程乐峰 ,杨 汝 ,王晓刚 ,余 涛

(1.广州大学机械与电气工程学院,广东广州 510006;2.华南理工大学电力学院,广东广州 510641)

1 引言

面对复杂的多主体行为决策问题,博弈论(game theory)逐渐成为非常实用的数学工具[1–2].作为博弈论的新兴分支,演化博弈论(evolutionary game theory,EGT)[3]立足于“有限理性(bounded rationality)”和“有限信息(limited information)”假设,通过个体间模仿、学习和交流等动态交互决策过程能够很好描绘群体行为的变化趋势并准确预测个体的群体行为,因而在经济[4]和管理[5]等领域得到了迅速应用,并在工程领域[6–8]得到了初步发展.

目前,EGT在众多领域内的理论与应用研究多偏向于两群体两策略行为决策问题,例如文献[9]探讨了供应商与零售商之间的演化博弈模型,文献[10]则分析了政府补贴机制下的两级供应链绿色投资演化博弈.而在理论研究方面,EGT则取得了长足的发展,尤其是在合作演化博弈、随机演化博弈及演化博弈规则机制研究方面.在合作演化博弈方面,文献[11]探索了时间尺度与选择倾向性协同作用下的演化博弈模型,表明个体的非理性行为能够促进合作涌现,文献[12–15]针对复杂网络中的合作涌现问题进行了理论分析与动态仿真,文献[16]则对共演化博弈中的一种反馈机制进行了系统性研究,文献[17]对复杂网络上的两类典型演化博弈(囚徒困境博弈和公共品博弈)中的合作策略的演化及策略与其他属性的共同演化问题进行了深入研究.在随机演化博弈方面,Kaniovski和Young[18]探索了随机演化博弈中的学习机……