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基于无标度网络的合作行为的研究

2011-02-20陈晓婷

陕西科技大学学报 2011年2期
关键词:记忆策略

陈晓婷, 朱 标

(温州大学物理与电子信息工程学院, 浙江 温州 325035)

0 引 言

从生物进化论到人类社会的各种经济行为,博弈论都扮演了重要的角色,它为分析和解决各种冲突提供了方法论的指导并能预测各种可能出现的危机.博弈论现已广泛应用于生物学、心理学、计算机科学、政治学、军事学及经济学[1-8]中,它从真实的自然界、人类社会和经济行为中抽象出的各种博弈模型能很好的模拟现实中的各种问题,这也为具体问题能通过一致的方法抽象出模型得以重塑和分析创造了统一的框架.

随着复杂网络研究的兴起,人们对网络的结构演化和复杂性等都有了清晰的认识,而具有良好拓扑结构的复杂网络能更好的反映真实的人们之间的关系,于是掀起了在复杂网络的拓扑结构下研究博弈的热潮,其中Nowak和May首先研究了规则网络上的囚徒困境模型[9],首次指出了网络结构对博弈演化所起的重要作用.随后,大量的研究结果表明[10],网络的拓扑结构在很大程度上影响了博弈的合作水平.Hauert和Doebeli研究了规则网络上的雪堆博弈模型[11],得出与囚徒困境不一样的结论.其后Szabo等研究了均匀小世界网络的囚徒困境模型[12],对比规则网络,得出更一般的结论:异质因素促进合作的涌现.Tomassini研究了WS小世界网络上的雪堆博弈模型[13],发现合作行为与博弈采用的演化规则、收益比以及小世界网络的重连概率密切相关.Santos研究了无标度网络上的囚徒困境和……

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