近几年来,复杂网络的研究成为一个新兴学科，尤其是复杂网络中的结构和其动力学过程的耦合受到广泛关注。本文以囚徒博弈模型为基础，从网络结构和策略演化自适应动力学行为入手，着重讨论社会网络中的合作行为的演化与发展，主要包括以下三个方面的内容：1、分析了个体策略和网络结构自适应演化过程中，系统连边总数守恒的条件下合作行为的演化。通过蒙特卡洛方法模拟发现，在不同平均度条件下，个体以一定概率断开不利个体随机寻求新的个体时，存在两种机制促进个体合作行为的稳定演化。第一，平均度较小初始涨落较大时，合作者可以很快的形成集团来抵御背叛者的入侵从而扩大系统合作行为演化的稳定性，但合作与欺骗个体很快完全分离。当平均度较大时，合作中心不易形成但是有利于在形成合作中心的条件下欺骗者的转化，所以存在最佳的平均连接度。第二，合作者可以通过很快地断开欺骗的个体来形成合作中心，同样存在最佳的断开速率，实现合作中心的形成与网络连接之间的平衡来促进合作行为的稳定演化。2、研究了个体策略和网络结构自适应演化过程中系统连边总数不守恒的条件下合作行为的演化博弈动力学行为。个体策略在演化过程中，以一定的概率c在次近邻中寻求新的个体或者以1-c的概率断开近邻中的欺骗个体，系统总的连边数不守恒。结果发现系统存在一个恰当的加边概率使得合作频率最高，也存在一个最不利于合作行为演化的加边概率。3、分析了网络结构自适应过程中个体间连接距离的差异对合作行为演化的影响。个体不仅可以选择次近邻作为新的博弈伙伴，也可以一定的概率在整个系统范围随机选择，这种情况下大大扩大了博弈范围，研究发现这一机制对系统合作行为的演化产生很大的影响。研究发现博弈范围的扩大使得合作频率降低，同时使得其它条件的影响变得更为复杂。