演化博弈动力学研究——基于复杂网络与直接互惠机制

摘要

无论是自然界还是人类社会中，都广泛存在着合作行为，人类的进步与发展同样离不开合作。所以对合作行为演化机制的解释一直是进化生物学、统计物理学、社会学和经济学研究的重要问题之一，也是至今最大的一个未曾解决的科学问题。
　　目前现有文献中，合作行为的演化博弈问题已经得到了广泛而深入的研究。然而，大部分的研究还是基于传统的博弈模型，包括经典囚徒困境（PDG）、雪堆博弈（SG）和猎鹿博弈(SH)等。Dreber（2008）首次引入“惩罚”策略到经典PDG模型中，提出了经典的CDP博弈机制，并引发了研究者们的广泛研究。现实生活中奖励现象普遍存在，基于这个事实，本文将“奖励”策略引入到经典PDG模型中，探讨合作行为的演变。本文通过组织真人行为学实验，发现“奖励”策略的使用鼓励了对手主动转变态度，促进友好合作产生。奖励机制下，人们更倾向于选择利他行为策略（合作策略和奖励策略），奖励力度越大合作水平越高。结论与CDP机制的最大不同之处，“惩罚”策略的使用在于强迫对手被动选择合作行为，而“奖励”策略的使用促进了主动合作行为产生。
　　众所周知，结构化群体往往表现出不同的多样性或异质性。受此启发，我们考虑空间人口邻居的多样性对合作演化的影响。通过数值模拟，发现无论背叛的诱惑取何值，都存在一个中间的邻居比例τ使得整个网络达到最高的合作水平。为了检验其普遍适应性和鲁棒性，我们将此机制引入到雪堆博弈中进行研究，观察到了与囚徒困境类似的结果。
　　此外，在充分混合群体中，非对称性已经被证明是一种有效提升合作水平的博弈机制，并取得了卓越的科研成果。显然，非对称机制更加符合现实生活中的交互环境。为此，我们将非对称性机制引入到空间网络的结构化环境中，探讨了实力非对称机制对合作行为演化的影响。通过仿真数据，我们发现实力非对称机制导致合作者团簇的蔓延,有效提高了合作者水平。此外，两类个体实力差距越大，其合作水平越高。同时，我们发现了一个更有趣的现象：博弈个体之间较大的实力差异，导致合作稳定状态难以达到，合作行为推广不显著。此外，为了检测此机制的普遍适应性和鲁棒性，我们将其推广到小世界网络和ER随机网络中,观察到了类似的演化结果。我们的研究成果有利于进一步深入理解现实生活中合作行为的产生。

目录

声明

第一章 绪 论

第二节 演化博弈动力学发展概述

第三节 研究意义

第二章 理论基础

第一节 经典博弈理论

第二节 合作演化博弈理论

第三节 行为学实验理论

第四节 名词解释及符号说明

第五节 统计研究方法

第三章 基于CDR博弈模型真人行为学实验的博弈分析

第二节 CDR博弈实验原理与研究方法

第三节 CDR博弈实验结果分析

第四节 本章小结

第四章 空间人口机制的合作行为演化博弈分析

第二节 空间人口机制的演化博弈模型

第三节 空间人口机制的演化行为分析

第四节 本章小结

第五节 附 录

第五章 实力非对称机制的合作行为演化博弈分析

第二节 实力非对称机制的演化博弈模型

第三节 实力非对称机制的演化结果讨论

第四节 本章小结

第六章 总结与展望

第二节 展 望

参考文献

致谢

本人在学期间发表的研究成果及获奖情况