基于复杂网络的演化博弈研究及iVCE模型设计
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-18页 |
| ·复杂网络研究概述 | 第8-10页 |
| ·复杂网络拓扑参数 | 第10-12页 |
| ·复杂网络典型模型 | 第12-17页 |
| ·本文组织结构 | 第17-18页 |
| 第二章 复杂网络上的演化博弈 | 第18-24页 |
| ·演化博弈基本模型 | 第18-19页 |
| ·均匀混合群体中的合作演化 | 第19-20页 |
| ·Moran演化过程 | 第19-20页 |
| ·有记忆能力个体的合作演化 | 第20页 |
| ·空间结构群体中合作的演化 | 第20-23页 |
| ·规则格点中的合作演化 | 第21页 |
| ·复杂网络中的群体行为与自组织合作 | 第21-23页 |
| ·网络拓扑和博弈的共同演化 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 异质可调小世界网络上基于记忆的演化博弈 | 第24-42页 |
| ·网络异质性描述 | 第24页 |
| ·异质性可调的小世界网络模型 | 第24-28页 |
| ·HNW小世界网络构造描述 | 第25页 |
| ·HNW网络异质性 | 第25-26页 |
| ·异质小世界网络的统计特性 | 第26-28页 |
| ·个体具备记忆能力的演化博弈策略 | 第28-31页 |
| ·博弈模型的效益矩阵 | 第28-29页 |
| ·基于记忆的个体模型 | 第29页 |
| ·个体遗传编码 | 第29-30页 |
| ·个体适应性度量函数 | 第30页 |
| ·演化策略过程描述 | 第30-31页 |
| ·数值模拟及结果分析 | 第31-40页 |
| ·实验平台设置及初始模拟参数设置 | 第31-32页 |
| ·群体合作水平 | 第32-34页 |
| ·显性基因比 | 第34-37页 |
| ·Hub节点适应度分析 | 第37-38页 |
| ·合作行为不稳定性分析 | 第38-39页 |
| ·博弈历史记录分析 | 第39-40页 |
| ·本章小节 | 第40-42页 |
| 第四章 一种具有复杂网络特性的虚拟计算环境模型 | 第42-54页 |
| ·虚拟计算环境上的信任演化博弈 | 第42页 |
| ·基于复杂网络的虚拟计算环境拓扑构造 | 第42-43页 |
| ·iVCE与Gnutella拓扑结构比较 | 第43-46页 |
| ·Gnutella拓扑复杂特性分析 | 第43-45页 |
| ·虚拟计算环境与Gnutella比较 | 第45-46页 |
| ·虚拟计算环境拓扑建模 | 第46-48页 |
| ·iVCE网络拓扑构造思想 | 第46页 |
| ·iVCE拓扑构造过程 | 第46-47页 |
| ·节点加入与退出机制 | 第47-48页 |
| ·虚拟计算环境复杂网络特性分析 | 第48-53页 |
| ·模型度频率分布特征 | 第49-51页 |
| ·iVCE拓扑集聚系数 | 第51-52页 |
| ·iVCE拓扑平均路径长度 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 工作总结与展望 | 第54-56页 |
| ·工作总结 | 第54页 |
| ·研究工作展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第63页 |
