1712.演化博弈動力學(xué)研究——基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)與直接互惠機制

1、分類號分類號密級UDC學(xué)校代碼學(xué)校代碼學(xué)術(shù)碩士研究生學(xué)位論文演化博弈動力學(xué)研究基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)與直接互惠機制學(xué)院（部、所）：統(tǒng)計與數(shù)學(xué)學(xué)院學(xué)院（部、所）：統(tǒng)計與數(shù)學(xué)學(xué)院專業(yè)：統(tǒng)計學(xué)（理學(xué)）專業(yè)：統(tǒng)計學(xué)（理學(xué)）姓名：馬永娟姓名：馬永娟導(dǎo)師：石磊教授導(dǎo)師：石磊教授論文起止時間：2016年5月~2017年5月中文摘要I中文摘要中文摘要無論是自然界還是人類社會中，都廣泛存在著合作行為，人類的進步與發(fā)展同樣離不開合作。所以對合作行為演化機制的解釋一直

2、是進化生物學(xué)、統(tǒng)計物理學(xué)、社會學(xué)和經(jīng)濟學(xué)研究的重要問題之一，也是至今最大的一個未曾解決的科學(xué)問題。目前現(xiàn)有文獻中，合作行為的演化博弈問題已經(jīng)得到了廣泛而深入的研究。然而，大部分的研究還是基于傳統(tǒng)的博弈模型，包括經(jīng)典囚徒困境（PDG）、雪堆博弈（SG）和獵鹿博弈(SH)等。Dreber（2008）首次引入“懲罰”策略到經(jīng)典PDG模型中，提出了經(jīng)典的CDP博弈機制，并引發(fā)了研究者們的廣泛研究?，F(xiàn)實生活中獎勵現(xiàn)象普遍存在，基于這個事實，本文將

3、“獎勵”策略引入到經(jīng)典PDG模型中，探討合作行為的演變。本文通過組織真人行為學(xué)實驗，發(fā)現(xiàn)“獎勵”策略的使用鼓勵了對手主動轉(zhuǎn)變態(tài)度，促進友好合作產(chǎn)生。獎勵機制下，人們更傾向于選擇利他行為策略（合作策略和獎勵策略），獎勵力度越大合作水平越高。結(jié)論與CDP機制的最大不同之處，“懲罰”策略的使用在于強迫對手被動選擇合作行為，而“獎勵”策略的使用促進了主動合作行為產(chǎn)生。眾所周知，結(jié)構(gòu)化群體往往表現(xiàn)出不同的多樣性或異質(zhì)性。受此啟發(fā)，我們考慮空間人口

4、鄰居的多樣性對合作演化的影響。通過數(shù)值模擬，發(fā)現(xiàn)無論背叛的誘惑取何值，都存在一個中間的鄰居比例τ使得整個網(wǎng)絡(luò)達到最高的合作水平。為了檢驗其普遍適應(yīng)性和魯棒性，我們將此機制引入到雪堆博弈中進行研究，觀察到了與囚徒困境類似的結(jié)果。此外，在充分混合群體中，非對稱性已經(jīng)被證明是一種有效提升合作水平的博弈機制，并取得了卓越的科研成果。顯然，非對稱機制更加符合現(xiàn)實生活中的交互環(huán)境。為此，我們將非對稱性機制引入到空間網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)化環(huán)境中，探討了實力非對