vensim演化博弈案例
vensim案例分析精品PPT课件精选全文完整版
1.系统动力学发展历程
❖ J.W.Forrester等教授在系统动力学的主要成果： ❖ 1958年发表著名论文《工业动力学——决策的一个重要突
破口》，首次介绍工业动力学的概念与方法。 ❖ 1961年出版《工业动力学》(Industrial Dynamics)一书，
该书代表了系统动力学的早期成果。 ❖ 1968年出版《系统原理》(Principles of Systems)一书，
2.系统动力学的原理
系统动力学是一门分析研究信息反馈系统的学科。它 是系统科学中的一个分支，是跨越自然科学和社会科学的 横向学科。
系统动力学基于系统论，吸收控制论、信息论的精髓， 是一门认识系统问题和解决系统问题交叉、综合性的新学 科。
从系统方法论来说，系统动力学的方法是结构方法、 功能方法和历史方法的统一。
论述了系统动力学的基本原理和方法。 ❖ 1969年出版《城市动力学》(Urban Dynamics)，研究波
士顿市的各种问题。 ❖ 1971年进一步把研究对象扩大到世界范围，出版《世界动
力学》(World Dynamics)一书，提出了“世界模型II”。
1.系统动力学发展历程
1972年他的学生梅多斯教授等出版了《增长的极限》 (The Limits to Growth)一书，提出了更为细致的“世界模 型III”。这个由罗马俱乐部主持的世界模型的研究报告已被 翻译成34种语言，在世界上发行了600多万册。两个世界 模型在国际上引起强烈的反响。
LOGO
系统动力学
System Dynamics
2009.10.31
Contents
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系统动力学发展历程
2Leabharlann 系统动力学的原理3系统动力学基本概念
基于Vensim-PLE啤酒游戏仿真实验报告
基于Vensim-PLE啤酒游戏仿真实验报告基于Vensim PLE啤酒游戏仿真实验报告专业班级：工业工程一班*名：***学号：***********2 基于Vensim PLE啤酒游戏仿真1.实验报告2.提交啤酒游戏的因果关系及仿真结果基于Vensim PLE啤酒游戏仿真实验报告一、实验目的与要求1.1实验目的(1)初步掌握VENSIM软件的仿真模拟过程，认识并了解VENSIM软件VENSIM是一个建模工具，可以建立动态系统的概念化的，文档化的仿真、分析和优化模型。
PLE（个人学习版）是VENSIM的缩减版，主要用来简单化学习动态系统，提供了一种简单富有弹性的方法从常规的循环或储存过程和流程图建立模型。
本实验就是运用VENSIM进行系统动力学仿真，进一步加深对系统动力学仿真的理解。
（2）以上机题目所给的啤酒游戏为案例实际操作VENSIM软件进行模拟仿真运用系统动力学的原理和VENSIM软件构建了啤酒游戏的供应链模型，以及各相关因素之间的因果反馈关系模型。
模拟仿真一个供应链流程的运行。
从而将系统动力学的知识与软件实际操作融会贯通，更加了解该软件的应用。
（3）通过模拟仿真的结果来分析牛鞭效应牛鞭效应，就是指当供应链上的各级供应商只根据来自其相邻的下级销售商的需求信息进行供应决策时，需求信息的不真实性会沿着供应链逆流而上，产生逐级放大的现象。
通过增加供应链模型节点个数并对其仿真结果进行分析，证明随着供应链长度的增加，牛鞭效应也愈加明显；对VMI 库存管理模式与传统库存管理模式的系统结构及运营绩效进行了比较，说明供应链成员间的信息共享可以有效地弱化牛鞭效应。
1.2实验要求啤酒游戏中包含零售商、批发商、供应商三个成员。
同时对游戏中的参数进行如下假设：消费者对啤酒的前4周的需求率为300箱/周，在5周时开始随机波动，波动幅度为±200，均值为0，波动次数为100次，随机因子为4个。
假设各节点初始库存和期望库存为1000箱，期望库存持续时间为3周，库存调整时间为4周，预测平滑时间为5周，生产延迟时间和运输延迟时间均为3周，且为3阶延迟；不存在订单延迟。
系统动力学及Vensim建模与模拟技术PPT课件
主要内容Βιβλιοθήκη (1)系统动力学简介 系统动力学发展历史 系统动力学主要应用领域 系统动力学学科基础 系统动力学建模基本过程
(2)Vensim 软件简介 软件配置 基本功能 用户界面 模型库及辅助知识
(3)系统动力学及Vensim建模基础 因果链与反馈 因果回路图构建 流图构建
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系统动力学建模流程
任务调研 问题定义 划定界限
系统分析
反馈结构分析 变量定义
结构分析
建立方程
建立模型
模型模拟
模型评估
政策分析与模型使用
修改模型
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系统动力学数学描述
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根据分解原理
系统S划分成若干个(p个)相互关联的子系统(子结构)St。
式中：
SSiS1p
S——代表整个系统；
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Vensim 软件的历史
Vensim 专利技术
Causal Tracing™ Subscripting Optimization Venapp Flight Simulators
(Learning Environments) Resource Allocation algorithm
技术科学和基础理论。主要有反馈理论、控制理论、控制论、信息沦、非 线性系统理论，大系统理论和正在发展中的系统学。
应用技术——第三层次。为了使系统动力学的理论与方法能真正用于分析 研究实际系统，使系统动力学模型成为实际系统的“实验室”，必须借助 计算机模拟技术。
13
系统动力学建模框架和结构
策略的执行 策略分析
数学工具选择的指导思想（以模拟为主、演绎为辅） 模型的精度与控制（社会复杂系统应用中建模与成本控制）
vensim软件案例
(14)(14)A车辆购置税=购车价格*购置税率
(15)(15)C购置税率= 0.1
(16)(16)A调整牌照费用=牌照费用*控制因子
(17)(17)A控制因子= 1
(18)(18)L牌照费用= INTEG (费用增长率*牌照费用,牌照费用初始值)
(1)(1)L私车保有量= INTEG (年需求量-年报废量,私车保有量初始值)
(2)(2)N私车保有量初始值= 81084
(3)(3)R年报废量=私车保有量*报废率
(4)(4)C报废率= 0.067
(5)(5)R年需求量=私车保有量*增长率
(6)(6)A增长率=经济因素^0.4*地面交通^0.15*政策因素^0.15*消费心理^0.1*使用因素^0.1*轨道交通^0.1*消费满足程度
8私车保有量+户均拥有量+示范效应+消费心理+增长率+年需求量+私车保有量
9私车保有量-年需求量+年增长量+牌照供需比（以下同5、6）
10私车保有量+年报废量-年增长量+牌照供需比（以下同5、6）
上海私车发展因果关系错综复杂，各影响因素又相互制约，相互依赖。总共因果反馈回路有15条（回路6可以一分为二，而回路9、10分别可以分为三条），下面对上述的10条反馈回路做进一步解释。
5私车保有量+城市汽车总量-车均道路面积-地面交通压力-牌照投放量+牌照供需比- 牌照费用-消费心理+增长率+年需求量+私车保有量
6私车保有量+城市汽车总量-车均道路面积-交通压力-牌照投放量+牌照供需比-牌照费用+私车价格-收入支出比+增长率+年需求量+私车保有量
演化博弈的实例
演化博弈的实例关于演化经济学对新古典经济学的超越及其理论框架的形成演化经济学非常强调随机因素对经济社会系统及经济人的影响作用。
新古典经济学认为即使不存在不确定因素因其是以随机变量的形式出现在数学方程内并给定随机变量的分布理性代理人仍可找到最优化行为。
而演化经济学认为随机因素起着关键作用特别是在决策和搜寻革新过程中这种不确定性使长期最优化决策难以实现进化过程的长期趋势难以预测。
理性与有限理性最优与满意它们成为演化经济学对新古典经济学前提假定的重要反叛和超越。
自亚当·斯密以来古典经济学、新古典经济学深受物理学的影响在假定最大化行为的前提下它们集中研究机制均衡问题。
尽管凯恩斯从非均衡思想出发从有效需求原理来构造宏观经济理论通过非均衡思想建立了宏观总量分析方法并对均衡思想有所冲击。
然而以萨缪尔森为代表的新古典综合派使微观与宏观对接并仍在均衡框架内进行分析。
后凯恩斯主义尽管从非均衡、动态、关注制度文化角度来分析经济过程但主流经济学一直被均衡思想和范式所支配并建立了以均衡分析为核心的经济分析体系。
20世纪80年代后演化思想又促使人们在主流经济体系之外发展经济演化理论。
从亚当·斯密、马歇尔、熊彼特、凡勃伦、哈耶克等人的思想演变中可看出经济学正在进行着从均衡走向演化的范式变迁。
这种变迁折射着两种思想交锋的历程并在一定程度上反映着对新古典经济学分析模式的超越。
总之经济学各流派的研究方法表明西方主流经济学的精髓是从确定性到不确定性。
这是对演化经济学不确定性引起的有限理性和满意假说的最好概括。
(三)多样性对同质性的超越演化经济学的本质特征是由于“新奇”创生而形成的多样性思考。
因此其研究方法是关注超经济人的个体群思考。
与个体群思考相对立新古典经济学侧重使用类型学思考的方法。
类型学思考是把所有的变异都看作是对理想类型的偏离看作是由于暂时的干涉力量所导致的畸变。
所以为了集中在现象真实的本质上类型学思考就把基本类型和它们的具体例子之间的差异看作是某种可以忽视的东西。
制造商与物流公司演化博弈系统动力学模型
制造商与物流公司演化博弈系统动力学模型徐向宇;李乃梁;秦鸣鹤;孟英晨【摘要】针对目前制造商与物流公司之间所存在的道德风险问题,利用演化博弈理论和系统动力学理论研究了双方策略博弈的演化过程,提出了能够降低该供应链中道德风险的策略.首先基于制造商和物流公司合作过程中的诚信和败德行为,建立了其道德风险的演化博弈模型并分析了演化路径.根据制造商与物流公司的博弈演化模型建立了它们的系统动力学模型,利用vensimPLE5.6a软件仿真系统动力学模型验证了演化博弈模型的分析结果.最后利用仿真分析结果提出了能够有效降低供应链道德风险的双边动态惩罚策略.%As the problem of moral hazard exists in current manufacturers and logistics companies,the paper used evolutionary game and system dynamics theory to study on the evolution of moral hazard,put forward strategy that can reduce the moral hazard in the supply chain..Firstly,based on the integrity and immoral behavior of the process of cooperation between the manufacturer and logistics company,the paper established the evolutionary game model of moral hazard and analyzes the evolutionary path.A ccording to the game evolution model of manufacturers and logistics company the system dynamics model was established and used vensim PLE5.6a simulates the evolutionary equilibrium and validate the result of analysis.Finally put forward the two sides of the dynamic penalty strategy that can effectively reduce the risk of supply chain by the simulation results.【期刊名称】《机械设计与制造》【年(卷),期】2017(000)006【总页数】4页(P259-262)【关键词】供应链;博弈论;道德风险;系统动力学【作者】徐向宇;李乃梁;秦鸣鹤;孟英晨【作者单位】中国矿业大学矿业学院,江苏徐州221116;中国矿业大学矿业学院,江苏徐州221116;中国矿业大学矿业学院,江苏徐州221116;中国矿业大学矿业学院,江苏徐州221116【正文语种】中文【中图分类】TH16;N941.3目前许多制造商将产品配送外包给物流公司，但是物流公司有时无法准时安全地送达货物，制造商因而失去客户。
演化博弈模型及其应用
参考内容
内容摘要
在当今复杂多变的社会环境中，合作与竞争并存的现象越来越普遍。这种环 境下，博弈论为我们提供了一个理解和分析这种复杂性的有力工具。特别是合作 竞争博弈模型，它强调了博弈中ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ与者之间的合作和竞争的交互性质，对于我们 理解和解决实际问题具有重要的启示作用。
一、合作竞争博弈模型概述
一、合作竞争博弈模型概述
2、社会学
2、社会学
在社会学领域，演化博弈模型被用来解释社会规范、社会习俗、文化传承等 社会现象的形成和演变。例如，研究者可以通过演化博弈模型来分析个体之间的 行为互动如何影响整个群体的行为模式和文化传承。
3、经济学
3、经济学
在经济学领域，演化博弈模型被广泛应用于研究市场行为、产业演化、金融 风险等方面。例如，研究者可以通过演化博弈模型来分析企业在市场竞争中如何 调整自己的策略，以及这种策略调整如何影响整个市场的竞争格局和稳定性。
四、结论
四、结论
总的来说，合作竞争博弈模型为我们理解和解决实际问题提供了一个有效的 框架。它让我们认识到，在复杂的现实世界中，合作和竞争并存是一种常态。通 过理解和运用这种博弈模型，我们可以更好地处理各种人际关系，实现更大的利 益。
谢谢观看
二、合作竞争博弈模型的策略选 择
二、合作竞争博弈模型的策略选择
在合作竞争博弈模型中，策略的选择是关键。一般来说，主要有以下几种策 略：
1、合作策略：这种策略主要是为了通过合作实现更大的利益。合作策略通常 需要考虑的是如何与其他局中人建立合作关系，以及如何维护这种合作关系。
二、合作竞争博弈模型的策略选择
3、随机演化博弈模型
随机演化博弈模型则考虑了更多随机因素对博弈过程的影响。例如，个体的 策略调整可能会受到随机事件的影响，或者整个群体的策略分布可能会因为随机 因素而发生意想不到的变化。在这种模型中，随机性成为了影响策略演化的重要 因素。
演化博弈模型PPT课件
2：部分博弈分析浅尝辄止，比如对银行与监管部门 的博弈分析过于简单
3：博弈模型中相关变量设计不够合理，结论与实际 情况有所偏离
4：研究成果实际应用性不强
•授课：XXX
•2
演化博弈模型的构建
首先：设定参与主体与策略集合：
银行与银行之间存在着执行绿色信贷与不执行绿色信贷的利益博弈，因 此将其作为二元博弈的参与主体。
前人研究的概述
1：国际实践和经验借鉴
2：结合我国节能减排工作现状，分析绿色信贷制度存在的不足 并提出建议
3：利用SWOT分析方法，分析商业银行在推行绿色信贷上的利 益得失 4：利用博弈论分析方法，研究绿色信贷主体利益，进而分析 绿色信贷推行阻力
•授课：XXX
•1
前人研究单位缺陷
运用博弈论来研究绿色信贷的研究结论相对更为理性和深入，建议也更具针对性， 但也存在一些欠缺：
•授课：XXX
•4
演化过程
根据上述得益可得到复制动态方程为：
•授课：XXX
•5
接下来，要找出动态方程的稳定状态
经计算，动态方程的稳定状态主要有3个：
•授课：XXX
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•授课：XXX
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第一种情况：
•授课：XXX
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第二种情况：
•授课：XXX
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博弈参数分析：
在“鹰鸽博弈”情形中，在其稳定状态下，总有一定比例的银行不实施 绿色信贷，并且这个比例是稳定的。重要的是，参数值的变化可以使得这个 稳定比例不断缩小并趋近于零，也就是说，可以使得实施绿色信贷的银行的 比例趋向于1。
•授课：XXX
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谢谢老师和同学们
演化博弈论案例
演化博弈论案例演化博弈论是博弈论的一个重要分支，它研究的是在演化过程中个体之间的相互作用和竞争。
在自然界和社会生活中，演化博弈论都有着广泛的应用。
下面，我们将通过一些具体的案例来说明演化博弈论在现实生活中的应用。
案例一，斑马群体的迁徙。
斑马群体的迁徙过程中存在着一种“安全性与效率”的博弈。
斑马在迁徙过程中需要面对掠食者的威胁，为了保护自己，它们会形成一个紧密的群体，以增加自身的安全性。
然而，这种紧密的群体也会降低迁徙的效率，因为群体中的每一只斑马都需要花费更多的精力来保持队形。
因此，斑马群体在迁徙过程中需要在安全性和效率之间进行权衡，这就是一个典型的演化博弈过程。
案例二，企业之间的竞争。
在市场经济中，各个企业之间存在着激烈的竞争。
在这种竞争中，企业需要考虑自身的利润最大化和市场份额的扩大。
如果一个企业选择了高品质的产品，那么它可能会获得更多的市场份额，但同时也需要承担更高的生产成本。
而如果一个企业选择了低品质的产品，那么它的生产成本会降低，但市场份额可能会受到影响。
因此，企业之间的竞争可以看作是一个演化博弈的过程，它需要在产品质量和成本之间进行权衡。
案例三，社会合作与自利之间的博弈。
在社会生活中，个体之间存在着合作与竞争的关系。
在一些公共事务中，个体可以通过合作获得更大的利益，但同时也需要承担一定的成本。
然而，如果个体选择了自私行为，那么整个社会可能会面临一些问题。
因此，社会合作与自利之间的博弈成为了一个重要的研究课题。
演化博弈论可以帮助我们理解在社会生活中个体之间的合作与竞争的动态平衡。
结语。
演化博弈论作为博弈论的一个重要分支，对于理解自然界和社会生活中的种种现象具有重要的意义。
通过以上案例的介绍，我们可以看到演化博弈论在现实生活中的广泛应用，它为我们理解个体之间的相互作用和竞争提供了重要的理论工具。
希望本文的介绍能够帮助读者更好地理解演化博弈论的概念和应用。
啤酒游戏及其牛鞭效应的vensim模拟
啤酒游戏及其牛鞭效应的vensim模拟啤酒游戏：该游戏是由麻省理工学院斯隆治理学院在20世纪60年代创立的库存治理策略游戏，该游戏形象地反映出牛鞭效应的存在及阻碍。
几十年来，游戏的参加者成千上万，但游戏总是产生类似的结果。
因此游戏产生恶劣结果的缘故必定超出个人因素, 这些缘故必定是藏在游戏本身的结构里。
在游戏中，零售商通过向某一批发商订货，来响应顾客要求购买的啤酒订单，批发商通过向生产啤酒的工厂订货来响应那个订单。
该实验分成三组，分别扮演零售经理、批发经理和工厂经理。
每一组都以最优的方式治理库存，准确订货以使利润最大化。
案例介绍：此案例要紧是通过模拟啤酒游戏来仿真供应链中的牛鞭效应，从为改善牛鞭效应来提供关心。
第一假设啤酒游戏中包含零售商、批发商、供应商三个成员。
同时对游戏中的参数进行如下假设：市场对啤酒的前4周的需求率为1000周/箱，在5周时开始随机波动，波动幅度为±200，均值为0，波动次数为100次，随机因子为4个。
假设各节点初始库存和期望库存为3000箱，期望库存连续时刻为3周，库存调整时刻为4周，移动平均时刻为5周，生产延迟时刻和运输延迟时刻均为3周，不存在订单延迟。
仿真时刻为0～200周，仿真步长为1周。
期望库存等于期望库存连续时刻和各节点的销售推测之积。
(01) FINAL TIME = 100Units: MonthThe final time for the simulation.(02) INITIAL TIME = 0Units: MonthThe initial time for the simulation.(03) SAVEPER =TIME STEPUnits: Month [0,?]The frequency with which output is stored.(04) TIME STEP = 1Units: Month [0,?]The time step for the simulation.(05) 市场需求率=1000+if then else(Time>4,random normal(-200,200,0,100,4),0) Units: **undefined**(06) 库存调整时刻=4Units: **undefined**(07) 批发商发货率=delay3(零售商订单,运输延迟)Units: **undefined**(08) 批发商库存= INTEG (生产商发货率-批发商发货率,3000)Units: **undefined**(09) 批发商期望库存=批发商销售推测*期望库存覆盖时刻Units: **undefined**(10) 批发商订单=max(0,批发商销售推测+(批发商期望库存-批发商库存)/库存调整时刻)Units: **undefined**(11) 批发商销售推测=smooth(批发商发货率,移动平均时刻)Units: **undefined**(12) 期望库存覆盖时刻=3Units: **undefined**(13) 生产商发货率=delay3(批发商订单,运输延迟)Units: **undefined**(14) 生产商库存= INTEG (生产商生产率-生产商发货率,3000)Units: **undefined**(15) 生产商期望库存=期望库存覆盖时刻*生产商销售推测Units: **undefined**(16) 生产商生产率=delay3(生产商生产需求,生产延迟)Units: **undefined**(17) 生产商生产需求=max(0,生产商销售推测+(生产商期望库存-生产商库存)/库存调整时刻)Units: **undefined**(18) 生产商销售推测=smooth(生产商发货率,移动平均时刻)Units: **undefined**(19) 生产延迟=3Units: **undefined**(20) 移动平均时刻=5Units: **undefined**(21) 运输延迟=3Units: **undefined**(22) 零售商库存= INTEG (批发商发货率-市场需求率,3000)Units: **undefined**(23) 零售商期望库存=期望库存覆盖时刻*零售商销售推测Units: **undefined**(24) 零售商订单=max(0,零售商销售推测+(零售商期望库存-零售商库存)/库存调整时刻)Units: **undefined**(25) 零售商销售推测=smooth(市场需求率,移动平均时刻) Units: **undefined**运行结果，能够看到牛鞭效应明显。
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第四章 系统动力学仿真模型由于上海地区的汽车市场只是全国市场的一部分，其供应系统除了上海本地汽车生产企业之外，还有全国各地的汽车企业。
随着加入WTO ，汽车产业逐步放开，将使我国的汽车市场成为国际市场的一部分，而价格也将与国际市场接轨。
另外世界汽车市场上潜在的生产能力极大，总体上已经形成生产过剩的卖方市场。
因此上海地区的汽车市场主要是需求问题。
研究上海市私车发展的主要问题也将是需求问题。
本文建立上海地区私车变化的系统动力学模型，从需求方面来研究上海市的私车发展。
图4-1 上海市私家车系统组成结构图§4.1 系统分析§4.1.1 系统边界的确定系统动力学分析的系统行为是基于系统内部要素相互作用而产生的，并假定系统外部环境的变化不给系统行为产生本质的影响，也不受系统内部因素的控制。
因此系统边界应规定哪一部分要划入模型，哪一部分不应划入模型，在边界内部凡涉及与所研究的动态问题有重要关系的概念模型与变量均应考虑进模型；反之，在界限外部的那些概念与变量应排除在模型之外。
根据系统论原理，一个完整的城市居民私家车消费系统不仅包括汽车的流通、交换和消费等环节，而且还包括城市人口、经济、社会环境和消费政策、公交等其他指系统，它是一个复杂的社会经济大系统（图4-1）。
只有建立一个适合于该系统的动态分析模型，才可能全面准确地研究系统中各因素间的相互作用关系和它们对系统行为的影响。
根据系统建模的目的，本文研究系统的界限大体包括以下内容：私车的需求量私车的报废量私车的市场保有量私车的价格私车的使用费用私车发展系统城市公交系统城市市政系统汽车市场系统人口经济系统私车的上牌费用牌照限额居民人均可支配收入上海市人口数量上海市总户数政策因素公交汽车、出租车数量停车车位道路面积此外，还有其他许多内容，如摩托车的数量、汽车的质量、品牌种类等，均不划入系统的界限内。
§4.1.2 因果关系分析系统动力学的研究重点在于自反馈机制的系统动力学问题。
vensim演化博弈案例
vensim演化博弈案例
vensim是一种用于系统动力学建模的软件，也可以用于演化博弈模型的建模和仿真。
本文将介绍一个vensim演化博弈案例。
这个案例是关于两个种群的博弈，每个种群有两种策略：合作和背叛。
合作是互惠互利的，背叛是自私的。
策略的效果取决于对手的策略。
如果两者都合作，那么两者都会获得奖励；如果一个合作，另一个背叛，那么背叛者会获得更多的奖励，而合作者会损失；如果两者都背叛，那么两者都会受到惩罚。
在这个案例中，两个种群的初始策略随机分配，然后通过演化博弈来改变策略。
具体来说，每个个体按照一定的概率随机选择另一个个体进行博弈，然后根据博弈结果和一定的遗传规则（例如，成功的策略有更高的概率被遗传给下一代）来更新自己的策略。
这个过程不断重复，直到达到某个稳定状态。
通过使用vensim，我们可以建立演化博弈模型，并进行仿真和分析。
我们可以尝试不同的参数设置和遗传规则，来观察种群的演化和最终的稳定状态。
我们还可以对模型进行敏感性分析，来了解模型的鲁棒性和可靠性。
这些分析可以帮助我们更好地理解演化博弈的规律和机制，以及预测不同策略在不同环境下的表现。
- 1 -。
第三章-第五节-演化博弈模型ppt课件
dx/dt
③ 假设v=8，c=4（表示种群间和平共
处所得到的收益大于两者冲突导致的损失）
dx/dt
0
ESS： x*=1
1
x
0
1
x
ESS： x*=1
当c≤v时，种群间宁可发生冲突，也不愿意和平共处以获得更多的收益。主要原因
在于当一方忍让时，另一方可获得更多收益。
完整版PPT课件
这是一种悲剧。目前，人类的现状和理性尚不能解决这种悲剧。
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（四）蛙鸣博弈的复制动态和ESS
蛙鸣 A 不鸣
蛙B
鸣
不鸣
P-z ，P-z
m-z ，1-m
1-m，m-z
0 ，0
➢ m、P为求偶成功的概率 ➢ z为机会成本(体力消耗、危险性等)
满足：m ∈ (0.5,1]，m<P≤1
令x为采用“鸣”策略的群体比例，1-x为采用“不鸣”策略的群体 比例 则复制动态方程F(x)：
则： dx x2 x3
dx dt
xUY
U
dt
当x=0时，稳定；
复制完动整版态P方PT课程件
当x>0时，最终稳定于x*=6 1
dx/dt
dx x2 x3
dt
甲Y
N
乙
Y
N
1，1
0 ，0
0， 0
0，0
0
1x
图1 签协议博弈的复制动态相位图
x*=0，x*=1为稳定状态，此时，dx/dt=0 但x*=1为ESS，即最终所有人都将选择“Y”
A：“进入”的群体比例为x “不进”的群体比例为1-x
B：“打击”的群体比例为y “不打击”的群体比例为1-y
基于系统动力学的突发社会安全事件舆情演化影响研究
基于系统动力学的突发社会安全事件舆情演化影响研究作者：于泳琪祁凯来源：《中国新通信》2024年第07期摘要：隨着互联网发展，突发社会安全事件引发网络舆情已是常态现象，而通过挖掘对舆情演化整个周期产生影响的关键因素，有助于政府及相关部门有针对性地进行舆情引导和调控，防止舆情发酵破坏网络社会，并维护现实社会的和谐稳定。
本研究将突发社会安全事件舆情分为网民群体、网络媒体和政府部门三个子系统，构建其演化模型，并采用Vensim PLE软件对模型进行模拟仿真。
根据理论分析和仿真结果，挖掘突发社会安全事件网络舆情演化的关键因素，帮助政府在引导舆情时快速锁定解决切入点，节省前期不必要的准备时间，从而有效提高政府治理舆情效率，并为突发事件的应对和治理提供新思路。
关键词：突发社会安全事件；网络舆情演化；系统动力学一、文献回顾虽然对于突发社会安全事件网络舆情的研究不断展开，但是主要常用的定量方法仍然仅限于演化博弈、系统动力学和SIR模型等。
近几年，大数据与人工智能不断兴起发展，吸引着各方学者的目光。
而随着舆情演化定量分析的进一步深入，机器学习、文本挖掘、事理图谱等新兴研究技术逐渐出现，并应用于舆情传播领域。
Tan X等对于大型网络舆情的演化研究与BERT-LDA文本分析方法相融合[1]。
陈璟浩等运用生存分析法对70起突发社会安全事件网络舆情的演化进行分析，以描述各类社会安全事件网络舆情生存周期的方式，探索出了影响社会安全事件网络舆情生存时间的影响因素[2]。
田依林等运用事理图谱方法对新冠肺炎疫情生成的舆情演化路径进行分析[3]。
综上所述，相关学者对网络舆情的演化路径和传播规律进行了分析研究，但鲜有学者运用系统动力学研究突发社会安全事件网络舆情的演化路径，并且目前相关文献资料比较有限。
基于此，本文根据史波提出的突发事件网络舆情演化“形成-发展-结束”三阶段，构建了突发社会安全事件网络舆情演化动力系统[4]，深入挖掘了突发社会安全事件网络舆情演化影响因素的作用路径和作用方式，并进一步比较影响因素的作用力度，以期为政府能够及时治理网络舆情提供理论基础和可行的方式方法。
供应商与零售商演化博弈系统动力学模型
供应商与零售商演化博弈系统动力学模型蔡玲如;吴思俊;陈双【摘要】本文针对供应链管理中供应商与零售商之间演化博弈进行分析,讨论各种条件下演化稳定均衡的存在性,建立相应的系统动力学模型并对分析结果进行仿真验证.文章主要针对产品推广初期博弈双方不存在演化稳定均衡的情况提出了动态惩罚策略.仿真结果表明供应商采用动态惩罚策略改变了演化稳定均衡不存在的结果,并且能有效地促使零售商对产品销售采取积极态度.系统动力学为演化博弈理论在供应链管理的应用提供一个政策仿真实验平台.【期刊名称】《汕头大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2015(030)001【总页数】11页(P53-63)【关键词】供应链;演化博弈;系统动力学;动态惩罚策略【作者】蔡玲如;吴思俊;陈双【作者单位】汕头大学工学院,广东汕头515063;汕头大学工学院,广东汕头515063;中国能源建设集团广东省电力设计研究院,广东广州510663【正文语种】中文【中图分类】N941.3在供应商和零售商之间如何建立良好的关系、形成有效的合约、以提高供应链整体的运作效率和效益并增强其竞争力是供应链管理中的重要的问题.博弈论作为一种对策论，已逐渐成为研究供应链管理问题的主要工具之一[1].传统博弈论中的博弈双方“完全理性”的假设在实际应用中是难以满足的，博弈往往是一种长期的博弈，博弈双方通过在博弈过程中不停获取对方或者外界的信息不断学习，改变自己的策略.演化博弈理论突破了这种限制，将博弈参与者假设为有限理性的，具有一定的适应性学习能力[2].文献[2]应用演化博弈理论建立了单供应商和单零售商的动态监察模型并给出演化稳定策略（Evolutionary Stable Strategy，ESS）及其满足的条件[2].关于供应商和零售商行为研究除了可以建立推动式的监察模型之外，还可以从激励的角度构建拉动式的激励模型[2-5].目前所看到的大部分文献都仅仅是在静态惩罚（激励）机制的演化博弈模型上分析ESS 的存在条件，没有进一步分析惩罚（激励）机制对演化博弈结果的影响.供应链中影响供应商和零售商决策的很多因素是相互影响的，过分的简化模型很难得到有效的分析结果.随着博弈模型变量参数的不断细化，对演化博弈的定性分析就变得很困难，ESS存在条件的也难以判断和满足.文献[6]用系统动力学（System Dynamics，SD）建立了一个简单的混合战略博弈模型，仿真结果和定性分析表明其动态博弈过程存在波动性.文献[7]利用SD建立了一个双寡头博弈模型来描述两个竞争者之间的关系，其仿真结果表明模型在一定的参数变化条件下，系统会出现霍普夫分歧，系统收敛到一个有限循环，也可能出现类周期和混沌等复杂行为，并非出现常规的均衡收敛.SD为研究不完全信息条件下演化博弈的复杂动态演化过程提供了一种有效的辅助手段.本文将演化博弈与系统动力学相结合，考虑有限理性和信息不确定的条件下，对供应商和零售商之间的一类二级供应链合作问题进行演化均衡稳定性分析，并建立相应的SD演化博弈模型以揭示供应商与零售商之间演化博弈的动态特性.考虑一个供应商和一个零售商组成的委托代理关系之间的博弈问题，供应商是委托人，零售商是代理人.产品销售采用统一零售价，供应商以促销价格提供产品给零售商，零售商选择对产品采取各种促销手段来提高产品的销售量.由于单个零售商的促销手段，如广告、赠饮，可以提高产品的宣传效果，往往也能够促进其他零售商的销量，因此可能出现零售商在产品促销行为上的“搭便车”.最初采取促销手段的零售商往往由于促销费用而获得比其他零售商少的利益，最终也放弃促销.供应商无法预测到某个零售商是否会努力对产品进行促销，只能通过抽样检查的手法来判断，对消极销售的零售商采取一定的惩罚，零售商也无法预测供应商什么时候会对其进行销售方式的检查，其策略选择就是对产品进行促销销售或者不进行促销销售.1.1.基本假设与记号基本假设：①供应商希望零售商能够根据具体市场情况对产品进行促销销售，提高产品知名度及其市场销售，因此供应商将部分市场推广费用作为促销让利，提供优惠的批发价格给零售商；零售商希望拿到产品的优惠批发价，从而获得产品利润最大化.②供应商的策略选择可以是对零售商促销情况进行（检查，不检查），φ表示单位时间内零售商被抽查的概率（决策变量）；零售商从供应商进行订货销售，对产品可以采用促销销售或不采用促销销售，θ表示零售商在单位时间内采取促销销售产品的概率（决策变量）.③以群体比例代表个体策略选择概率.模型假设演化博弈在供应商群体与零售商群体间进行，供应商每次随机与零售商群体中的个体进行博弈，供应商群体与零售商群体通过群内个体学习，采用动态复制方程来改变策略选择的比例.④零售商在一个随机市场上销售产品，不考虑库存成本、时间延迟，并且供应商存储量足够大，可以随时满足零售商的订货需求，因此零售商的订货量与其销售量是相等的；记号：c（0＜c＜ps）表示促销条件下供应商提供的产品优惠批发价；ps是非促销条件下供应商提供的正常批发价，p为产品零售价格，A=（ps-c）为单位产品促销费用，B=（p-ps）为零售商正常销售获益.q表示单位时间内产品销售价格为p时，未采取任何促销措施时的市场需求.qi表示单位时间内零售商采取促销手段时的销售量增量.Q表示零售商每次订货时的订货批量.Cp表示零售商采取促销手段时，单位产品的促销费用.Cs（Cs＞0）表示供应商对零售商销售情况进行检查的开销成本. P（P＞Cs）表示供应商对零售商消极销售产品采取的惩罚.1.2.获益矩阵假设供应商采用惩罚激励机制，则供应商与零售商之间的博弈获益矩阵如表1所示：对于零售商而言，采取促销策略的期望获益为：采取“不促销”策略的期望获益为：因此零售商的总体期望获益为：对于供应商而言，采取抽查策略的期望获益为：采取“不抽查”策略的期望获益为：因此零售商的总体期望获益为：1.3 模型求解与分析零售商在与供应商进行博弈的同时，零售商之间并不是相互独立的.零售商的策略选择不仅仅考虑供应商的策略选择，同时还会受到其他零售商策略选择的影响.同样，供应商之间除了考虑零售商的订货情况，也会相互学习彼此的策略，取得较高的获益.考虑在两类有限理性的大群体中随机配对进行博弈的进化博弈问题.根据生物进化复制动态的思想，采用收益较低策略的博弈方会改变自己的策略，模仿有较高收益策略的对手.采用促销策略的零售商的比例动态变化速度和供应商采取抽查策略的比例动态变化速度可以用如下的复制动态方程来表示[7-8]：令，求得系统的均衡状态有：动态复制方程（3）的Jacobian矩阵为求解：（1）得到其特征根λ11＝Bqi-Cp，λ12＝P-Cs；（2）得到其特征根λ21＝Bqi-Cp+P，λ22＝-（P-Cs）；（3）得到其特征根λ31＝-（Bqi-Cp），λ32＝-Cs；（4）得到其特征根λ41＝-（Bqi-Cp+P），λ32＝Cs；（5）其特征根满足①当Bqi-Cp＞0时，即零售商促销行为带来的产品利润获益大于促销费用，为演化博弈的ESS，即供应商不对零售商的促销情况进行抽查，零售商努力促销产品销售；②当Bqi-Cp＜0时，即零售商促销行为的开销大于促销带来的产品销售获取的利润时，且供应商对零售商的消极销售的惩罚力度P小于促销行为带来的零售商获益损失，即P+（Bqi-Cp）＜0时，为演化博弈的ESS，即供应商对零售商的促销情况进行抽查，零售商不对产品进行任何促销行为；③当Bqi-Cp＜0，且P+（Bqi-Cp）＞0时，为演化博弈的中心点，临界稳定，不存在ESS.故系统不存在演化稳定均衡.任何微小的变化都可能对系统的行为产生巨大影响.完全理性博弈的纳什均衡在进化博弈中并不一定是进化稳定策略[9].通过对供应商和零售商演化博弈模型的演化均衡的稳定性分析，得到了该博弈模型在某些条件下不存在演化稳定均衡的结论，也就是说系统不存在某一个状态使得博弈双方随着博弈次数的增加而逐渐靠近稳定.在关注系统演化均衡稳定性的同时，本文试图建立混合策略的演化博弈系统动力学模型来刻画博弈参与者之间的博弈关系的长期动力学行为趋势，为研究各种不确定因素和制定切实有效的政策提供一个仿真平台.2.1 SD演化博弈模型用Vensim PLE 5.6a建立供应商与零售商的演化博弈简化模型如图1所示：供应商零售商问题演化博弈的SD模型主要由四个流位、两个流率、八个中间变量和八个外部变量构成.四个流位分别用来表示供应商群体中采取抽查策略的供应商比例和不采取抽查的供应商比例，零售商群体中采取促销策略和不采取促销策略的比例；两个流率用来刻画供应商采取抽查策略的比例变化和采取促销策略的零售商比例的变化.八个外部变量分别对应表1博弈支付矩阵中的8个变量取值，如表2所示：SD模型中流率公式及其涉及到的中间变量主要是根据上一节中分析的演化博弈中的复制动力学方程（3）制定.2.2.仿真结果模型采用的仿真软件为vensimPLE 5.6a，假设供应商与零售商初始状态随机选择策略，双方两种策略选择比例各为50%，模型仿真参数设定为：INITIAL TIME=0，INITIAL TIME=3 000，TIME STEP=1，CHANG RATE=10，c=3，ps=4，p=5，q=300，qi=100，Cs=30.①假设Cp=50，即Bqi-Cp＞0时，当零售商促销带来的产品销售利润大于促销费用时，无论供应商对零售商进行抽查时发现零售商没有促销行为的惩罚额度P＞（Bqi-Cp）还是P≤（Bqi-Cp），其仿真结果是一样的，仿真结果如图2，图3所示.供应商与零售商博弈演化结果是博弈双方均采取某种纯策略，供应商不对零售商进行抽查，而零售商对产品进行促销销售，结果与上一节分析一致.为演化博弈的ESS.②假设Cp=50，即Bqi-Cp＞0，P=100③假设Cp=150，即Bqi-Cp＜0，P=40，即P+（Bqi-Cp）＜0时，仿真结果如图4所示.供应商与零售商博弈演化结果是博弈双方均采取某种纯策略：供应商对零售商进行抽查，而零售商不对产品进行促销销售，结果与上一节分析一致.为演化博弈的ESS.④假设Cp=150，即Bqi-Cp＜0，P=100，即P+（Bqi-Cp）＞0时，零售商促销行为的开销大于促销带来的产品销售获取的利润时，但是一旦被供应商查获零售商的消极销售行为时，惩罚额度P远大于促销行为带来的零售商获益损失.当供应商抽查概率和零售商促销概率的以为初始状态时，得到如图5的仿真结果，供应商与零售商的演化博弈过程始终稳定在X5=（θ*φ*）T=（0.7 0.5）T.那么是否由此认为在Bqi-Cp＜0且P+（Bqi-Cp）＞0的条件下X5是演化稳定均衡呢？由分析可知X5为系统的中心点，临界稳定，也就是说任何小小的信息干扰都可能造成系统的不稳定.改变供应商与零售商的初始值，其仿真结果如图6所示.实际上，供应商为了增加产品销售量，往往会提供给零售商优惠的价格，并要求零售商对产品进行促销行为，然而产品的推广初期，促销投入的费用往往要高于短期的销售盈利，难以在短期内得到回报.在这种情况下，供应商与零售商的演化博弈结果就难以预测了.从图6可以看出，博弈双方策略选择概率都存在着波动，而且随着时间和博弈次数的增加，波动振幅逐渐增大，甚至达到最大振幅.3.1 加大惩罚力度最常见的控制策略就是加大惩罚力度，假设Cp=150，即Bqi-Cp＜0，Pmax=200，即Pmax+（Bqi-Cp）＞0时，得到如图7的仿真结果.也就是说单纯的增大惩罚力度，并不能从根本上改变供应商和零售商博弈过程的波动性，甚至可能由于双方选择策略选择的反复而造成合作关系的变换和中止.3.2 动态惩罚策略在其他的应用领域里面，文献[9]提出动态惩罚策略可以稳定混合策略博弈的演化结果，使之稳定在混合策略的Nash均衡.在供应商和零售商演化博弈模型中，假设供应商对零售商采用动态的惩罚策略，也就是说供应商根据零售商群体的总体促销努力程度θ来决定对零售商的惩罚力度.假设Cp=150，即Bqi-Cp＜0，其他参数变量不变.得到如图8的仿真结果，曲线1表示零售商的演化博弈过程，曲线2表示供应商的演化博弈过程.在动态惩罚策略的影响下，演化博弈结果并不是如文献[9]中描述的稳定在混合策略的Nash均衡，而是在若干个波动后稳定在了（0，1），即是演化博弈模型的ESS稳定演化均衡.对于这样一类的二级供应链演化博弈模型中，供应商选择不对零售商的销售行为进行抽查，而零售商努力对产品的销售进行促销行为的纯策略.3.3 控制惩罚策略动态惩罚策略相对于一般惩罚策略而言，最后使系统稳定在状态，但是从图8可以发现，系统仍然存在波动，而且波动的振幅非常大，是难以预测和控制的.因此，针对类似的环境监控博弈模型，提出一种完全抑制惩罚策略，该策略惩罚力度大小不仅仅与违法程度相关，也与执法力度相关[10].那么在供应商和零售商的模型中，该类策略能对博弈过程产生什么样的影响呢？假设Cp=150，即Bqi-Cp＜0，其他参数变量不变，我们得到如图9的仿真结果，曲线1表示零售商的演化博弈过程，曲线2表示供应商的演化博弈过程.在控制惩罚策略的影响下，演化博弈结果最后同动态惩罚策略稳定在了（0，1），即是演化博弈模型的ESS稳定演化均衡，但是博弈过程中动态惩罚策略条件下出现的波动现象在控制惩罚策略条件下就得到了很好的抑制. 对于实际应用中的供应商与零售商之间这样一类两级供应链的合作博弈问题，并不是完全采用推动式的监控模型，也有拉动式的激励模型，甚至是两者结合.本文运用演化博弈和系统动力学在一系列的抽象及假设条件下建立供应商与零售商之间的合作博弈模型，系统动力学采用的数据仅仅是一种示例说明，以验证SD模型对演化博弈动态过程描述具有一定的有效性，与现实情况不可避免会存在一定的偏差.本文更主要的目的是提出了一种研究供应链博弈问题的思路，利用演化博弈分析建立供应链中的各个成员之间合作竞争关系，但是随着供应链的发展和问题研究的深入，各种不确定性因素造成了对演化博弈模型进行定性分析的困难，利用SD建立基本的演化博弈仿真模型可以考虑更多更复杂的因素对博弈结果和供应链性能的影响，同时也为供应链管理者提供了一个有效的政策仿真平台.本文的演化博弈模型是一个推动式的监控模型，随后也将建立相应的拉动式激励模型以及推动式拉动式相结合的混合模型，分析各种策略的影响.在演化博弈的学习机制中，除了表示同类成员间学习的复制动态方程，如何在演化博弈中体现供应链中成员自身的强化学习、适应性学习等也是进一步研究的方向.【相关文献】[1]Lippman S，McCardle K.The competitive news-boy[J].Operations Research，1997，45（1）：54-65.[2]Zhou M，Deng F Q.Evolutionary dynamics of an asymmetric game between a supplier and a retailer[M]//Jiao L，Wang L，Gao X，et al.Lecture Notes in Computer Science：Advances in Natural Computation，Part II.Berlin：Springer-Verlag，2006，4222：466-469.[3]单汩源，江黎明，吴炜炜.供应商与零售商的动态非对称演化博弈[J].商业研究，2008（07）：10-12.[4]Chen F R.Sales-force incentives and inventory management[J].Manufacturing&Service Operations Management，2000，2（2）：186-202.[5]黄祖庆，达庆利.基于一类两级供应链的激励机制策略研究[J].管理工程学报，2005，19（3）：28-31.[6]Kim D H，Kim D H.A system dynamics model for a mixed-strategy game between police and driver[J].System Dynamics Review 1997，13（1）：33-52.[7]Sice P，Mosekilde E，Moscardini A，et ing system dynamics to analyse interactions in duopoly competition[J].System Dynamics Review，2000，16（2）：113-133.[8]Gintis H.Game theory evolving[M].Princeton：Princeton University Press，2000.[9]蔡玲如，王红卫，曾伟.基于系统动力学的环境污染演化博弈问题研究[J].计算机科学，2009，36（08）：234-238+257.[10]Wang H W，Cai L R，Zeng W.Research on the evolutionary game of environmentalpollution in system dynamic model[J].Journal of Experimental Theoretical Artificial Intelligence，2011，23（1）：39-50.。
公众参与下重污染型企业CSR履行策略研究
Value Engineering0引言环境污染问题深受社会关注，关乎公众健康、社会稳定和经济发展。
然而据环保部门统计，我国超过半数以上的污染型企业存在违法违规现象，高污染企业完善的社会责任履行规制机制结构迫在眉睫。
尽管政府不断出台相关政策对重污染型企业进行激励与管控，但单一的政府规制有限[1]。
考虑到重污染型企业的环境危害性及关系复杂性，环境污染治理问题不仅需要政府政策驱动和公众监督，还需要企业良好的社会责任作为支撑。
重污染型企业履行社会责任需付出前段绿色技术创新以及末端污染治理成本，但这些对于企业并非“浪费性”支出。
事实上，良好的企业社会责任有助于缓解企业融资约束，获取技术知识和声誉提升，并有效提升企业竞争力与经济效益。
从企业长期发展战略来看，前期的投资较大，对于履行社会责任的企业并不能立见成效，甚至多数企业逃避社会责任，这就需要政府对其进行引导，公众对企业进行监督，企业的发展离不开公众和政府，这其中也必然存在政府，企业和公众的三方动态演化博弈。
因此，通过揭示三方演化博弈规律，设计合理的政府、公众监管机制是促进重污染型企业积极履行社会责任的关键。
针对重污染型企业社会责任问题，现有研究主要涉及企业内部驱动因素、履行成本和奖惩政策制定等方面，但极少关注公众参与下重污染企业社会责任问题。
事实况证明公众参与下对于高污染企业履行社会责任是有着积极的作用，如近些年的“广西龙江镉污染”、“湖南源铝厂污染”等环境污染事件多是由公众参与揭发曝光。
良好的企业社会责任是处理企业可持续发展的必要选择，也是经济发展、环境保护的必然要求。
不同于上述学者对企业社会责任的研究，陈晓红等[2]运用委托代理理论研究排污企业契约设计问题,研究表明，通过提供“对赌式”计费方式的契约菜单可以消除道德风险带来的影响；王先甲等[3]研究阈值风险对产污企业合作治理污染策略选择的影响，研究表明环境污染具有跨区域性，辖区内多个产污企业合作治理是环境保护的必由之路；蒋丹璐[4]用随机微分分析上游地方政府和企业间的Stackelberg 博弈和合作博弈的纳什均衡，发现政企合作现象是一种纳什均衡。
基于Vensim的双随机变量库存策略优化
基于Vensim的双随机变量库存策略优化
曹国安
【期刊名称】《铁路采购与物流》
【年(卷),期】2011(000)011
【摘要】运用系统动力学方法对具有随机需求和随机补货提前期的(s,Q)库存策略进行分析并建立数学模型,然后应用Vensim软件设计该问题的仿真模型,并通过实例计算求得库存策略的最优参数解.
【总页数】3页(P49-51)
【作者】曹国安
【作者单位】柳州铁道职业技术学院
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于Vensim的物流网络库存优化仿真分析
2.基于组库存策略的A大宗商品贸易企业库存管理优化研究
3.基于安全可靠度的云南松茸冷链物流库存策略优化
4.基于(s,S)库存策略的供应链系统仿真优化研究
5.基于双随机多变量高斯模型的Contourlet域贝叶斯图像估计
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vensim演化博弈案例
主题：vensim演化博弈案例
要求：介绍一个使用vensim进行演化博弈模拟的案例，包括模型构建、参数设定、结果分析等内容。
案例：
在生态系统中，物种之间的相互作用是一个复杂的演化博弈过程。
为
了研究这种演化博弈过程，我们可以使用vensim软件进行模拟。
假设有两种物种A和B，它们之间的相互作用可以用以下模型来描述：
A的增长率= A的繁殖率 - A的死亡率 - A与B的相互作用
B的增长率= B的繁殖率 - B的死亡率 - B与A的相互作用
其中，繁殖率和死亡率是物种自身的属性，相互作用则是两种物种之
间的影响。
我们可以将相互作用分为两种情况：合作和竞争。
合作可
以提高物种的繁殖率，竞争则会降低繁殖率。
为了模拟这个过程，我们需要设定一些参数。
假设A和B的繁殖率分别为0.5和0.4，死亡率分别为0.2和0.3。
合作时，A和B的相互作用为0.1，竞争时为-0.1；当A和B的相互作用为0时，它们之间不存在任何影响。
我们可以使用vensim软件进行模拟。
首先，我们需要在vensim中创建一个新的模型，并添加两个变量A和B。
然后，我们需要设置它们的初始值，假设A和B的初始数量分别为100和50。
接下来，我们需要添加两个流量变量，分别表示A和B的增长率。
我们可以使用vensim中的函数来计算它们的值，如下所示：
A的增长率=0.5*A-0.2*A-0.1*B
B的增长率=0.4*B-0.3*B-0.1*A
最后，我们需要设置模拟的时间范围和时间步长，并运行模拟。
在模拟过程中，我们可以观察A和B的数量随时间的变化，以及它们之间的相互作用。
通过模拟，我们可以得到以下结果：当A和B之间存在合作时，它们的数量都会增加；当存在竞争时，它们的数量都会减少。
当A和B之间的相互作用为0时，它们的数量会趋于稳定。
通过这个案例，我们可以看到vensim软件在演化博弈模拟中的应用。
通过模拟，我们可以更好地理解物种之间的相互作用，为生态系统的
保护和管理提供科学依据。