从细胞、细菌、动植物乃至人类社会,这些旨在最大化个体收益的非完全理性相互竞争个体组成的群体能够出现合作行为一直引起众多学者的研究兴趣,因为这似乎与物竞天择、适者生存的自然选择法则相背离.对这些复杂系统中合作与竞争现象的研究,演化博弈被认为是一种有效的方法.演化博弈适合研究有交互作用的个体在发生相互作用时,个体如何进行策略选择以保证自己收益最大化以及策略均衡问题.一些学者在演化博弈的研究框架下发现了一些促使形成合作的机制,如:间接互惠、直接互惠、亲缘选择、组选择、网络选择等.其中,网络选择,即网络环境下的演化博弈,被认为是促进合作形成的重要因素.　　本工作基于演化博弈和复杂网络,重点研究有复杂网络拓扑结构的群体的演化博弈行为.研究内容包括三个面:(1)特定网络结构下的演化博弈.本文探讨了一个基于二维网格构建的异质小世界网络上的演化囚徒博弈模型,研究了该网络结构的异质性对合作水平的影响.研究发现,网络中异质节点和长程边数在中等水平时,网络的合作水平最高,过多和过少的异质节点和长程边数均不能使合作水平达到最高.此外,在特定的条件下,异质网络平均连接度的增加仍然会促进合作水平的提高,这不同于同质网络下的结果.(2)网络结构和策略协同演化.本文探讨了一种博弈策略和网络结构进行协同演化的模型,该模型扩展了传统网络雪堆博弈模型,个体在策略演化进入稳定状态后,能够根据收益调整自己的邻居,把博弈结果反馈给网络空间结构,从而令网络结构演化.研究发现,在本模型定义的策略变更规则和结构变更规则下,网络空间的度分布和合作水平最后会到达一个稳定状态.(3)协同演化模型的影响因素分析.本文分析了初始群体规模、初始网络结构、收益成本比率和演化规则等因素对稳定结果的影响,研究发现稳定状态的度分布与初始群体规模和初始网络结构无关,与雪堆博弈的收益成本比率有关.