演化博弈论的诞生为人们描述、研究自然界对象提供了一套概念和方法,极大丰富了人们认识世界的角度,可以很好的解释一些看似矛盾、实则统一的现象,如群体间的合作与竞争等。复杂网络以其独特的抽象方式描述真实世界的复杂系统,力求体现它们的本质特征,其主要强调系统环境的拓扑特征,不仅提高了人们对现实生活中复杂系统结构的认识,更重要的是可以为描述博弈个体间的关系提供一个统一的理论框架。因此,将复杂网络研究与演化博弈理论相结合,进一步深化对空间博弈机制的理解,揭示群体间合作演化现象的本质。论文致力于研究网络结构的稀疏性、群体的多样性等对合作演化的影响,为如何促进群体间合作提供了理论性指导。论文主要研究内容和创新性成果概括如下:(1)探讨稀疏规则网络中群体合作水平的变化情况,主要考虑邻域大小、群体密度以及群体自私程度对种群合作率的影响。主要使用三种博弈模型:囚徒困境、雪堆博弈以及猎鹿博弈,仿真结果表明群体合作水平与邻域大小之间有密切关系,且一般会存在一个达到最佳合作水平的群体密度值,称为阈值。当群体密度过大时,内部意见很难一致,会影响个体之间的交流和学习,故合作率降低;尤其对于自私程度高的群体来说,合作簇难以抵挡背叛者入侵,故群体密度稍高时,合作率就会降低直至为零。(2)提出具有个体多样性的公共物品博弈模型,通过引入不同的策略传递因子,模拟有影响力个体和普通个体之间的决策过程,主要研究两种类型个体比例对合作水平的作用,并观察不同邻域大小的群体中作用程度是否相同。研究发现具有影响力个体的加入对群体合作水平有显著促进作用,而且两种个体策略学习能力相差越大,则对合作水平促进作用越大。(3)基于Java语言,设计和实现了一个简易斑图可视化软件。因考虑研究过程需要绘制大量的斑图,以方便观察群体博弈过程中合作者和背叛者的分布情况,软件基于Myeclipse开发工具主要实现了斑图的绘制及编辑功能,其简便易用的功能,不仅能够极大提高科研效率,更重要的是增强了仿真结果的直观性。