近年来,针对复杂网络上的合作演化动力学研究已经成为各学科交叉领域的热点研究问题之一。复杂网络和演化博弈理论之间的相互结合为研究自私个体间合作行为的涌现和维持提供了合适的理论框架。本文主要研究复杂网络上的合作演化动力学问题,首先介绍了复杂网络和演化博弈论的基础理论知识,其次基于不同的复杂网络框架建立了几种能够促进合作行为涌现并得以维持的有效机制,取得了如下创新性成果:1.基于经典二人通牒博弈,提出了一种复杂网络上的多人通牒博弈模型,在该多人通牒博弈模型的基础上研究了该模型与经典二人通牒博弈之间的混合博弈。仿真结果表明:复杂网络上的一种类似于选举方式的多人通牒博弈模型一定程度上能够促进公平性的产生;两个相互关联网络上的混合通牒博弈通过在自身团体内部实现多人通牒博弈,团体之间进行对称角色分配下的经典二人通牒博弈,对于那些处于不同网络层彼此又具有连接的慷慨的个体而言,其收益值不仅仅受自身团体收益影响也会受到额外连接所带来的收益影响,最终公平性得以在整个种群中传播。该机制为进一步解释社会中广泛存在的公平性提供了良好的依据。2.提出了一种关联网络上具有交互关系网络层上个体之间动态概率连接的合作演化模型。在该模型中,每个个体首先被赋予一定的连接概率值,每个个体根据另一个网络上对应个体的策略调整自身的连接概率值,双方连接概率值的大小最终取决于二者各自连接概率值的乘积。每个个体的收益不仅仅取决于自身博弈所获取的收益值,同时也会受到另一网络上具有连接关系的个体博弈获取收益值的影响,两个网络之间具有一定的耦合性。因此形成了对于那些选择合作行为的个体的一种奖励制度,使得他们有机会获取相对较大的收益值。仿真结果表明,基于动态调整连接概率的机制可以很大程度上促进合作行为的大规模涌现和维持。