有关复杂系统和复杂性的研究正在飞速发展,以至于复杂性科学被认为是“二十一世纪的科学”,其中合作在人类和动物种群中的演化,是与复杂性研究相关的众多影响深远的研究领域之一。该领域的研究已经吸引了来自多个学科的广泛关注,个体间的合作甚至被认为是演化理论中除遗传变异和自然选择之外的第三个基本原则,是促成生物复杂性从低到高演化过渡中几个关键过程的主要因素。学术界已经提出诸如亲缘选择、直接互惠、间接互惠、群体选择、网络互惠、自负成本惩罚,以及自负成本奖励等机制来解释合作的演化,但这一领域仍然存在诸多问题亟待解决。在本论文中,我们借助来自博弈论的一些数学工具,系统地就以下六个与群体合作演化动力学密切相关的问题作了一些初步探索。　　第一,针对经典博弈论给出的解与试验观测不一致这一问题,我们拓展了经典理性假定,并以此为基础提出了一个颇具潜力的概念框架――隐式博弈和隐式平衡(implicit game and implicit equilibrium),通过分析五种典型的博弈形式表明,该框架有助于更好地解释个体在社会化决策情形下的实际行为。　　第二,针对见风使舵(WSLS)策略作为解释重复交互情形下合作演化的一种著名机制,在与完全背叛(ALLD)策略的博弈中每隔一个回合就会选择合作一次,而在与完全合作(ALLC)策略的博弈中,如果从偶然的一次失误背叛中获益就会一直通过选择背叛无情地剥削后者这一问题,我们提出了一种颇具潜力的合作性策略――不施伎俩(No-Tricks),这种策略可以击败见风使舵策略和其他一些著名策略,尤其是可以抑制完全背叛策略的演化,并且为完全合作策略的生存提供了极好的支持。　　第三,针对公共品结构的非线性特性对合作演化水平的影响这一问题,我们采用达尔文动力学揭示,当公共品回报率相对较高时,正弦形公共品博弈(sigmoid PGG)通过自适应演化可以达到一个稳定的合作水平,从这一点上讲,与线性公共品博弈(1inear PGG)或阈值公共品博弈(threshold PGG)相比,正弦形公共品博弈应该是一种更适当的数学模型。　　第四,针对强互惠(strong reciprocity)机制的演化涌现这一问题,我们不仅纠正了被广泛引用的最初模型中的两处错误,而且不再假定强互惠个体必定选择合作,也不再假定强互惠个体在整个种群中的比例是公共信息,从而将强互惠机制的演化涌现拓展到了个体行为依赖于其适应度的大规模群体中。　　第五,针对自负成本惩罚作为解释非亲缘个体间合作演化的机制之一存在诸多弊端这一问题,我们提出了小概率但严厉的协定惩罚机制(rare but severeconcerted punishment),并将其引入公共品博弈,分析和仿真结果表明,该机制不但在一定条件下可以促进合作,而且可以避免自负成本惩罚机制与生俱来的那些不足之处。　　第六,针对个体为什么要合作这一问题,我们提出了一个颇具潜力的简单概念――依赖于环境的理性策略(environment-dependent rational strategy,ERSμ),试图阐释这样一种观点,即个体赖以生存的生态环境的恶化是促进个体间合作演化的驱动力,合作只是个体在理性与生存之间的一种妥协。　　大体上讲,我们所做的上述六方面的工作可以分别类比于经典力学中静力学(第一和第二)、运动学(第三)、动力学(第四)、主动控制(第五),以及约束系统(第六)各领域的工作(图1.1)。希望我们在本论文中所做的努力,可以或多或少地加深人们对群体合作演化动力学这一领域的理解,并且我们相信,复杂性科学无疑将会从经典力学研究复杂力学系统所发展起来的那些成熟的分析和计算工具中获益匪浅。