合作是推动人类社会向前进步与发展的重要因素。但由于个体通常是自私自利的,如何让群体内的每一个组成部分达成共识并参与到合作过程中来一直是学术界的难题。演化博弈论提供了一个可行有效的研究方案,学者们通过建立不同的博弈模型模拟现实中个体之间的交互过程,通过引入不同的机制探寻能够促成合作提升的方法。研究已经表明,网络互惠与间接互惠是能够促成合作的重要机制。将演化博弈论与复杂网络结合,为近些年研究合作的衍生提供了新的思路。近些年在演化博弈的模型中引入声誉机制进行的研究多以二值声誉为基础展开,并以一阶声誉更新规则为基础,即声誉更新时只考虑个体本轮的策略。这些模型符合人类直观感受而且便于研究,但却存在着过于片面的问题。在此基础上,将交互对象的形象好坏也纳入考虑范围的二阶声誉机制得到了越来越广泛的关注。本文基于此类二阶声誉机制的基础上开展了深入的研究,文章主要创新性成果包括以下两个方面:1)在格子网络上的公共物品博弈模型中引入自适应声誉机制,个体的声誉不再只有好与坏两个值,而是在1至100的区间内变化。博弈环境中存在着声誉阈值,用于决定个体形象的好坏,形象好的个体拥有较高的影响力,可以将自身的策略更容易地传递给周围的个体。论文在声誉更新规则上提出了一种二阶声誉更新规则,根据自身策略与交互对象形象的好坏,个体的声誉会产生不同的变化。本工作还引入了全新的参数,即声誉更新步长,它使得声誉值的变化不再是单一的,能够以不同的幅度变化。通过大量的仿真实验表明,本文提出的二阶声誉更新模型相比于传统博弈模型能够大幅度提高群体的合作水平。2)在上一个工作的基础上,进一步研究二阶声誉机制对群体合作的影响。将博弈模型更换为囚徒困境博弈,研究所有的二阶声誉更新规则:Stern Judging,Simple Standing,Shunning和Image Scoring,并对这4种规则之间的异同进行详细分析。通过大量的仿真实验,发现所有4种更新规则在自适应声誉机制的框架下都能够提高群体合作率,且相比于传统的囚徒困境博弈模型表现得更为优秀。通过调整不同参数的值,能够观察到4种规则下合作率的不同变化,并对造成这些变化的原因进行详细的分析。所有这些结果表明,二阶声誉更新规则能够很好地促进合作在网络群体中的开展。