本课题将社会网络与演化博弈方法相结合,对网络上的信息传播进行建模,探究演化博弈过程中不同个体策略更新机制和网络组织结构调整等变化对信息在网络上的传播结果的影响。运用平均场的方法描述了网络上的个体及其相关联个体组成的星型结构下的期望收益,从而用解析方法得到了社会网络上个体演化稳定策略比例的近似解。同时基于仿真对网络上信息传播过程进行模拟,得到的仿真结果与近似解有较好的一致性。本文的主要工作包括:(1)提出基于演化博弈方法的社会网络信息传播模型。将基于图的演化博弈理论要素与社会网络信息模型的元素一一对应。源于生物进化理论的演化博弈方法能更好的从一个微观的角度加强对参与者行为的分析,非常适合刻画信息传播中用户的互动行为以及决策过程。(2)建立静态社会网络结构下的信息传播模型。在固定网络结构下建立社会网络信息传播模型,考虑Birth-death、Death-birth、Imitation和Pairwise comparison四种策略更新机制,模拟中心用户对邻居用户的策略学习和模仿行为,得到每一类用户在不同策略更新机制下的适应度解析表达。从宏观角度分别考虑了均匀网络和非均匀网络两大类网络结构下的信息传播过程,求得演化稳定策略比例的近似解,并进行仿真实验得到一致结果。(3)建立动态社会网络协同演化信息传播模型。在静态社会网络结构下信息传播模型基础上,提出了“of the network”和“on the network”两类动态性,与演化博弈理论相结合,构建了动态社会网络协同演化模型模拟信息在动态网络上的传播过程。考虑基于“闭合三角”的关联增加机制、“无用伙伴”关联剔除机制以及新用户的加入和“僵尸用户”的退出三类动态机制。在BA无标度网络上进行了对协同演化博弈过程的仿真实验,并对实验中发现的信息传播规律进行分析和讨论。(4)采用真实案例数据对本文建立的模型进行分析和验证。本文采用了Facebook数据集,对文章中提出的静态社会网络信息传播模型和动态社会网络信息传播模型分别进行了验证和对比分析,得到了合理的结果,证明了提出的模型的可操作性和近似性。