求用vensim解决演化博弈问题的模型，仿真程序

演化博弈论不再将人模型化为超级理性的博弈方，而是认为人类通常是通过试错的方法达到博弈均衡的，与生物进化原理具有共性，所选择的均衡是达到均衡的均衡过程的函数，因而历史、制度因素以及均衡过程的某些细节均会对博弈的多重均衡的选择产生影响。

其实，你完全可以用MATLAB来仿真嘛：

比如囚徒困境举例吧：

clear

A=[10,10 0,20

20,0 1,1]%输入收益矩阵

Bx=[A(:,1),A(:,3)]%x参与者的收益

By=[A(:,2),A(:,4)]%y参与者的收益

x(1)=round(1+rand)%x随机初始策略

y(1)=round(1+rand)%y随机初始策略

n=20

for i=1:1:n%仿真步数

[Y,y(i+1)]=min(By(x(i),:))%y在x确定的收益选择

[X,x(i+1)]=min(Bx(:,y(i+1)))%x在y确定时的收益选择

end

ns=[x(1,n+1),y(1,n+1)]%输出纳什均衡

再比如斗鸡博弈吧：

clear

A=[10,10 0,0

0,0 1,1]%输入收益矩阵

Bx=[A(:,1),A(:,3)]%x参与者的收益

By=[A(:,2),A(:,4)]%y参与者的收益

x(1)=round(1+rand)%x随机初始策略

y(1)=round(1+rand)%y随机初始策略

n=20

for i=1:1:n%仿真步数

[Y,y(i+1)]=max(By(x(i),:))%y在x确定的收益选择

[X,x(i+1)]=max(Bx(:,y(i+1)))%x在y确定时的收益选择

end

ns=[x(1,n+1),y(1,n+1)]%输出纳什均衡

由于是仿真结果两个均衡只会随机出现一个咯

其它的差不多啦，连续分布的可以用近似啦

如果觉得好的，你就加点分啦

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