| 摘要 | 第9-11页 |
| ABSTRACT | 第11-12页 |
| 主要符号说明 | 第13-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-23页 |
| 1.1 演化博弈与网络演化博弈理论 | 第15-17页 |
| 1.2 矩阵的半张量积 | 第17-20页 |
| 1.3 符号动力学 | 第20-21页 |
| 1.4 本文主要内容 | 第21-23页 |
| 第二章 切换网络拓扑结构的网络演化博弈 | 第23-47页 |
| 2.1 引言 | 第23页 |
| 2.2 切换网络拓扑结构的网络演化博弈模型描述 | 第23-26页 |
| 2.3 以纯策略动态为目的的代数公式化 | 第26-32页 |
| 2.4 以纯策略动态为目的的策略优化问题 | 第32-36页 |
| 2.5 以混合策略动态为目的的代数公式化 | 第36-37页 |
| 2.6 以混合策略动态为目的的策略优化问题 | 第37-42页 |
| 2.7 数值仿真 | 第42-45页 |
| 2.8 结论 | 第45-47页 |
| 第三章 固定网络拓扑结构的具有记忆的网络演化博弈 | 第47-65页 |
| 3.1 引言 | 第47页 |
| 3.2 具有τ步记忆的网络演化博弈的模型描述 | 第47-50页 |
| 3.3 具有τ步记忆的网络演化博弈的公式代数化 | 第50-57页 |
| 3.4 具有τ步记忆的网络演化博弈中纳什平衡点的存在性和收敛性 | 第57-62页 |
| 3.5 数值仿真 | 第62-64页 |
| 3.6 结论 | 第64-65页 |
| 第四章 具有随机进入特征的动态博弈 | 第65-83页 |
| 4.1 引言 | 第65-66页 |
| 4.2 随机进入演化博弈的模型描述 | 第66-69页 |
| 4.3 随机进入演化博弈的代数公式化 | 第69-74页 |
| 4.4 随机进入演化博弈的优化控制 | 第74-79页 |
| 4.5 数值仿真 | 第79-82页 |
| 4.6 结论 | 第82-83页 |
| 第五章 演化博弈的可逆性研究及应用 | 第83-97页 |
| 5.1 引言 | 第83-84页 |
| 5.2 由高阶逻辑网络生成的映射 | 第84-89页 |
| 5.3 高阶逻辑网络的可逆性 | 第89-91页 |
| 5.4 高阶逻辑网络的轨迹可控性 | 第91-94页 |
| 5.5 数值仿真 | 第94-96页 |
| 5.6 结论 | 第96-97页 |
| 第六章 演化博弈的最优轨迹分析法 | 第97-103页 |
| 6.1 引言 | 第97-98页 |
| 6.2 策略轨迹分析 | 第98-99页 |
| 6.3 优化控制器设计 | 第99-100页 |
| 6.4 数值仿真 | 第100-102页 |
| 6.5 结论 | 第102-103页 |
| 第七章 结论与展望 | 第103-105页 |
| 7.1 全文总结 | 第103-104页 |
| 7.2 研究展望 | 第104-105页 |
| 参考文献 | 第105-113页 |
| 致谢 | 第113-115页 |
| 攻读博士学位期间完成的论文及参与的科研项目 | 第115-117页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第117页 |