合作是社会稳定的润滑剂和经济发展的助推器,然而合作却是个体以牺牲自身利益而使他人获益的利他性行为。特别地,达尔文认为:谋求自身利益最大化是自私个体采取行动的直接驱动力,这导致合作并非自发地涌现、维持和传播。因此,揭示和探索合作在自然和社会中演化的机制和机理,成为学术界关注的热点问题之一。尤其,在大数据和机器学习背景下,研究合作演化的机制对于探索群体智能涌现具有基础性和支撑的作用。迄今为止,演化博弈论和复杂网络为研究合作演化提供了普适的理论框架。具体地,演化博弈论通过抽象的社会困境模型捕获合作演化动力学的态势,而复杂网络则刻画了个体的交互关系。尽管学者在该领域已经取得了丰硕的成果,但是交互关系的动态性、社会困境的复杂性以及交互模式的多样性使得合作演化的研究还不充分、不完备。为此,在演化博弈论和复杂网络框架下,本文深入研究了结构化群体中具有不同交互模式的合作演化机制。主要的研究成果和创新点概括如下:（1）研究了基于声誉的连接权重自适应调整机制对合作演化的影响。在该模型中,个体的声誉随其行为策略而动态变化,这导致个体之间连接关系的动态自适应调整。论文用连接权重对个体之间的连接关系进行定量描述,并将其融入中心个体适应度的计算中,进而研究合作演化在动态社交关系交互模式中的规律。结果表明,基于声誉的连接权重动态自适应调整可以促进合作演化,并且合作演化的结果与连接权重控制因子ε正相关。（2）提出了基于声誉偏好选择的空间多博弈模型。在该模型中,声誉并不直接影响个体的收益,而是影响个体在策略更新时选择邻居的方式,即优先选择声誉较高的邻居作为策略模仿的对象。结果表明,尽管空间多博弈的收益非对称性和声誉偏好选择机制都可以影响合作演化动力学的发展态势,但是声誉偏好选择机制在促进合作演化方面发挥着关键作用。论文还研究了记忆衰减效应对合作演化的影响,并发现存在适中的记忆衰减因子β能够更好地促进合作演化。（3）探索了合作演化动力学在异质性随机交互机制中的规律。在此,论文用均匀分布、指数分布和幂律分布等三种分布形式描述个体异质性的交互概率,研究了异质性随机交互模式对不同空间社会困境合作演化的影响。结果表明,异质性随机交互模式阻碍了空间SHG的合作演化,却促进了空间PDG和SDG的合作演化。（4）构建了基于有限资源的条件性交互模型。考虑到个体的同质性会影响他们的交互作用以及资源对个体生存和发展的重要作用,论文研究了基于有限资源的条件性交互模式对合作演化的影响。结果表明,基于有限资源进行条件性交互模式能够促进合作演化,且适中的容忍度τ区间能够极大地促进合作的繁荣和发展。此外,基于有限资源的条件性交互模式对合作演化的促进作用对网络结构、社会困境类型以及策略更新方式具有鲁棒性。