本文从分析我国食品安全现状和食品监管系统入手,围绕解决食品安全政府监管问题展开了深入研究和探讨。在学习和总结前人的研究成果的基础上,首先从管制理论的角度分析了食品安全政府监管存在的必要性,认为信息不对称和食品的负内部性导致市场失灵,使得针对食品安全的社会性监管成为必需,各国政府根据各自不同的特点和体制存在不同的食品安全监管法规和模式,中国的食品安全监管是在食品安全委员会领导下的多部门协作模式。在理论分析的基础上,本文构建了食品安全政府监管的演化博弈模型,根据中国政府行政部门监管特点,考虑了影响食品企业和监管部门的多个因素,对比分析食品企业和政府监管部门单期和长期博弈的过程变化,研究食品安全监管的演化路径,探讨在长期博弈中可能出现的演化稳定战略,并从演化博弈论的角度给出了系统临界参数值和定性结论。作者综合复杂系统理论和人工智能技术建立了食品安全政府监管博弈型人工生态系统,通过研究食品安全监管系统中Agent构建、交互规则、进化机制等,重点解决食品安全监管博弈过程中企业Agent和政府Agent的适应度函数的构建等关键问题,并使用免疫遗传算法定义了食品企业和监管部门的进化策略机制,对食品安全监管复杂系统进行模拟和仿真。在建模基础上,结合实验经济学、智能技术和信息技术,借助复杂系统仿真平台Swarm,研究食品企业和监管部门的交互。通过计算交互过程中食品企业和监管部门的收益,仿真模拟双方博弈策略的进化和变异,分析不同进化路径,观察系统演化和涌现,总结食品安全监管规律。研究表明,政府监管的频率和惩罚力度对食品企业的效用能够产生明显的影响,但是,根据食品企业生产经营的状态不同,同样的宽松或严厉的监管政策对食品企业的影响程度不同。政府部门制定的监管政策一定要依据当前食品市场安全的现状才能保证有效。更重要的发现是食品企业和政府部门在博弈过程学习进化速度对各自的策略演化路径有着重要影响,它决定了双方的最终效用。监管理论的研究与监管制度的变化是互动过程,它与特定的经济政治发展水平、利益格局以及法律秩序等因素密切相关。作者使用Swarm的多Agent仿真系统首次模拟了食品安全监管问题,突破了以往仅仅从统计规律的角度理解的局限,提供了一种新的反映各方相互关系,发现系统发展变化规律,为最终找到食品安全的有效监管方法,有效指导实践提供参考。