随机演化博弈模型（Stochastic Evolutionary Game Theory, SEGT）是一种用于描述随机演化博弈模型（Stochastic Evolutionary Game Theory, SEGT）是一种用于描述和分析复杂系统中相互作用的数学模型。在Python中，可以使用`deap`库来实现SEGT。

包含100个参与者的随机演化博弈模型，每个参与者可以选择合作或竞争策略。通过模拟参与者之间的交互和策略更新过程，代码输出了最终的策略分布情况。
import numpy as np  
  
# 定义参与者和策略  
num_players = 100  # 参与者数量  
strategies = ['合作', '竞争']  # 策略列表  
  
# 初始化策略分布  
strategy_distribution = np.random.choice(strategies, size=num_players)  
  
# 定义收益矩阵  
payoff_matrix = {  
    ('合作', '合作'): (3, 3),  
    ('合作', '竞争'): (0, 5),  
    ('竞争', '合作'): (5, 0),  
    ('竞争', '竞争'): (1, 1)  
}  
  
# 模拟演化过程  
num_iterations = 1000  # 迭代次数  
for iteration in range(num_iterations):  
    # 随机选择两个参与者进行交互  
    player1 = np.random.randint(num_players)  
    player2 = np.random.randint(num_players)  
      
    # 获取参与者的策略  
    strategy1 = strategy_distribution[player1]  
    strategy2 = strategy_distribution[player2]  
      
    # 计算收益  
    payoff1, payoff2 = payoff_matrix[(strategy1, strategy2)]  
      
    # 更新策略（这里使用简单的模仿更新规则）  
    if payoff1 > payoff2:  
        strategy_distribution[player2] = strategy1  
    else:  
        strategy_distribution[player1] = strategy2  
  
# 输出最终的策略分布  
cooperation_count = np.sum(strategy_distribution == '合作')  
competition_count = num_players - cooperation_count  
print("合作策略数量:", cooperation_count)  
print("竞争策略数量:", competition_count)

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