基于社会网络和博弈论的合作理论研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-25页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·合作理论及研究现状 | 第12-21页 |
| ·基本概念 | 第12-14页 |
| ·主要理论 | 第14-16页 |
| ·研究现状 | 第16-21页 |
| ·研究目标与思路 | 第21-22页 |
| ·本文组织与章节安排 | 第22-25页 |
| 第2章 相关理论与概念 | 第25-41页 |
| ·博弈理论 | 第25-31页 |
| ·纯策略博弈 | 第26-27页 |
| ·囚徒困境 | 第27-28页 |
| ·纳什均衡 | 第28-29页 |
| ·重复博弈和民间定理 | 第29-30页 |
| ·演化博弈 | 第30-31页 |
| ·复杂网络理论 | 第31-39页 |
| ·基本概念 | 第32-33页 |
| ·网络分类 | 第33-34页 |
| ·统计特征 | 第34-36页 |
| ·网络模型 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第3章 网络重复博弈模型 | 第41-53页 |
| ·无限重复博弈 | 第42-43页 |
| ·模型描述 | 第43-47页 |
| ·博弈特征 | 第43-45页 |
| ·形式化描述 | 第45-47页 |
| ·民间定理 | 第47-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 博弈策略选择 | 第53-65页 |
| ·策略描述 | 第53-55页 |
| ·算法及实验参数 | 第55-57页 |
| ·策略胜负 | 第57-60页 |
| ·TFT的胜负结果 | 第57页 |
| ·ALLD的胜负结果 | 第57-58页 |
| ·ALLC的胜负结果 | 第58-59页 |
| ·其他策略的分析 | 第59-60页 |
| ·平均收益分析 | 第60-62页 |
| ·策略权重的影响 | 第62页 |
| ·博弈代数的影响 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 第5章 基于人工免疫的策略演化模型 | 第65-75页 |
| ·人工免疫系统 | 第65-68页 |
| ·策略演化模型 | 第68-72页 |
| ·初始化算法 | 第69-71页 |
| ·策略选择算法 | 第71页 |
| ·浓度调节算法 | 第71-72页 |
| ·演化动力学分析 | 第72-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第6章 社会网络下的策略演化 | 第75-93页 |
| ·网络模型 | 第75-77页 |
| ·策略演化 | 第77-82页 |
| ·收益影响分析 | 第82-88页 |
| ·历史分布演化 | 第88-90页 |
| ·本章小结 | 第90-93页 |
| 第7章 社会网络演化模型 | 第93-107页 |
| ·网络演化动力学 | 第93-96页 |
| ·对手选择 | 第94-95页 |
| ·连接调整 | 第95-96页 |
| ·数值实验参数 | 第96-97页 |
| ·网络演化 | 第97-102页 |
| ·度平均 | 第97-99页 |
| ·平均最短路径 | 第99-100页 |
| ·簇系数 | 第100-102页 |
| ·策略演化 | 第102-105页 |
| ·本章小结 | 第105-107页 |
| 第8章 总结和展望 | 第107-112页 |
| ·研究背景 | 第107-108页 |
| ·本文研究总结 | 第108-111页 |
| ·研究内容 | 第108-109页 |
| ·研究方法 | 第109页 |
| ·研究成果 | 第109-111页 |
| ·进一步的工作 | 第111-112页 |
| 参考文献 | 第112-123页 |
| 致谢 | 第123-125页 |
| 在读期间完成的学术论文 | 第125-127页 |
| 参加项目 | 第127页 |
| 获奖情况 | 第127页 |
