[];%由个体连接数决定的每个个体在轮盘赌上的上届变量
         Ent(i).L=[];%由个体连接数决定的每个个体在轮盘赌上的下届变量
end
m=m0;

for t=1:t0%增加新的个体,新增个体总数t0
   Xsum=0;%统计个体总连接数的变量
   for i=1:m
      Xsum=Xsum+Ent(i).connums;
      Ent(i).H=Xsum; %产生每个个体在轮盘赌上的位置
      Ent(i).L=Ent(i).H-Ent(i).connums;
   end
%此时Xum变量已经为现有所有个体连接数的加和


Ent(m+1).connums=2; %新增节点用m+1表示,它带有两个连接
Xsel = fix (Xsum*rand(1)+1);%生成一个介于1~Xsum之间的随机整数
for i=1;m
    Xselnum=i
     if(Ent(i).L< Xsel)&&(Ent(i).H>=Xsel)
%用生成的随机整数把被连接的节点选出来,实现按概率选择
    Ent(i).connums = Ent(i).connums+1
%第一个被选中的节点更新连接列表,将新节点加入连接列表
Ent(m+1).con=;%新节点将第一个被选中的节点放入连接列表
Xselnum=i;
%保存第一个被选中的节点编号到变量Xselnum,选择第二条边时会用到
     end
end
%此时新节点(m+1)的第一条连接已经完成,下面开始连接第二条边
if rand(1)<= q     % 以概率 q 连接到已选址节点的邻居上
        Xneb = fix( (Ent (Xselnum).  connums -1)*rand(1)+1);
% 生成一个介于1~ (Ent (Xselnum).  connums -1)之间的随机整数,即从第一个已选中节点的原有邻居中随机选中一个,排除掉新个体自己
Ent (Ent (Xselnum). con(Xneb)). con =[Ent(Ent (Xselnum). con(Xneb)).con;m+1];
%将新个体连接到第二个选中的节点上,将新个体编号写入第二个节选中节点的连接的列表中
Ent (Ent (Xselnum). con(Xneb)). connums = Ent (Ent (Xselnum). con(Xneb)). connums+1
% 将第二个节选中节点的连接数加1
Ent(m+1) . con = [ Ent(m+1) . con; Ent(Xselnum) . con(Xneb)];
% 更新新增节点的连接列表,将第二个被选中节点的编号加入
% 上面程序中(Ent (Xselnum).  connums -1)为第一个被选中节点的连接数减1
% 上面程序中Ent(Xselnum) . con(Xneb)是第二个被选中节点的编号
else   % 以概率1— q 按照BA模型的连接机制链接,排除掉第一个以选中节点
Fselected = 0;
while Fselected == 0
Xsell = fix(Xsum*rand(1)+1);
%生成一个介于1~Xsum之间的随机整数,Xsum为现有原有个体连接的加和
for i = 1:m
if (Ent(i) . L <Xsell)&&(Ent(i) . H >= Xsell)
   if  Xselnum ~= i   % 排除调第一个已被选中的节点
Ent(i) . connums = Ent(i) . connums +1;
% 给第二个被选中个体的连接数加1
Ent(i). con  = [Ent(i). con ; m+1];
% 更新第二个被选中个体的连接列表
Ent(m+1).con  = [ Ent(m+1) . con; i ];
%更新新增节点的连接列表,将第二个被选中节点的编号加入
Fselected = 1;
                    end
               end
          end
     end
end
%两条边连接完成,一个新节点已经加入网络
     m=m+1;
   end     % 对应新增节点的循环 for t = 1 : t0
nums = m ;  % 所有的t0个新节点已经加入网络
% 网络结构已经生成完毕,网络中总共有nums个节点,下面开始博弈,

for T =1.0+steps : steps : 2.0   %  b 循环取值
A =[ R  S; T P];  % 博弈矩阵A
% 给每个个体随机赋予初始策略C或D
for j =1 : nums
  if rand (1)<=Pc
Ent(j)  . CD=C;   %采用C策略个体的策略向量为[1,0]
Ent (j). NextCD=C;
%采用C策略个体的下一次策略向量仍然为[1,0],后面会用到
else
Ent (j)  . CD=D;  %采用C策略个体的策略向量为[1,0]
Ent (j). NextCD=D;
%采用D策略个体的下一次策略向量仍然为[1,0],后面会用到
end
end
%博弈参数初始化结束,产生策略向量ent. CD博弈开始
for t =1 ;times           %博弈从1开始,一直到times次结束
EntUiCTotal(t)=0; % 所有C策略个体总收益,后面要用到
EntUiTotal(t)=0;  % 所有个体总收益

         EntDCount(t)=0;   % D策略的个体个数,为了后面算合作者密度
      % 计算每个个体的博弈收益
        for j = 1 : nums
           SumNeb = 0;      % 每个节点初始收益
          for ik = 1 ; Ent(j) . connums
             SumNeb = SumNeb + Ent(j). CD*A*Ent(Ent(j) . con(ik)).CD';
                 % 个体计算邻居给自身带来的收益加和
           end
       Ent(j). Ui =a*SumNeb + (1-a)*(SumNeb/Ent(j). connums);
                % 计算加权收益
      end
        %计算结束
       for j =1 ; nums
            Xch = fix((Ent(j) . connums*rand(1)+1));
%生成一个从1到Ent(j) . connums的随机整数,个体从自己的邻居中随机选择了一个邻居
             if Ent(Ent(j) . con(Xch)) . Ui>Ent(j) . Ui
   % 比较自己和这个邻居的收益情况,(Ent(j) . con(Xch))是随机选出来的邻居的编号
           If rand(1)<=(Ent(Ent(j) . con(Xch)) . Ui    -  Ent(j).Ui/
((1-a)*T +a*T*max(Ent(j).connums,Ent(Ent(j).con(Xch)). Connums));
            % 以概率选择决定是否选择相应节点的策略
           Ent(j). NextCD=Ent(Ent(j).con(Xch)).CD;
           %选择节点(Ent(j).con(Xch)的策略为自己下一次的策略
        end
end

if  Ent(j) . CD == C
       EntUiCTotal(t) = EntUiCTotal(t) +Ent(j) . Ui;% 统计所有采用策略C的个体的总收益
  else
      EntDCount(t) = EntDCount(t) +1
  end
  EntUiTotal(t) = EntDCount(t) +Ent(j) . Ui;
         % 统计所有个体的总收益
  EntDCount(t)  = EntDCount(t) - EntDCount(t)
        % 统计所有采用策略D的个体的总收益
end
% 策略调整结束

dtD(t) = EntDCount(t);     % 统计所有采用策略D的个体总数
dtD(t) = numms - dtD(t);   % 统计所有采用策略C的个体总数


countD  =  dtD(t);        % 临时变量
countC  =  dtD(t);        % 临时变量
if countD == 0
      countD = 1;   %临时变量,确保使计算平均收益时分母不为0
end
if countC == 0
       countC = 1;     %临时变量,确保使计算平均收益时分母不为0
end
ptC(t)= dtC(t)/nums;           %计算C策略密度
    ptD(t) = 1- ptC(t);    %计算D策略密度
   utAvgC(t) = EntUiCTotal(t)/countC;  %计算所有采用策略C的个体的平均收益
utAvgC(t) = EntUiCTotal(t)/countD;  %计算所有采用策略D的个体的平均收益

for j = 1 ; nums
Ent(j) . CD=Ent(j) . NextCD;     %将新选策略付给自己的策略变量
      end

            str = sprintf( 'T =%g :       Ti = %g:    t =%g',T,Ti,t);
         % 显示程序运行到什么状态了,用于估计整个程序的运行时间
            disp(str);
      end
%% t 循环结束,每次博弈所产生的合作者密度存储在ptC(t)中
      Ttstate(TT) = T ;      %将T即b的值付给行变量Ttstate(TT)
        TidtC(TT,:) = dtC
      %对于第TT个b的不同时刻的合作者数量,每行为times,每列为不同的b
        TidtD(TT,:) = dtD;
        TidtC(TT,:) = ptC;
     %对于第TT个b的不同时刻的合作者密度,每行为times,每列对应于不同的b
       TidtD(TT,:) = ptD;
       TiutC(TT,:) = utAvgC;
%对于第TT个b的不同时刻的合作者的平均,每行为times,每列对应于不同的b
       TiutD(TT,:) = utAvgD;
       TiptCAvg(TT) = sum(ptC(times - timecount+1: times))/timecount;
       %计算最后多少步的合作者密度的均值,每个值对应于不同b条件下的合作者均衡密度
       TiptDAvg(TT) = sum(ptD(times - timecount+1: times))/timecount;
       TiutCAvg(TT) = sum(utAvgC(times - timecount+1: times))/timecount;
       TiutDAvg(TT) = sum(utAvgD(times - timecount+1:times))/timecount;
              TT=TT+1;

              %  for T = 1.0 +steps : syeps : 1.1 循环结束,Ti进行了一次
  % 将第Ti次的详细结果保存到结构体XTiptCAvg(Ti) . 中
       XTiptCAvg(Ti) . TidtC = TidtC;
       XTiptCAvg(Ti) . TiptC = TiptC;
       XTiptCAvg(Ti) . TidtD = TidtD;
       XTiptCAvg(Ti) . TiptD = TiptD;
       XTiptCAvg(Ti) . TiutC = TiutC;
       XTiptCAvg(Ti) . TiutD = TiutD;
       XTiptCAvg(Ti) . TiptCAvg0 = TiptCAvg;
       XTiptCAvg(Ti) . TiptDAvg0 = TiptDAvg;
       XTiptCAvg(Ti) . TiutAvgC0 = TiutAvgC;
       XTiptCAvg(Ti) . TiutAvgD0 = TiutAvgD;
        %生成对应于Ti的矩阵,每行为第Ti次的b循环结果
            DatptCAvgFinal(Ti,:)=TiptCAvg;
            DatptDAvgFinal(Ti,:)=TiptDAvg;
            DatuiCAvgFinal(Ti,:)=TiutAvgC;
            DatuiDAvgFinal(Ti,:)=TiutAvgD;
end % Ti循环结果
    %                      处理数据并绘制图形
   FTiptCAvg = sum(DatptCAvgFinal)/Ticount;   % 将 DatptCAvgFinal矩阵的每行对应相加,然后除以Ticount次
      FTiptDAvg = sum(DatptDAvgFinal)/Ticount;  
      FTiutAvgC = sum(DatuiCAvgFinal)/Ticount;  
      FTiutAvgD= sum(DatuiDAvgFinal)/Ticount;  

     Subplot(2, 1, 1);   plot(Ttstate , FtiptCAvg);
     Disp('********************运行完毕********************');

二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

关键词:博弈模型 Count Times Steps Input matlab 程序问题 平均值 序列号 模型

请教,解决了吗,最近也在看复杂网络上博弈,在研究Matlab实验

使用道具

柠檬风逸 发表于 2021-11-16 16:45:54 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
你好请问解决了吗,最近也在研究这个

使用道具

柠檬风逸 发表于 2021-11-16 16:45:56 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
你好请问解决了吗,最近也在研究这个

使用道具

柠檬风逸 发表于 2021-11-16 16:45
你好请问解决了吗,最近也在研究这个
你好,请问你解决了吗,想请较一下

使用道具

您需要登录后才可以回帖 登录 | 我要注册

本版微信群
加好友,备注cda
拉您进交流群

京ICP备16021002-2号 京B2-20170662号 京公网安备 11010802022788号 论坛法律顾问:王进律师 知识产权保护声明   免责及隐私声明

GMT+8, 2024-3-29 19:35