复杂网络上演化博弈的小世界网络的算法

资 源 简 介

复杂网络上演化博弈的小世界网络的算法

详 情 说 明

在复杂网络科学中，小世界网络因其高聚类系数和短路径长度的特性，成为研究社会行为、信息传播和博弈动力学的重要模型。演化博弈理论则用于分析策略在群体中的扩散和稳定状态。将二者结合，可以探索策略行为在小世界网络上的动态演变规律。

这种算法的核心在于构建小世界网络（如Watts-Strogatz模型），并在节点上定义博弈策略（如囚徒困境或雪堆博弈）。每个节点根据邻居的策略和收益调整自身行为，通过迭代更新模拟策略的传播和演化。

算法设计通常包括以下步骤： 网络生成：初始化规则环状网络，以特定概率重连边，形成小世界特性。 策略分配：为节点赋予初始策略（合作或背叛）和收益矩阵。 博弈交互：节点与邻居进行博弈，累计收益。 策略更新：根据收益比较（如模仿最优或随机选择）调整策略。 动力学模拟：重复交互和更新，直至策略分布稳定或达到迭代次数。

此类算法可用于研究合作行为的涌现、网络拓扑对策略演化的影响等，在社会科学、生物合作系统等领域有广泛应用价值。