本文關(guān)鍵詞：實(shí)證研究樹狀網(wǎng)絡(luò)的演化博弈

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【摘要】：網(wǎng)絡(luò)上的演化博弈是復(fù)雜系統(tǒng)中基本的動(dòng)力學(xué)行為之一。在諸多相關(guān)的演化博弈模型研究中,囚徒困境博弈模型是最具代表性的問題之一。一方面,網(wǎng)絡(luò)本身的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)決定了網(wǎng)絡(luò)的合作水平；另一方面,網(wǎng)絡(luò)中初始時(shí)刻合作節(jié)點(diǎn)的選擇機(jī)制會(huì)影響整個(gè)演化博弈動(dòng)力學(xué)過程。現(xiàn)實(shí)復(fù)雜系統(tǒng)中,存在大量的樹狀網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),如河流,星系以及國(guó)家組織機(jī)構(gòu)等,但針對(duì)樹狀網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)化研究較少；而已有的囚徒困境演化博弈研究通常在初始時(shí)刻隨機(jī)均勻選擇合作節(jié)點(diǎn),難以反映真實(shí)網(wǎng)絡(luò)中合作節(jié)點(diǎn)和背叛節(jié)點(diǎn)不均勻分配的現(xiàn)實(shí)映射意義。本文從樹狀網(wǎng)絡(luò)著手,對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的囚徒困境演化博弈特性進(jìn)行研究。同時(shí),引入了帶有適應(yīng)度記憶估計(jì)機(jī)制的囚徒困境演化博弈模型,探究了記憶機(jī)制對(duì)于合作行為的影響。首次將演化博弈模型引入實(shí)證互花米草樹狀網(wǎng)絡(luò)中,把復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的博弈理論應(yīng)用于生態(tài)學(xué)中,促進(jìn)了學(xué)科間的交叉研究。文章的主要貢獻(xiàn)如下.1.基于常見的網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建算法,構(gòu)建了三種包含不同度分布特性的樹狀網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),同時(shí)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特性進(jìn)行了分析。本文構(gòu)建了度分布為冪律形式的BA無標(biāo)度樹狀網(wǎng)絡(luò)、度值分布K∈{1,2,3}的完全二叉樹狀網(wǎng)絡(luò)以及度分布為指數(shù)分布的小世界分形樹狀網(wǎng)絡(luò)。這三種網(wǎng)絡(luò)模型不僅包含了復(fù)雜系統(tǒng)中常見的無標(biāo)度和小世界特性,完全二叉樹狀網(wǎng)絡(luò)還具有樹狀結(jié)構(gòu)中較為突出的二叉形結(jié)構(gòu),體現(xiàn)了樹狀網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)有別于其他拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)所特有的分叉特性。2.按照不同的初始時(shí)刻合作策略選取模式,構(gòu)建了樹狀網(wǎng)絡(luò)上的囚徒困境演化博弈模型,并引入了適應(yīng)度記憶估計(jì)機(jī)制。在演化博弈的初始時(shí)刻,網(wǎng)絡(luò)中的合作節(jié)點(diǎn)選取遵循兩種不同的規(guī)則：隨機(jī)均勻選取和按照節(jié)點(diǎn)度值選取。隨機(jī)均勻選擇初始合作節(jié)點(diǎn)時(shí),合作頻率fc都隨著背叛者的優(yōu)勢(shì)6增加而逐漸降低,樹狀網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的不同構(gòu)造算法對(duì)于合作行為具有不同的影響；按照節(jié)點(diǎn)度值選取初始合作節(jié)點(diǎn)時(shí),演化到達(dá)穩(wěn)態(tài)時(shí)合作者的比例同樹狀網(wǎng)絡(luò)本身的結(jié)構(gòu)性質(zhì)關(guān)系不大,而初始時(shí)刻網(wǎng)絡(luò)中合作節(jié)點(diǎn)的度值起著主導(dǎo)作用。在樹狀網(wǎng)絡(luò)中引入適應(yīng)度記憶估計(jì)機(jī)制,促進(jìn)了網(wǎng)絡(luò)中合作的涌現(xiàn)。3.基于互花米草基株空間構(gòu)型,構(gòu)建互花米草克隆植株多重關(guān)系樹狀網(wǎng)絡(luò),首次對(duì)實(shí)證樹狀網(wǎng)絡(luò)上的演化博弈特性進(jìn)行了探究獲取。分析了互花米草樹狀網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),得到其生長(zhǎng)特征和株叢間回避競(jìng)爭(zhēng)的生態(tài)學(xué)策略。其次,在互花米草樹狀網(wǎng)絡(luò)中引入了囚徒困境演化博弈模型,初始時(shí)刻,分別按照三種不同的規(guī)則選取網(wǎng)絡(luò)中的合作節(jié)點(diǎn)：第一種是隨機(jī)均勻選取合作節(jié)點(diǎn),合作頻率隨著背叛誘惑值的增加逐漸下降；第二種是選擇不同類型的生物體單位為合作節(jié)點(diǎn),選取株叢間根狀莖間隔點(diǎn),演化博弈到達(dá)穩(wěn)態(tài)時(shí),合作者的比例隨著背叛誘惑值的增加而逐漸減小；第三種是按照節(jié)點(diǎn)的度值選取合作節(jié)點(diǎn),當(dāng)最小度值較小時(shí),網(wǎng)絡(luò)中的合作頻率較大。同時(shí)引入了帶有適應(yīng)度記憶估計(jì)機(jī)制的囚徒困境演化博弈模型,分析了記憶機(jī)制對(duì)于互花米草克隆植株樹狀網(wǎng)絡(luò)中合作行為的影響。接下來,考慮以群體作用為基礎(chǔ)的公共品博弈和帶有單干策略的公共品博弈模型,分析得到互花米草克隆植株實(shí)證網(wǎng)絡(luò)演化博弈動(dòng)力學(xué)的相關(guān)特性。
【學(xué)位授予單位】：華東師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：O157.5

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本文編號(hào)：1187580