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第1章 绪论1

1.1 经典博弈论的发展概述1

1.1.1 经典博弈论的发展1

1.1.2 经典博弈论的局限性3

1.2 演化博弈论的基本思想及其均衡概念4

1.2.1 有限理性与演化博弈论的提出4

1.2.2 演化博弈论中的均衡概念6

1.3 社会困境问题与合作的演化7

1.4 本书的主要内容安排8

第2章 演化博弈中的学习机制与演化动态11

2.1 基于微分方程的演化动态12

2.1.1 复制动态模型12

2.1.2 最优反应动态模型16

2.1.3 Logit动态模型16

2.1.4 BNN动态模型17

2.1.5 Smith动态模型17

2.2 基于随机过程的演化动态17

2.3 基于智能优化算法与神经网络的学习机制18

2.4 其他几种博弈学习机制20

2.4.1 强化学习20

2.4.2 信念学习和贝叶斯学习20

2.4.3 老练学习和经验加权吸引力学习21

2.5 有结构种群中个体的几种学习机制22

2.5.1 基于Fermi函数的模仿学习机制22

2.5.2 “赢了保持输了改变”的学习机制23

2.5.3 愿景驱动的学习机制23

2.6 本章小结23

第3章 有限群体中非均匀连接下的随机演化博弈模型25

3.1 有限群体中非均匀连接下的演化模型25

3.2 随机演化博弈模型中随机过程极限分布的解析性质28

3.2.1 根据模型中的参数取值进行情况分类28

3.2.2 噪声强度ε→0＋时系统极限分布的解析结果30

3.2.3 任意噪声强度下系统极限分布的解析性质38

3.3 各类2×2对称博弈中系统的极限分布与稳定均衡状态41

3.3.1 占优型博弈中系统的极限分布与数值算例42

3.3.2 协调型博弈中系统的极限分布与数值算例43

3.3.3 共存型博弈中系统的极限分布与数值算例45

3.3.4 本节命题的证明46

3.4 非均匀连接下的随机演化博弈模型仿真48

3.4.1 “囚徒困境”博弈中系统的演化稳定状态仿真与结果分析48

3.4.2 “协调博弈”中系统的演化稳定状态仿真与结果分析53

3.4.3 “鹰鸽博弈”中系统的演化稳定状态仿真与结果分析56

3.5 本章小结60

第4章 基于Moran过程的演化博弈模型61

4.1 引言61

4.2 无变异和弱选择下基于扎根概率的模型解的解析特性64

4.2.1 协调型博弈70

4.2.2 共存型博弈71

4.3 有变异的基于生灭过程极限分布的模型解的解析特性72

4.4 有任意变异率的系统稳定均衡的数值算例与仿真75

4.4.1 协调博弈的数值算例与仿真75

4.4.2 鹰鸽博弈的数值算例与仿真79

4.5 本章小结82

第5章 基于Wright-Fisher过程的演化博弈模型85

5.1 引言85

5.2 无变异和弱选择下基于扎根概率的模型解的解析特性87

5.2.1 问题描述87

5.2.2 扎根概率计算88

5.2.3 解析结果91

5.3 有任意变异率的系统稳定均衡的数值算例与仿真93

5.3.1 具有变异的系统演化模型93

5.3.2 数值算例与仿真结果94

5.4 本章小结106

第6章 复杂网络上的连续“囚徒困境”博弈中群体合作行为及其影响因素109

6.1 合作的进化与网络互惠机制109

6.1.1 空间演化博弈110

6.1.2 复杂网络上的社会困境博弈111

6.1.3 博弈和网络的互演化机制与合作的涌现116

6.2 复杂网络上的连续“囚徒困境”模型及个体的学习机制118

6.3 记忆、模仿及不确定性对各种网络上群体合作的影响研究121

6.3.1 最近邻耦合网络和NW小世界网络121

6.3.2 BA无标度网络128

6.4 度相关的内疚感对BA网络上的“囚徒困境”中群体合作的影响133

6.5 基于PSO的空间公共物品博弈及群体合作行为141

6.5.1 公共物品博弈中基于PSO的个体学习机制141

6.5.2 基于PSO的学习机制对于群体合作涌现的有效性验证143

6.5.3 组间规模报酬系数异质性对群体合作的影响145

6.6 本章小结149

第7章 总结与展望151

7.1 本书主要内容总结151

7.2 研究展望153

参考文献155