现在,迭代博弈成为社会经济学和生物系统合作的一个模型。对于迭代的囚徒困境,零行列式(ZD)策略的发现具有重要的意义。该策略的发现促使很多学者探索不同的ZD策略在不同的演化条件下是如何演化的。随着全球化的快速发展以及网络技术的进步,一种新的网络工作模式――众包得到了快速的发展。很多企业利用众包获得了一些创新性的成果。现在,众包已经成为一种获得任务解决方案的廉价而有效的方式,但与此同时,众包也面临着很多的挑战。例如:在不完全信息下,由于参与者的贪婪和自私,他们如何选择合适的策略来最大化自己的收益。采用零行列式策略的玩家可以使自己的收益与对手的收益形成线性关系,从而控制对手的总期望收益。另一方面,“赢者通吃”的行为在社会中普遍存在。首先本文研究了“赢者通吃”博弈中ZD策略的演化动力学,探讨了在“赢者通吃”的动态规则下,主要的玩家如何控制对手收益的总和。同时,我们还利用数值模拟说明了参数对总收益的影响。众包系统指的是公司或组织将工作任务外包给非特定(通常是大型)大众网络的做法,这些工作任务过去是由工人自愿完成的。通常,请求者会在众包平台上发布任务,并为任务提供一定的奖励。工人会根据自己的情况选择接受任务,并在规定的时间内提交解决方案,工人的信息是不完整的(即工人只知道自己的策略,不知道其他工人的决定)。然而,在众包系统中,自私的员工会提交不同质量的解决方案,以获得最大的回报。因此,出现了以下问题:在这种情况下,自私的员工会选择什么样的策略来最大化他们的收益?在本文中,我们提出了一种基于ZD策略的最优方法,并根据“赢者通吃”的奖金分配制度分析了众包系统中工作者的最优决策。同时,数值模拟的结果验证了不同策略下的收益,以及不同策略下的参数对工人收益的影响。