在Ad Hoc网络中,当通信的源节点和目的节点不能一跳到达时,则需要多跳转发。由于每个节点属于不同的用户,不存在中心控制组织,缺乏基础设施的特点只能靠所有节点的通力合作来克服。然而帮助网络的运行对每个节点来说都有能量和带宽上不可忽视的开销,作为理性经济人的节点都会最大化个人利益,所以节点都有丢包和不参与选路的激励。这些不愿为其它节点转发报文的自私节点,会导致网络功能失调,甚至整个网络瘫痪。关于如何设计机制激励网络节点间的合作已然成为这一领域的热点问题。本文创新的利用演化博弈论在不借助任何外界激励手段(声誉或虚拟货币)的情况下探讨促成合作的方法。首先本文将模型构建为动态转发博弈,在平均场结构下,利用PFR生态演化仿真对各种策略的鲁棒性进行比较得出结论,在无噪声环境下Gradual策略能够最有效的促成合作,该策略要求记录所有的博弈历史,会增加网络的负载和时延。在加噪后,宽容性的策略GTFT表现很出色并且在各种情况下都很稳定。由于噪声不可避免,因此实际中采取GTFT策略能够达成激励合作的效果。虽然TF2T也带有宽容性,但实验结果说明概率性策略GTFT在较长时间内占有优势。Grim trigger虽然是子博弈纳什均衡策略但经不起演化压力的考验,这也说明在对合作理论进行研究时,理论推导不能代替仿真实验。Pavlov虽然也具有抵御噪声的能力,但是它能被ALLD利用,其成功不具备鲁棒性。其次本文将应用领域扩展到二维空间,对静态传感器网络中的合作问题进行研究,将其映射为具有Moore邻居结构的重复空间囚徒困境博弈,通过对5个策略的演化仿真,本文发现局部交流可以使合作策略结成簇,簇中成员相互间的合作产生了很大的收益足以弥补对抗背叛者的损失,因此空间结构促进了合作的演化。在具有少量噪声和变异的空间演化博弈中,Pavlov是最优策略,它不仅自身具有纠错能力,并能从错误中快速恢复,同时它优于TFT的原因在于它不受中性策略漂变的困扰。