演化博弈动力学及其应用

目录
第1章 绪论 1
1.1 引言 1
1.2 本书的研究目的与内容 2
第2章 网络演化博弈研究现状及相关理论技术基础 5
2.1 经典博弈理论概述 5
2.2 网络演化博弈研究进展 8
2.3 收益调节对网络演化博弈的激励机制研究 19
2.4 博弈逃生模型研究进展 24
2.5 相关理论技术基础 25
2.5.1 基本的策略演化规则 25
2.5.2 证据理论基本知识 26
2.6 本章小结 28
第3章 基于证据理论的方格演化博弈研究 29
3.1 基于全局信息与局部信息的方格演化博弈模型 29
3.1.1 模型与动力学 29
3.1.2 基于全局信息与局部信息的方格演化博弈模型结果分析 31
3.1.3 大规模网络下的效果分析 35
3.1.4 本节小结 37
3.2 基于局部信息的方格演化博弈模型 37
3.2.1 模型与动力学 37
3.2.2 基于局部信息的方格演化博弈模型结果 38
3.2.3 本节小结 42
3.3 基于相异邻居局部信息的方格演化博弈模型 42
3.3.1 模型与动力学 42
3.3.2 基于相异邻居局部信息的方格演化博弈模型结果 44
3.3.3 本节小结 47
3.4 本章小结 48
第4章 收益调节对网络演化博弈的合作激励作用 49
4.1 公共基金对背叛惩罚的收益调节模型 50
4.1.1 无惩罚制度下的博弈 50
4.1.2 采用公共基金惩罚的博弈演化效果 50
4.1.3 采用公共基金惩罚的博弈演化结果分析 51
4.2 公共基金对合作奖励的收益调节模型 56
4.2.1 无奖励制度下的博弈 56
4.2.2 利用公共基金奖励的博弈演化效果 57
4.2.3 采用公共基金奖励的博弈演化结果分析 57
4.3 基于局部信息的公共基金奖惩模型 64
4.3.1 基于局部信息的公共基金惩罚模型 64
4.3.2 基于局部信息的公共基金惩罚结果分析 65
4.3.3 基于局部信息的公共基金奖励模型 67
4.3.4 基于局部信息的公共基金奖励结果分析 68
4.4 本章小结 70
第5章 网络演化博弈在行人屋内逃生中的应用 71
5.1 恐惧指数多样性对博弈逃生的影响 71
5.1.1 雪堆博弈模拟行人屋内逃生模型 71
5.1.2 恐惧指数多样性下博弈逃生结果分析 72
5.2 综合考虑环境和支付信息的博弈逃生模型 75
5.2.1 模型动力学 75
5.2.2 综合考虑环境和支付信息的博弈逃生模型结果分析 77
5.3 门位置对逃生的影响 79
5.3.1 具有优先方向的博弈逃生模型 79
5.3.2 门位置对逃生的影响分析 80
5.4 具有学习能力的博弈逃生模型 84
5.4.1 模型动力学 84
5.4.2 具有学习能力的博弈逃生分析 85
5.5 本章小结 88
参考文献 89