复杂网络的出现,为复杂性研究提供了一种新视角与新方法,它以一种抽象的方式描述真实的网络。与此同时,演化博弈论的引入为人们解决社会困境问题提供了强有力的理论工具,两者相结合进一步拓宽了人们对演化合作行为的理解。论文主要依据复杂网络理论,使用建模仿真方法,研究囚徒困境博弈、雪堆博弈、公共物品博弈模型中群体的合作演化行为;利用复杂网络建模思维,对在线社交网络中的信任预测进行理论建模与实验。论文的主要研究成果以及创新点包括以下几个方面:(1)提出一种新的自相互作用机制,将其应用到结构化网络中,研究自相互作用在囚徒困境博弈与雪堆博弈中对演化合作行为的影响。基于囚徒困境博弈与雪堆博弈,考虑多种不同的自相互作用强度对群体合作行为的影响。另外,在自相互作用博弈机制的基础上,研究个体差异性对群体合作行为的影响。数值仿真结果表明,自相互作用博弈机制的引入能够大大促进结构化群体中的合作水平。研究结果有助于帮助人们有效地配置各种资源,避免陷入无效率境地,并且有利于解决诚信建设问题。(2)探索个体差异性与投资异质性对公共物品博弈的影响。模型假设两种类型的个体,分别为A类型与B类型,通过控制A类型与B类型个体在群体中的比例达到个体差异目的,并用参数?调节投资异质程度。仿真模拟结果表明,A类型个体与投资异质性对于群体合作具有积极作用,可以大幅提升群体的合作水平。研究结果为人们解决社区公共服务的提供、全球温室气体的减排等提供了良好的理论框架与方案。(3)研究利用复杂网络建模思维,对社交网络中信任关系进行相关预测。将多种社会因素融合进行建模,采用非监督学习方式预测用户之间的信任关系。利用公开数据集Epinions进行的初步实验结果表明,将社会因素中的同质性与时间效应引进模型中可以适当地提高预测准确率,提高了解信息的受众范围,使得在线网络中的信息传递更加有效。