人类对流行病的防控经验显示,相当一部分流行病（如麻疹、禽流感等）可以通过疫苗接种抑制其大规模传播。流行病的主要接种策略涵盖了从爆发前期的群体预防接种到后期环疫苗接种的各个阶段,其中自愿接种是目前被广泛使用的一种接种策略。然而,计算流行病学的分析显示,在均匀混合的人群中,仅仅依靠自愿接种将产生一个群体免疫阈值。当疫苗覆盖率达到群体免疫阈值时,部分个体即使不接种疫苗也不可能被感染。这形成了一个公共窘境:个体出于对接种风险的担心或恐惧而成为一个搭便车者。换句话说,个体本身不接种,而都希望其他个体接种达到群体接种阈值。现实世界的情况更为复杂:个体之间的交互形成一个复杂的网络结构。同时,每个个体在社会中能够同时参与多个小群体,这使得个体的自愿接种策略变得更为复杂。为了刻画人群结构,本文提出了一种局部均匀混合的复杂网络模型。以此为基础,我们进一步提出了一种基于演化阈值博弈的接种博弈,力求深入理解复杂社交网络中个体的自愿接种策略。首先,考虑到个体在流行病传播过程中需要做出接种疫苗或者不接种疫苗的策略选择,我们将接种疫苗的个体抽象为合作者,不接种疫苗的个体抽象为非合作者,并引入了演化博弈模型。同时,由于流行病在传播过程中人群存在群体免疫阈值,我们利用博弈论中的阈值博弈模型,构建了适用于刻画流行病接种策略的演化阈值博弈模型。其次,通过量化疫苗接种与感染流行病的相对风险,我们推演了未接种个体在给定免疫覆盖率下的感染风险,并在均匀混合的人群中对多人演化阈值博弈进行了均衡分析,从理论上揭示了接种疫苗个体的比例、种群大小、疫苗接种和感染的相对成本以及疾病的基本再生数₀R之间的均衡关系。最后,针对人类社会结构的复杂性,我们在四种局部均匀混合的复杂网络上进行了模型仿真,研究了在结构化人群中多人阈值博弈模型的演化过程,以及个体接种的策略的动态变化。结果显示,当免疫接种费用免费时,可以在人群中实现全面的疫苗覆盖;网络结构的差异以及参与博弈的群体规模对最终疫苗覆盖水平有显著影响。这一结论能够为国家在制定疫苗自愿接种策略提供一定借鉴,并且为利用复杂网络研究人类合作行为的产生和演化提供了一种新型的博弈模型。