数据集概述
本数据集包含由遗传算法生成的200步重复囚徒困境最佳响应数据，对手列表来自Axelrod Python库。数据为本科最后一年项目的研究成果，包含2个文件，记录了不同对手的最佳得分和最佳策略序列等信息。
文件详解
- 压缩文件
- 文件名称：final_data.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：包含数据集相关的压缩文件，具体内容需解压后查看
- 数据文件
- 文件名称：PD_opponent_best_sequences.csv
- 文件格式：CSV
- 字段映射介绍：包含opponent_name（对手名称）、seed（种子）、stochastic（是否随机）、best_score（最佳得分）、best_sequence（最佳策略序列）等字段，记录不同对手的最佳响应数据
数据来源
BSc Final Year Project（项目地址：https://github.com/GitToby/FinalYearProject/）
适用场景
- 博弈论研究: 分析200步重复囚徒困境中不同策略的最佳响应及得分表现
- 遗传算法应用评估: 研究遗传算法生成最佳策略序列的有效性
- 策略优化分析: 对比不同对手条件下的最佳策略序列特征
- 学术项目参考: 为重复囚徒困境相关的学术研究提供实证数据支持
