无论是自然还是人类系统中，都广泛存在着各种形式的对有限资源的竞争与博弈。然而，为了便于理论分析，过去的研究往往只考虑博弈个体在全局相互作用下的情况，而实际上真实世界中的博弈个体只与其所在环境中的部分其他个体存在相互作用，即只存在局域博弈;更进一步，个体之间的博弈网络结构也是值得考虑的。我们通过真人实验与多代理模型研究了个体之间只能进行局域博弈的系统。　　我们首先基于随机网络对博弈个体之间的竞争关系进行建模，考察了不同规模的局域博弈对系统整体性质的影响。我们发现，即使系统中的个体只能参与局域竞争，整体的资源配置依然可以是高效的，并且，一定条件下局域博弈还可以提高系统的稳定性。我们还发现在仅允许局域博弈的情况下，全局视野下系统会存在一些稳定的套利机会，这启发我们借鉴统计物理学中的熵增加原理去考察系统宏观性质的演变。我们发现孤立真人系统中类熵量的增加源于构成系统的个体的适应性提升，而如果个体所参与局域博弈的大小受到限制，个体则会受到限制而不能发展出与环境复杂度相匹配的适应性，这将妨碍系统整体向平衡态演化，而只能进入非平衡稳态。另外，由此我们也能看出系统由不同单元构成时呈现出的不同特征:当系统由不具有适应性的个体构成时（自然系统中的许多情况，例如房间中气体分子构成的系统），个体之间的相互作用促使系统从有序走向无序，熵不断增加;而当系统由具有适应性的个体构成时（人类社会中存在许多这样的情况，例如金融市场），个体之间的相互作用是在消除系统中的套利机会，使系统由可预测状态演化到不可预测状态，同样体现为熵的增加。利用传统物理学定律去研究人类社会系统，不但具有类比的意义，还能帮助我们深入理解自然系统与社会系统之间的差异，并有望借鉴传统物理学中的规律，帮助我们量化和调控社会状态。　　文章的最后，我们还考察了其他网络结构下的系统资源分配效率。