合作的演化问题在近年来受到广泛的关注,人类的合作会如何演化是具有挑战性的热点问题之一。作为从经典博弈论发展而来的一个新兴研究领域,演化博弈论为研究合作问题提供了一个有力的理论框架。根据国内外最新的研究动态和发展趋势,本文通过建立有限种群的策略更新机制,来研究不同系统中合作的演化问题。本文的主要工作和贡献如下:在第二章,建立了一种混合Moran过程和模仿过程的更新策略机制。在一个有限种群中,一部分个体更新策略时采用Moran机制,另一部分个体更新策略时采用模仿机制。通过计算该系统的固定概率,对合作的演化规律进行分析,结果显示,采用模仿机制的合作的固定概率高于中性选择下的结果。这表明该系统对合作有明显的促进作用。在合作者数量不变的情况下,采用模仿机制的个体数量越多,从该状态固定到全合作状态的概率就越大。通过对该系统中的条件固定时间和非条件固定时间的计算和计算机仿真模拟,结果显示,弱选择下,采用Moran规则的合作者固定到全合作状态所花费的时间比采用模仿规则的合作者花费的时间长。但是,采用Moran规则的合作者固定到任意吸收态所花费的时间要更短。在第三章,建立了另一种更新策略的机制,在一个有限种群中,被选中更新策略的个体需要先按照Moran过程更新一次,再按照模仿过程更新一次。通过计算得到了该系统中合作者的固定概率和固定时间的表达式,结果显示,同经典的Moran过程相似,该更新过程满足1/3定律,在囚徒困境博弈和协调博弈下,该系统的固定概率高于Moran过程的固定概率。表明该系统在囚徒困境及协调博弈下起到了促进合作的作用。进一步地,通过计算机仿真模拟对固定时间进行研究后发现,该混合过程固定的速度比经典模仿过程快,比经典的Moran过程慢。并且固定时间随邻居数量的增加而减小。在第四章,建立了一个混合了经典的模仿过程和愿望过程的策略更新机制。在一个有限种群中,一部分个体更新策略时按照模仿过程,另一部分个体更新策略时按照愿望过程。研究结果显示,不同于经典模仿过程,该系统没有吸收状态,总是有一个非零支持合作产生的概率,避免了整个系统落入全背叛状态而无法“逃出”的情况,从而相比于经典的模仿过程,加入采用愿望过程个体起到了促进合作的作用。且采用愿望过程的个体数量越多,采用模仿过程的个体中合作者的平均比例就越高。换句话说,采用愿望过程的个体的入侵有利于合作的产生。在第五章,不同于经典的Moran过程中依靠全局信息更新策略,建立了一个基于局部信息的更新策略的机制,为一局部过程。局部过程不需要获得整个种群博弈的全局信息,比较容易实现。结果显示,在弱选择下,当自然选择不支持合作取代背叛策略时,降低局部信息水平会增加合作的固定概率;在充分大的选择强度下,随着利用信息的减少会增加合作的固定概率。