演化博弈模型
演化博弈
Taylor和Jonker提出了演化博弈理论的基本动态概念——复制动态
• 经济学家把演化博弈理论引入到经济学领域，用于分析社会制度变迁、产业演化以及股票 市场等，同时对演化博弈理论的研究也开始由对称博弈向非对称博弈深入，并取得了一定
1980s
的成果
演化博弈的产生与发展
• 演化博弈理论的发展进入了一个新的阶段。Weibull(1995)比较系统、完整地总结了演 1990s 化博弈理论，其中包含了一些最新的理论研究成果。
令xi(t)为t时期博弈方 i 采用策略A的邻居的数量，则xi(t) = 0,1,2.
协调博弈的有限博弈方快速学习模型
初次博弈1个A
A B B B B A B B B A B A A B A A A
B A
A A A
A
A A
初次博弈为相邻两个A
B A A B A B A A A A A
A
A A
B
初次博弈相连3个A
x0x1签协议博弈的复制动态和进化稳定策略进化稳定策略的检验????比例的博弈方偏离同意策略选择了丌同意????????11?????????????1?????0????00????1?????????????????????????1?????2????????1?????0????????????1是演化稳定策略ess????比例的博弈方偏离丌同意策略选择了同意????????1????????????1?????0????00????1?????????????????????????????2????????????0????????????0丌是演化稳定策略11000000同意博弈方2不同意同意不同意博弈方1一般两人对称博弈复制动态和进化稳定策略一般模型aacbddbc策略1博弈方2策略2策略1策略2博弈方1一般2x2对称博弈?进化博弈设定是在一个大群体的成员中进行随机配对的反复博弈
第三章-第五节-演化博弈模型解读
dx x U Y U dt
dx 则： x 2 x3 dt
当x=0时，稳定；
复制动态方程
当x>0时，最终稳定于x*=1
dx/dt
dx x 2 x3 dt
乙 Y 甲 Y N 1，1 0， 0 N 0 ，0 0，0
0
1
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”
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。
为什么将演化思想引入到博弈论中？
（1）博弈论对生物学的影响。博弈论的策略对应生
物学中的基因 ，博弈论的收益对应生物学中的 适应度。在生物学中应用的博弈论与经济学中的 传统博弈论最大区别就是非完全理性的选择。 （2）演化化思想对社会科学的影响。例如，在市场 竞争中，我们不必要去理性的想那个策略才是最 优的，最后能够在市场存活下来的企业，一定是
若x<x*，为使x→x*，应满足F(x)>0;
若x>x*，为使x→x*，应满足F(x)<0.
F(x)=dx/dt，t↑，则x↓
F(x)
这意味着：
x* 0 x
当F'(x*)<0，x*为ESS
（三）协调博弈的复制动态和ESS
复制动态方程F(x)：
甲 A B
乙 A 50，50 0，49 B 49，0 60，60
x
（二）一般两人对称博弈
甲 S1 S2
乙 S1 a，a c， b S2 b ，c d，d
群体中采用S1的比例为x，S2的比例为1-x，对于甲
基于系统动力学的网络安全攻防演化博弈模型
（ １ ． Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ， Ｃ ｅ ｎ ｔ ｒ ａ ｌ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｆ ｉ ｎ ｎｃ ａ ｅ ａ ｎ ｄ Ｅ ｃ ｏ ｎ ｏ ｍｉ ｃ ｓ ， Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ １ ０ ０ ０ ８ １ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ； ２ ． Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ａｃ ｃ ｏ ｕ ｎ ｔ ， Ｉ ｎ ｎ ｅ ｒ Ｍｏ ｎ ｇ ｏ ｌ ｉ ａ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｆ ｎ ｉ ａ ｎ ｃ ｅ ｎｄ ａ Ｅ ｃ ｏ ｎ ｏ ｍｉ ｃ ｓ ， Ｈ ｏ ｈ ｈ ｏ ｔ ０ １ ０ ０ ５ １ ， Ｃ ｈ ｎａ ｉ ）
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ａｎ ｏ ｆ ｆ ｅ ｎ ｓ ｅ — ｄ ｅ ｆ ｅ ｎ ｓ ｅ ｇ ａ ｍｅ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｗｉ ｔ ｈ ｌ ｅ ａ ｒ ｎ ｉ ｎ ｇ ｍｅ ｃ ｈ ａ ｎ ｉ ｓ ｍ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｃ ａ ｓ ｅ ｏ ｆ ａ ｓ ｙ ｍｍｅ ｔ ｒ ｉ ｃ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｗａ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｎ ｏ ｎ — ｃ ｏ ｏ ｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｅ ｖ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ｇ ａ ｍｅ ｔ ｈ ｅ ｏ ｒ ｙ ． Ｃｏ ｍｂ ｉ ｎ ｅ ｄ ｗｉ ｔ ｈ ｕ ｔ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ， ｈｅ ｔ ｅ ｘ ｉ ｓ ｔ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ ｕ ｎ ｉ ｑ ｕ ｅ ｎ ｅ ｓ ｓ ｏ ｆ Ｎａ ｓ ｈ ｅ ｑ ｕ ｉ ｌ ｉ ｂ ｒ ｉ ｕ ｍ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｏ ｆ ｆ ｅ ｎ ｓ ｅ — ｄ ｅ ｆ ｅ ｎ ｓ ｅ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｗｅ ｒ ｅ ｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ ． Ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｂ ｙ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｄ ｙ ｎ ａ ｍｉ ｃ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗｓ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｉ ｓ Ｎａ ｓ ｈ ｅ ｑ ｕ ｉ — ｌ ｉ ｂ ｒ ｉ ｕ ｍ ｉ ｎ ｅ ｖ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｙ ｒ ｇ ａ ｍｅ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ａ ｆ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｔ ｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｄ ｙ ｎ ａ ｍｉ ｃ ｐ ｅ ｎ ａ ｌ ｔ ｙ ｓ ｒ ｔ ａ ｔ ｅ ｇ ｙ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｔ ｈ ｉ ｒ ｄ ｐ ａ ｒ ｔ ｙ ． Ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｆ ｏ ｒ ｅ ， ｗｈ ｅ ｎ
sd演化博弈模型
sd演化博弈模型在漫长的进化历程中，生物不断地适应环境的变化，以求生存和繁衍后代。
进化博弈模型是研究生物在进化过程中的相互作用和策略选择的理论框架。
其中，以斯特拉廷斯基-迪布劳模型（简称SD模型）为例，我们可以更深入地探讨生物进化和竞争的本质。
SD模型是一种描述生物群体演化的动态博弈模型。
它将生物个体分为两个策略，即合作和背叛。
这两种策略的选择会随着时间的推移而发生变化，从而导致群体的演化。
在SD模型中，每个个体都会根据自身的利益来选择合作还是背叛。
如果个体选择合作，它将为群体做出贡献；而如果个体选择背叛，它将获得更大的利益，但可能会对整个群体产生负面影响。
通过SD模型，我们可以研究不同策略在不同环境中的演化规律。
例如，在资源丰富的环境中，合作策略可能会占据主导地位，因为个体之间可以相互支持，从而获得更多的利益。
而在资源稀缺的环境中，背叛策略可能更具优势，因为个体可以获取更多的资源，但这也可能导致整个群体的衰退。
SD模型还可以用于研究生物群体的演化稳定性。
在稳定的演化状态下，不同策略之间的频率不再发生显著变化。
这意味着个体无论选择哪种策略，都无法获得更多的利益。
只有在某些特殊情况下，如环境的突变或新策略的引入，才会打破演化的稳定状态，进而导致新的演化趋势。
通过SD模型的研究，我们可以更好地理解生物在进化过程中的策略选择和相互作用。
这不仅有助于解释自然界中的现象，还可以为人类社会中的博弈行为提供一种理论基础。
例如，在商业竞争中，不同企业之间的合作和背叛策略也可以通过SD模型来进行建模和分析。
SD演化博弈模型为我们揭示了生物群体演化的规律和策略选择的重要性。
通过研究这一模型，我们可以更好地理解进化的机制，并为解决现实中的博弈问题提供理论支持。
在未来的研究中，我们还可以进一步探索SD模型的变体和扩展，以更好地解释复杂的生物进化现象。
第三章-第五节-演化博弈模型报告
稳定的策略。
复制动态实际上是描述某一特定策略在一个种群中被采用 的频数或频度的动态微分方程，可以用下式表示：
d xi dt xi [(usi , x) u ( x, x)]
演化博弈关注的问题
F ‘(0) >0, F’(1)>0，而 F‘(1/6)<0，
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。
为什么将演化思想引入到博弈论中？
（1）博弈论对生物学的影响。博弈论的策略对应生
物学中的基因 ，博弈论的收益对应生物学中的 适应度。在生物学中应用的博弈论与经济学中的 传统博弈论最大区别就是非完全理性的选择。 （2）演化化思想对社会科学的影响。例如，在市场 竞争中，我们不必要去理性的想那个策略才是最 优的，最后能够在市场存活下来的企业，一定是
(v-c)/2 鹰 (v-c)/2，
鸽 v ，0 v/2 ，v/2
鸽
0 ，v
F x
dx v vc x 1 x x 1 x dt 2 2
① 假设v=2，c=12（表示种群间发生冲突导致的损失很大，大于和平共处所得到的收益）
dx/dt
1/6 0 1
F x
dx x a c 1 x b d x U1 U x 1 x dt
当F(x) =0时，
复制动态稳定状态为：x*=0，x*=1，x*=(d-b)/(a-b-c+d)
稳定性定理
F(x)=dx/dt，t↑，则x↑
基于演化博弈模型的新能源产业分析——以政府补贴率与企业自主研发为例
科技论坛论点ARGUMENT87基于演化博弈模型的新能源产业分析——以政府补贴率与企业自主研发为例文/王荀一、构建演化博弈模型（一）描述与假设在激烈的市场竞争环境下，新能源车企通常会根据政府政策和对手的研发策略来调整自身的研发策略。
因此，本文假设有两家具备自主研发能力的新能源车企（新能源车企1、新能源车企2）存在，且利润最大化只能通过提高自主研发能力来实现。
[1]基于上述假设，设政府对新能源车企研发投入的补贴率为s，新能源车企研发成功率为t。
如果这两家车企都选择自主研发，那么在研发成功后，企业垄断性收益可设为R1，产业主导权收益可设为R2。
其中，一家车企选择自主研发（成本为c1）并获得R1，且承担研发失败的时间窗口收益损失L1，另一家车企选择技术引进并承担引进成本c2（c1大于c2），获得时间窗口收益R3。
如果两家车企都选择技术引进，那么它们都要承担c2的引进成本，并面临产业主导权潜在损失L2的可能性。
[2]基于此，本文对这两家新能源车企进行随机抽取分析，发现它们同时使用了自主研发和技术引进这两种策略。
此时，博弈双方收益情况如下：（1）当这两家新能源车企都选择自主研发时，两家企业的收益为：[t(R1+R2)-(1-t)L1-c1(1-s)]。
（2）假设新能源车企1选择自主研发，新能源车企2选择技术引进，那么前者的收益就可以表示为[tR1-(1-t)L1-c1(1-s)]，后者的收益可以表示为[R3-c2(1-s)]。
（3）假设新能源车企1选择技术引进，新能源车企2选择自主研发，那么前者的收益可以表示为[R3-C2(1-s)]；后者的收益可以表示为[tR1-(1-t)L1-C1(1-s)]。
（4）假设这两家车企都选择技术引进，那么它们的收益都可以表示为[R3-C2(1-s)-L2]。
（二）构建演化博弈模型假设新能源车企1自主研发概率为p，新能源车企2自主研发概率为q，那么前者技术引进的概率就是1-p，后者技术引进的概率就是1-q。
sd演化博弈模型
sd演化博弈模型
SD演化博弈模型（Stochastic Dynamic Evolutionary Game Model）是一种用来描述群体中个体行为演化过程的数学模型。
该模型结合了演化博弈论和随机性的因素，允许个体的行为在一定程度上发生变异和随机选择，从而更真实地反映现实生活中的群体行为演化过程。
在SD演化博弈模型中，每个个体会被赋予一定的策略（也称
为行为）来参与博弈。
个体的策略选择将决定其在博弈中的收益或者支付。
随着时间的推移，个体根据自身的策略和其他个体的策略的效果，可能会调整或者改变自己的策略，以谋求更高的收益。
与传统的演化博弈模型不同，SD演化博弈模型引入了随机性
的因素。
这种随机性可以是由外部环境的不确定性或者个体之间的随机交互所引起的。
随机性使得个体在选择策略时不仅受到自身的收益和其他个体策略的影响，还有一定的随机因素的干扰。
这种随机性的引入可以使模型更能真实地反映群体行为的波动和变化。
SD演化博弈模型在研究群体行为演化的过程中有广泛的应用。
例如，研究不同类型的策略在群体中的竞争优势、稳定状态、持续演化等问题。
这种模型可以帮助我们更好地理解群体行为的形成和演化机制，为实际问题的解决提供理论指导。
matlab三方演化博弈 代码
【matlab三方演化博弈代码】在游戏理论中，演化博弈是一种独特的博弈模型，其主要研究对象是在不断演化变化的环境中，个体策略的演化过程。
在这种博弈模型中，个体之间相互作用并通过策略的调整来适应环境，最终形成一种动态的平衡状态。
而三方演化博弈是指在游戏参与者为三方的情况下进行演化博弈的模型。
在本文中，我们将通过MATLAB的编程实现，来探讨三方演化博弈模型的应用与分析。
1. 模型构建三方演化博弈模型的构建主要涉及到参与者的策略选择与博弈结果的演化。
我们需要定义三个参与者，并为他们分别设定策略空间。
在MATLAB中，可以通过定义矩阵来表示参与者的策略选择。
我们可以设定三个参与者的策略选择空间分别为A、B、C，共有n种可能的策略组合。
我们需要定义三个参与者之间的收益函数矩阵，以描述他们在不同策略组合下的收益情况。
2. 演化过程演化博弈模型的核心在于个体策略的演化过程。
在三方演化博弈模型中，个体之间的相互作用将导致策略的调整与演化。
在MATLAB中，我们可以通过编写循环程序来模拟策略的演化过程。
在每一轮演化中，参与者将根据当前的策略选择和博弈结果来进行调整，以适应环境的变化。
3. 结果分析在模拟演化过程之后，我们可以通过MATLAB的数据分析工具来对模拟结果进行分析。
通过观察演化过程中参与者的策略选择和博弈结果的变化趋势，我们可以得出关于三方演化博弈模型的一些结论。
我们可以分析在不同初始条件下演化结果的稳定性，探讨参与者策略选择的收敛性与多样性等问题。
总结回顾通过MATLAB的编程实现，我们可以对三方演化博弈模型进行深入的研究与分析。
三方演化博弈模型作为一种复杂的动态博弈模型，在现实社会中具有重要的应用意义。
通过深入研究三方演化博弈模型，我们可以更好地理解群体行为的演化规律，并为社会管理与决策提供科学依据。
个人观点与理解在三方演化博弈模型中，参与者策略的选择与演化过程是非常复杂的。
在实际应用中，我们需要结合具体的问题背景来设计合适的策略选择空间和收益函数矩阵，以更好地模拟真实的社会博弈过程。
随机演化博弈模型
随机演化博弈模型随机演化博弈模型是指在博弈过程中，参与者之间的策略随机发生变化，从而影响游戏结果的一种数学模型。
在随机演化博弈模型中，每个参与者都可能随机选择一种新的策略，这会改变他们的策略与其他参与者的互动，导致游戏结果的不确定性。
随机演化博弈模型最早由生物学家简·梅耶卢普和马斯坦提出，被广泛应用于生物学、经济学、社会学、政治学等领域。
通过这个模型，人们可以深入研究群体行为现象、政治投票行为、市场竞争、合作与竞争的权衡等重要问题。
在随机演化博弈模型中，参与者在每一轮游戏中都需要选择一种策略，这个策略可以是个人的选择，也可以是一种群体决策的结果。
游戏过程中，每个参与者都会被随机选择，然后会随机选择一种新的策略。
这个新的策略可能来自于其他参与者，也可能是一个随机的选择。
通过随机的选择和演化，参与者的策略逐渐演化，直到游戏结束。
经过数学分析和计算机中的模拟实验，研究者们发现，在随机演化博弈模型中，参与者的策略会随着时间的推移而趋于平均值，从而导致游戏结果趋于合作。
这种结果与实际经验相一致，也得到了很好的验证。
随机演化博弈模型为我们提供了一种新的思路，可以用来解决人类社会中的一些重要问题，如如何保持社会稳定和如何推动社会进步。
总之，随机演化博弈模型是一种非常有价值的数学模型，它能够帮助我们理解博弈过程中参与者之间的竞争和合作关系。
随机演化博弈模型为我们提供了一种新的思考框架，可以应用到生物学、社会学、经济学和政治学等多个领域。
随着技术的不断进步，随机演化博弈模型还将继续为我们解决更多的实际问题。
企业家制度创新行为的演化博弈模型研究
关键词： 企业家行为； 制度创新； 演化博弈； 复制动态
中图分类 号 ：２ ０ Ｆ７ 文献标 识 码 ： Ａ 文章 编号 ：０ ２— ７ ３ ２ ０ ） ｌ～ ０ ２— ５ １０ ９ ５ （ ０ ９ Ｏ ０ ６ ０
一
、
引 言
自约瑟夫 ・ 熊彼特（ｏｅｈＳｈｍ ｅ ｒ在 １１ 年 出版的《 Ｊｓ ｃｕ ｐｔ ） ９２ ｐ ｅ 经济发展理论》 中提出创新概念以来 ， 企业 家就与创新天然的联系在一起 。企业家是创新活动的倡导者 、 组织者、 观念的创新者＿ 。促进企业发展 １ ］ 的企业家创新力量是“ 看不见的手” 无形资产” 和“ 。企业家创新作为推动现代企业发展的不竭动力 ， 研究 其创新行为就显得尤为重要。 根据 Ｓｏ 和 Ｂｕｅ １９ ） ｃｔ ｔ ｒ （９４ 的解释 ， ｃ 创新行为是创造性心理的外在表现 ， 是产生创造性产 品的必要手 段， 是为了提高绩效水平 由个体 、 团队或组织产生并付诸实现新观点的过程 。卢小君、 Ｊ 张国梁从 内外部 影 响因素分析个人创新行为动机， 内部动机是促进个人创新行为的重要影 响因素 ， 并对创造性构想 的产
始状态和演化的动态调整方式 。 Ｊ
收稿 １期 ：０ ８—１ ３ ２０ ０—１ ８
修 回 日期 ：０ ８—１ ２０ ２—１ ９
基金项 目： 教育部人文社会科学研究基金资助项 目： 企业家创新行为的制度分析 （６Ａ ９ ０４ 。 ０ Ｊ ７ ０６ ） 作者简介 ： 李志强（ ９３一 ， ， １６ ） 男 江苏省丰县人 ， 山西大学经济与工商管理学院院长 、 教授。
策的惟一Байду номын сангаас 由是这种决 策会 带给企业 更多收益 ， 这些收益将影 响企 业家 的决策 过程。然 而， 企业 家不可能在每一次选择 中都 能找到最优 策略 ， 于 是模仿和改进过去 自己和别人的策 略， 通过长期 的学习， 企业家最终会趋于某个稳定的策略。
绿色消费与技术创新演化博弈模型及仿真分析
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ： Ｇｒ ｅ ｅ ｎ ｃ ｏ ｎｓ ｕｍｐ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｔ ｅ ｃ ｈｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｉ ｃ ａ ｌ ｉ ｎｎ ｏ ｖ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｓ ｔ ｈ ｅ ｉ ｍｐｏ ｒ ｔ ａ ｎｔ ｉ ｓ ｓ ｕ ｅ ｔ ｏ ｒ ｅ ａ ｌ ｉ ｚ ｅ ｇ ｒ ｅ ｅ ｎ ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐｍｅ ｎ ｔ ，ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｉ ｎ— ｎｅ ｒ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎｄ ｅ ｖ ｏ ｌ ｕｔ ｉ ｏ ｎ ｍｅ ｃ ｈａ ｎｉ ｓ ｍ ａ ｒ ｅ ｒ ａ ｒ ｅ ｌ ｙ ｓ ｔ ｕｄ ｉ ｅ ｄ． Ｔｈ ｅ ｅ ｖ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎａ ｒ ｙ ｇ ａ ｍｅ ｔ ｈ ｅ ｏ ｙ ｒ ｉ ｓ ｉ ｎ ｔ ｒ ｏ ｄｕ ｃ ｅ ｄ ｔ ｏ ｂｕ ｉ ｌ ｄ ｐｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｅ ｖ ｏ ］ ｕ—
博弈群体理性 的塑造 和完善是 实现绿 色发展 的必然选择 。研 究 旨在 为推 动二 者有机耦 合 、协 同发展提供 一种 新
的 理 论 视 角和 思 维 范 式 。
关键词 ：绿 色消费；绿 色技 术创新 ；演化博弈 ；仿真分析 中 图 分 类 号 ：Ｆ ２ ０ ４ 文 献标 志 码 ：Ａ
Ｇｒ ｅ ｅ ｎ Ｃｏ ｎｓ ｕ ｍｐ ｔ ｉ ｏ ｎ ａｎ ｄ Ｇｒ ｅ ｅ ｎ Ｔｅ ｃ ｈ ｎｏ ｌ ｏ ｇ ｙ Ｉ ｎｎｏ ｖ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
ＨＥ Ｂ ａ ｏ ｃ ｈ ｅ ｎ ｇ ，Ｆ Ｅ ＮＧ Ｊ ｕ ｎ ｋ ｅ
演化博弈论的复制动态方程
演化博弈论的复制动态方程
演化博弈论是一种研究在群体中个体之间的相互作用和竞争的
数学模型。
在演化博弈论中，不同的策略会根据其在竞争中的成功程度而获得不同的收益。
当个体之间的策略的选择不断变化时，演化博弈的复制动态方程可以用来描述不同策略之间的选择和比例的变化。
复制动态方程的基本形式为：
dx/dt = x(f(y) - f(x))
dy/dt = y(g(x) - g(y))
其中，x、y分别表示两种策略在群体中的比例，f和g为策略的收益函数。
这个方程描述了当一种策略的收益高于另一种策略时，该策略的比例会增加。
换句话说，当一个策略在竞争中更加成功时，它将更快地在群体中传播。
复制动态方程提供了一种框架，用于研究演化博弈中的策略选择和变化。
它可以帮助我们更好地理解各种群体行为的演化和变化，从而有助于我们设计更有效的政策和策略来解决各种社会问题。
- 1 -。
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。
第三章 第五节 演化博弈模型
1
y
y
(a) x=0
(b) x≠0 ESS： y*=0
y*∈[0,1]
打击 A 进入 不进 0 ，0 1 ，5
B
不打击 2 ， 2 1， 5
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
乙 鹰 甲
(v-c)/2 鹰 (v-c)/2，
鸽 v ，0 v/2 ，v/2
鸽
0 ，v
F x
dx v vc x 1 x x 1 x dt 2 2
② 假设v=8，c=8（表示种群间和平共
处所得到的收益等于两者冲突导致的损失）
dx/dt
(v-c)/2 鹰 (v-c)/2，
鸽 v ，0 v/2 ，v/2
鸽
0 ，v
F x
dx v vc x 1 x x 1 x dt 2 2
① 假设v=2，c=12（表示种群间发生冲突导致的损失很大，大于和平共处所得到的收益）
dx/dt
1/6 0 1
F x
dx x a c 1 x b d x U1 U x 1 x dt
当F(x) =0时，
复制动态稳定状态为：x*=0，x*=1，x*=(d-b)/(a-b-c+d)
稳定性定理
F(x)=dx/dt，t↑，则x↑
x*=0和x*=1为ESS
0 11/61 1
x
这意味着： 当初始x<11/61时，ESS为x*=0;
图2 协调博弈的复制动态相位图
当初始x>11/61时，ESS 为x*=1.
复杂网络中的动力学模型研究
复杂网络中的动力学模型研究一、引言随着计算机技术、互联网技术与通信技术的快速发展，网络科学迅速崛起。
网络科学研究的核心是研究网络结构和动力学行为之间的关系，即网络动力学。
网络动力学的研究成果已经在许多领域得到了广泛应用，如社交网络、生物网络、交通网络等。
复杂网络作为网络科学中的一个重要分支领域，其研究重点是研究由大量元素相互连接所形成的网络结构及其在不同系统中表现出来的复杂性。
本文将介绍复杂网络中的动力学模型研究。
二、复杂网络简介复杂网络是由大量元素相互连接所形成的网络结构，其网络结构是由节点和边构成的。
节点代表网络中的元素，边代表节点间的相互作用关系。
在复杂网络中，节点数量众多、相互关联复杂、结构多样、动态变化等特点显著，具有不可预测、不稳定、过渡性和非线性等特性。
复杂网络通常被分为静态网络和动态网络。
静态网络指网络拓扑结构保持不变时的网络，动态网络则是网络拓扑结构会随时间变化而变化的网络。
研究动态网络的动力学模型，可以更好地理解复杂网络的演化及其在不同系统中表现出来的复杂性。
三、动力学模型动力学模型是表述系统时空变化规律及其背后因果机制的一种数学模型。
3.1 传染病模型传染病模型在研究复杂网络中的动力学模型中得到广泛的应用。
传染病模型分为SIR模型、SI模型、SIS模型等。
SIR模型中，假设人群分为易感人群（S）、感染人群（I）和康复人群（R）。
疾病传播主要通过S和I之间的交互。
当S个体与I个体相遇时，易感个体会被感染，成为感染个体。
同时，感染个体在一段时间后会愈合，成为康复个体。
这一模型能够模拟传染病在人群中的传播过程。
3.2 博弈论模型博弈论是对策略和利益相关者之间决策行为进行分析和研究的一种数学模型。
在复杂网络中的动力学模型研究中，博弈论常被应用于网络中节点之间的互动行为研究中。
博弈论模型分为纳什均衡模型、演化博弈模型、动态博弈模型等。
在复杂网络中的动力学模型研究中，演化博弈模型是最常用的模型之一。
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
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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
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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：
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演化过程
根据上述得益可得到复制动态方程为：
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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：
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第一种情况：
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第二种情况：
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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。
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谢谢老师和同学们
复杂网络上的演化博弈与观点动力学研究
复杂网络上的演化博弈与观点动力学研究复杂网络上的演化博弈与观点动力学研究随着信息时代的快速发展和互联网的普及应用，人类社会进入了一个全新的网络时代。
在这个时代中，网络已经渗透到我们生活的方方面面，如社交媒体、在线论坛、电子商务等等。
这些网络不仅为人们提供了交流和信息获取的便利，而且也成为了人们表达观点、观察社会动态的重要平台。
然而，网络中存在着复杂的关系网络，这导致了一种现象，即网络上的观点动态演化。
复杂网络的演化博弈是一种研究网络节点之间相互影响的重要方法。
演化博弈模型的基本思想是在真实世界中各种不同的角色通过策略与其他个体互动，从而在其行为和观点上取得优势。
在网络中，个体之间的互动和传播行为是通过节点之间的链接来实现的。
通过分析节点之间的交互规律和行为策略，可以揭示人们在网络中的观点动态演化过程。
观点动态演化在网络中具有一定的复杂性，其中包括观点的形成、传播和演化等多个环节。
首先，观点的形成是指个体在特定背景下对某一问题或事件形成观点的过程。
个体的观点受到多种因素的影响，如社会环境、个人经验、信息获取途径等等。
其次，观点的传播是指个体之间通过社交网络传递和交流观点的过程。
传播途径主要包括直接交流和信息传播两种方式，而信息的传播往往受到节点的连接结构和个体的行为特征等因素的制约。
最后，观点的演化是指个体观点随着时间和互动的推移发生变化的过程。
个体的观点演化受到多种因素的影响，如个体之间的博弈策略、信息的可靠性、社会影响力等等。
近年来，复杂网络上的演化博弈与观点动力学的研究已经吸引了许多学者的兴趣。
通过构建合理的数学模型和进行计算仿真，研究人员可以模拟网络中的个体互动行为，并分析观点动态演化的规律。
其中一种常见的网络模型是社交网络模型，它通过节点之间的链接和交互规律来刻画个体之间的相互作用。
在社交网络模型中，研究人员可以探索个体之间的博弈动力学和观点演化规律，并通过调整网络参数来模拟不同背景和条件下的观点动态。
基于时间序列的旅游业消费预测及其利益主体的演化博弈分析
基于时间序列的旅游业消费预测及其利益主体的演化博弈分析1.引言旅游业是世界经济中的重要组成部分，对于旅游业的消费预测和利益主体的演化博弈分析是研究旅游业发展的重要课题。
本文将基于时间序列的方法来预测旅游业的消费趋势，并对利益主体的演化博弈进行分析。
2.基于时间序列的旅游消费预测方法时间序列是指按时间顺序排列的数据序列，旅游消费也是具有时间依赖性的数据序列。
因此，可以利用时间序列分析方法来预测旅游消费的趋势。
2.1数据收集和预处理为了进行时间序列分析，需要收集旅游消费的历史数据，并对其进行预处理。
预处理包括去除异常值、平滑处理、差分等步骤，以保证数据的平稳性和可靠性。
2.2时间序列模型的选择根据旅游消费数据的特点，可以选择合适的时间序列模型进行预测。
常见的时间序列模型包括ARIMA模型、季节性模型和指数平滑模型等。
选择合适的模型需要进行模型识别和参数估计，可以通过统计指标和图形分析来判断模型的拟合效果。
2.3模型评估和预测通过使用历史数据对选择的时间序列模型进行参数估计，并通过模型评估指标来评价模型的拟合效果。
在模型验证通过后，可以使用该模型进行未来旅游消费的预测。
旅游业的发展涉及到各个利益主体之间的利益分配和权力博弈。
演化博弈分析可以帮助我们理解利益主体之间的相互作用和演化过程。
3.1利益主体的分类在旅游业中，利益主体可以分为政府、企业和消费者等各个方面。
不同利益主体之间的目标和利益追求各不相同，因此需要分析不同利益主体的策略和行为。
3.2利益主体的策略与行为分析通过分析不同利益主体的策略与行为，可以揭示出他们之间的博弈关系。
例如，政府可能通过政策和法规来调控旅游市场，企业可能通过市场竞争和创新来获取更大的市场份额，消费者可能根据自身需求和经济能力来选择旅游产品和服务。
3.3演化博弈模型与分析演化博弈模型可以通过博弈论的方法来分析利益主体之间的演化过程。
通过建立合适的博弈模型，可以研究利益主体的策略选择和行为变化。
演化博弈在市场经济中的应用研究
演化博弈在市场经济中的应用研究市场经济是当代经济发展的主要形式之一，随着时代的发展和技术的进步，市场经济也越来越复杂和多样化。
演化博弈理论是一种应用于社会行为研究的模型，可以用来解释复杂系统的演化及其结果。
在市场经济中，演化博弈理论能够帮助我们更好地理解市场现象，并提供一些参考策略。
一、演化博弈理论概览演化博弈理论是一种研究博弈过程中策略的选择和演化的数学模型。
其基本假设是个体的行为主要取决于其与其他个体在一起演化的结果，而不是单独的个体利益最大化。
在演化模型中，每个个体都有一个策略集合，每个策略集合都有一个收益函数。
每次个体可以选择自己的一个策略，与其他个体进行交互，然后根据交互结果更新自己的策略。
演化博弈理论的核心概念是纳什均衡，即策略集合中每个策略都满足无论其他个体选择什么策略，自己选择该策略的收益都不会更高。
演化模型通过模拟经过多次交互后策略集合的演化过程，来判断策略集合会收敛到哪个纳什均衡。
二、演化博弈在市场经济中的应用1. 商品定价商品定价是市场经济中的一种重要行为。
在价格竞争激烈的市场环境下，每个企业都需要制定出一个合理的价格策略来生存和发展。
演化博弈理论可以用来研究企业在定价过程中产生的竞争与合作行为，提出合适的策略。
例如，在市场中存在两种商品，每个企业都可以选择高价或低价策略。
通过多次交互过程，策略集合最终会收敛到纳什均衡，即两者同时选择高价或低价的概率相等。
研究表明，在不同的市场环境下，不同的策略集合会产生不同的结果。
例如，在价格竞争激烈的市场中，策略集合可能会促使企业降低价格，最终导致垄断产生；而在优质商品稀缺的市场中，策略集合可能会促使企业提高价格，形成高品质市场。
基于演化博弈理论，可以构建更加准确的商品定价模型，对价格竞争和市场演化过程进行预测和分析。
2. 企业战略企业竞争是市场经济中一个重要的话题。
在竞争激烈的市场环境中，企业需要设计和实施一套合理的战略来取得竞争优势。
传统博弈与演化博弈典型模型
传统博弈与演化博弈典型模型引言博弈论是一门研究决策制定者在互相影响的情况下进行决策的数学理论。
传统博弈理论主要关注个体间的理性决策，而演化博弈理论则更加注重个体之间的学习和适应过程。
本文将重点介绍传统博弈理论中的两个典型模型：囚徒困境和合作博弈，以及演化博弈理论中的两个典型模型：重复囚徒困境和进化稳定策略。
传统博弈理论1. 囚徒困境囚徒困境是博弈论中最经典的模型之一。
在囚徒困境中，两名犯罪嫌疑人被拘留，检察官给每人提供了合作和背叛两种选择。
如果两人都合作，那么两人都将获得较轻的刑期；如果一人合作而另一人背叛，合作的人将获得较重的刑期，而背叛的人将获得较轻的刑期；如果两人都背叛，那么两人都将获得较重的刑期。
囚徒困境的核心是每个人都追求自己的最大利益，然而由于缺乏合作，最终双方都无法达到最优解。
这个模型揭示了在某些情况下，个体的理性选择可能导致整体的低效结果。
2. 合作博弈合作博弈是博弈论中另一个重要的模型。
合作博弈研究的是一组玩家通过合作来达到更好的结果。
在合作博弈中，玩家之间可以讨论、协商并达成共识，以最大化整体利益。
合作博弈的核心是玩家之间的合作和沟通。
通过合作，玩家可以共同制定策略，使得每个人都能获得相对较好的结果。
这个模型强调了合作和协作在博弈中的重要性。
演化博弈理论1. 重复囚徒困境重复囚徒困境是传统囚徒困境的扩展，它考虑了博弈的重复性。
在重复囚徒困境中，两名犯罪嫌疑人将会多次面临同样的囚徒困境，并且每次博弈的结果将会影响下一次博弈。
重复囚徒困境的核心是个体之间的长期利益和互动。
由于博弈会反复进行，玩家们可以根据对方的选择来调整自己的策略。
通过长期互动，玩家们可以建立合作的信任，从而达到互惠互利的结果。
2. 进化稳定策略进化稳定策略是演化博弈理论的关键概念之一。
进化稳定策略指的是一种策略，如果一个种群中绝大多数个体都采用该策略，那么该策略将能够稳定地存在下去。
进化稳定策略的核心是个体之间的遗传和选择。
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演化过程
根据上述得益可得到复制动态方程为：
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：
第一种情况：
第二种情况：
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。 (分析) 一方面，不考虑监管部门惩罚F的情况下，如果银行实施绿色信贷 所获得的双倍收益2S能够不断趋近于银行损失的客户资源的收益M，那么不 实施绿色信贷的银行的比例将会缩小；另一方面，加入监管部门惩罚F，且 （S+2F） 不断趋向于M，选择实施绿色信贷的银行的比例将会趋近于1。 （怎么做）在保证银行实施绿色信贷获得的收益S，监管部门增强对银行违 规放贷的检查和处罚力度，增加银行不实施绿色信贷所支付的成本F，并且二 者能够与银行实施绿色信贷后流失客户导致的损失M不断接近的前提下，才 能使得更多的银行贯彻执行绿色信贷
结论：
1：在绿色信贷实施过程中，监管部门的介入非常重要。 2：监管部门在绿色信贷政策推行初期，监管行为应统一标准，严格 监督，才能有效控制银行的违规概率。 3：监管部门开展绿色信贷监管工作时，要适度提高银行违规成本。
谢谢老师和同学们
演化博弈
——2012《金融监管研究》
研究问题的背景 随着社会经济全球化发展，环境保护、气候变暖、生态能源 等问题日益突出，可持续发展的压力越来越大
发展绿色信贷：探究影响绿色信贷实施效果的主要原因，建 立科学的绿色信贷政策体系，完善绿色信贷实施机制以及进 一步提升实施效果
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
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：
1：一般都采取静态博弈模型，没有考虑绿色信贷实施 过程的演进发展 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
在“协调博弈”情形中，银行间的博弈将演进为两个稳定状态，一个 是均不实施绿色信贷，另一个是都选择实施绿色信贷。在绿色信贷政策起 步阶段，实施绿色信贷的银行的比例对最终达到全体银行均实施绿色信贷 的良好状态至关重要。 （分析）当对银行的处罚F不断趋近于M的时候，使得到达不实施绿色 信贷稳定状态的区间不断缩小，将银行间的博弈导向理想的结果，即银行 均实施绿色信贷。 （措施）监管部门应在绿色信贷推行初期的政策执行过程中，对银行 的执行情况严格监督，统一标准，以避免出现违规银行获取信贷收益，不 违规的银行在市场竞争中处于劣势的情况。同时，监管部门还应提高监督 效率，银行一旦违规，立即查处，从而不断减少不实施绿色信贷银行所占 的比例
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。 银行A和银行B均有两种策略，即实施绿色信贷或者不实施绿色信贷。 银行A和银行B同时决策，不存在先行动者和后行动者之分
然后：行实施绿色信贷所获得的收益（如声誉提升等） M＞0表示银行因实施绿色信贷流失的客户所带来收益 F＞0表示银行违规遭受的惩罚所付出的成本（如罚金、业务停办等）