博弈论是一门研究具有对抗性的交互活动中理性参与者决策行为的科学。自然界及人类社会中几乎所有交互行为背后都有博弈论的原理。在博弈过程中，参与者唯一的目标是追求个体收益最大化。依据进化论的自然选择理论，相对于背叛者，合作者在自然选择中处于不利地位。这使得合作行为的普遍存在成为困扰研究者的难题。演化博弈理论为理解合作行为提供了一个新视角，尤其是空间和复杂网络上演化博弈的研究使人们对真实系统中合作行为的出现和传播有了更进一步的理解。复杂网络上的演化博弈是目前演化博弈理论研究的热点问题之一。复杂网络上的演化博弈由三个要素构成，分别为博弈模型、策略更新规则和网络模型。复杂网络与演化博弈主要通过以下方式结合：网络中节点代表参与者；网络中的边代表其两端的节点之间的邻居关系。网络中的博弈过程按如下方式进行：首先，网络中节点根据博弈模型与邻居进行博弈并积累收益；每轮博弈完成后，依据策略更新规则相互学习、更新策略；最后，重复以上过程，直至参与者策略分布稳定。论文首先介绍了博弈论的发展与研究现状、复杂网络的基础知识及计算机仿真理论与技术。然后针对更新规则和网络结构两大要素进行研究，并取得以下创新性的研究成果：1)探讨了Moran、无条件模仿和复制者动力学三种更新规则分别作用于网络中时，雪堆博弈中合作率的演化；进一步打破现有演化博弈研究中单一更新规则的思维定式，将Moran和Fermi两种规则同时用于规则网络中，节点以可控的概率随机选择并使用其中一种规则。研究发现更新策略的变化对合作率有显著影响。2)研究了公共物品博弈模型的共演化行为，使用进化优先选择连接机制作为网络结构与博弈演化过程间沟通的桥梁，使网络中的博弈过程影响网络拓扑结构，拓扑结构的改变又促进博弈演化中合作水平的提高。研究表明，通过共演化机制，网络结构呈现出类似现实网络的异构、无标度和小世界特性。同时，合作行为也得到了极大的促进。3)提出了一个新的网络演化博弈模型——进化淘汰再生模型。模型抽象出真实个体社交过程中趋利避害的行为模式，表现差的节点会被渐渐孤立，进而淘汰并由新生节点取代。此模型提供了一种使博弈游戏和网络结构共演化的机制，博弈过程驱动网络结构的变化，使规则方格渐渐演化为具有无标度和小世界特性的网络。同时，网络结构的变化促进了合作者群簇的生长，提高了其稳定性，进而提升全局合作水平。