摘 要

上世纪末期，新兴的复杂网络迅速崛起且覆盖范围很广，比较普遍的有神经学、生物学、人类社会学、计算机科学等重要领域。博弈论则能够很好地在复杂网络中为群体和个体之间的传递提供一条关系链。一般情况下我们都是研究以下两个方面：网络拓扑结构和选择策略机制。

本论文主要讨论囚徒困境博弈，在选择固定的策略的前提下，在不同的网络拓扑结构（规则网络、随机网络、无标度网络）上进行仿真，从而探究不同网络结构对博弈个体合作情况的不同之处。

开始主要是介绍了本次探究所需要的两个理论：复杂网络和博弈论。复杂网络方面介绍了复杂网络的起源以及发展、还有探测网络特性对合作结果的影响所需要的网络参数和几个常用的复杂网络模型。而针对博弈论则介绍了博弈论的起源及发展，还有世界著名的纳什均衡理论。

然后对不同拓扑结构下的囚徒困境博弈进行了Matlab仿真，包括规则网络、随机网络以及无标度网络，从而探究不同网络结构对博弈个体合作情况的不同之处。最后对全文进行了总结，对未来进行了展望，并对身边的人致谢。

关键字：复杂网络 博弈论 囚徒困境 复杂网络上的博弈 动态拓扑

Abstract

At the end of the last century, the emerging complex networks rapidly emerged and covered a wide range, and there were some important fields such as neurology, biology, human society, computer science and so on. Game theory is able to provide a link between groups and individuals in complex networks. In general, we study the following two aspects: the network topology and the selection policy mechanism.

This paper mainly discuss the prisoner's dilemma game, in choosing the fixed strategy, in different network topologies (regular network, random network, no standard network) for simulation, so as to explore the different network structure on individual cooperation game difference.

At first, it introduces the two theories which are needed in this research: complex network and game theory. Complex networks, the origin and development of complex networks, as well as the impact of the detection of network characteristics on the impact of the results of the network parameters and several commonly used complex network model. For game theory, it introduces the origin and development of game theory, as well as the world famous Nash equilibrium theory.

Then under the different topology of the prisoner's dilemma game of MATLAB simulation, including regular network, random network and scale-free network, so as to explore the different network structures of individual game cooperation differences. Finally, the full text of the summary, the future of the outlook, and the people around him.

Keywords:Complex networks; Game theory; Prisoner's Dilemma Game;The Game on Complex Networks;Dynamic topology

目 录

摘要 I

Abstract II

第1章 绪论 1

1.1研究背景与意义 1

1.2 国内外研究现状 1

第2章 复杂网络与博弈论 3

2.1 复杂网络 3

2.1.1 复杂网络概述 3

2.1.2 复杂网络统计量 3

2.1.3 复杂网络模型 4

2.2博弈论 7

2.2.1博弈论概述 7

2.2.2 Nash均衡 8

2.2.3囚徒困境博弈 9

第3章 复杂网络下的囚徒困境博弈 10

3.1复杂网络上的博弈 10

3.2规则网络下囚徒困境博弈 11

3.3无标度网络下的囚徒困境博弈 11

第4章 仿真结果与分析 15

4.1 规则网络下的博弈 15

4.2 随机网络下的博弈 19

4.3 无标度网络下的博弈 21

4.4 结果分析 24

第5章 全文总结与展望 25

5.1 总结 25

5.2 展望 25

参考文献 26

附录 28

致谢 36

第1章 绪论

1.1研究背景与意义

随着科学技术的日新月异，人们也不再像以前那么简单的去看待一个失误，而是更加深入的去研究认识他们。人们不再去单单研究一个单一的个体，而是把他放在他所处的那个群体环境中，综合起来更加全面完善的研究，因此兴起了一种很实用称为复杂性科学的学科。它可运用于许多不同的领域，为很多领域的研究提供便捷。

复杂系统可以通过网络来描述。网络中有许许多多的节点，每个节点都代表所研究系统里的一个个体，这些网络结构中的节点之间有部分是有边连接的，他们表示该系统中个体之间是有关系的。复杂网络的研究领域主要包含三个层面的研究内容：第一，通过实证研究发现现实世界中各种系统的复杂网络结构特征，比如度分布、聚集系数以及平均路径长度等；第二，建立复杂网络模型理解实证研究所发现的各种网络结构特性的生成机制，比如ER网络模型^[1]、BA无标度网络模型、WS小世界网络模型等；第三，在前两方面的研究基础上探讨发生在复杂网络上的各种动力行为学，比如疾病扩散、同步、交通堵塞、博弈等。

客观世界的许多复杂系统都可以描述为复杂网络。在不同的学科领域，如生物学、免疫学、社会学、技术学和经济学都有着大量的复杂网络实例。尽管在不同的学科领域里，复杂网络的节点和边代表着不同的事物和相互联系，但是他们却表现出一些普遍存在的结构特性，这是非常令人惊讶和兴奋的。