少数者博弈模型(MinorityGame)源于经济学家阿瑟（W.B.Arthur）提出的“ElFarolBar”问题，是一个用来描述经纪人处在有限资源的复杂性系统中博弈的基础模型，它由张翼成教授和他的学生D.Challet在1997年以博弈论的形式总结提出。比如在岔路口决定走那一条路才不至于拥堵可以用少数者博弈来解释；在股票市场上，经纪人处于买的位置的时候如果多数股民处于卖股票的位置，就会作为赢家低价买到股票，反之亦然。在实际生活中，股民往往根据以往的经验归纳得出自己的策略。在这种情况下，股市博弈也可以用少数人博弈来解释。少数者博弈模型可以模拟有限资源下竞争性系统的某些本质特征，它虽然结构简单但行为却可以很复杂，往往是可以通过规定一些模型中的经纪人的某些行为，达到重现真实市场的一些整体统计特性的目的，是用来重现和研究经济人之间既相互竞争却又相互协作的复杂行为的重要工具。复杂网络是近年来得到迅猛发展的一个学科，从internet到WWW，从电话网络到城市路线网络，从科学家合作网络到各种社交关系网络，我们生活已经离不开网络了。复杂网络所研究的是，这些看上去互不相同的复杂网络之间，存在着什么共性，并且研究出一些普遍适应的方法来对其进行操作。现在复杂网络主要包括个性化推荐，链路预测，传播动力学等等方面。在进行个性化产品推荐，预测网络故障，分析用户行为，以及防治和预测传染病和计算机病毒大规模扩展等等方面都有突破。原始少数者博弈模型为了保持其简洁性而考虑的是在一种经纪人互不交流的市场情况进行博弈，但在现实世界中，经纪人并不是孤立的，所以把少数者博弈和近年来迅速发展复杂网络理论结合起来可以充分考虑到真实市场的各种情况。对传统模型进行改进的同时也可以发现一些新的特性。最后以求达到更好的解释和预测市场走势和用户行为，以至于实现更好的资源配置。本文是在研究前人的方法之后，在让处于改善了传播效率的小世界网络里面的经纪人进行少数者博弈游戏，经纪人可以根据最邻近的表现好的经纪人来调整自己的策略，最后通过数值分析，这种处于复杂网络中的少数者博弈模型和原始少数者博弈模型相比，可以降低系统波动，达到优化市场资源配置的目的。