合作演化问题是涉及多学科的重要科学问题。合作行为对人类社会的发展具有至关重要的推动作用。然而合作行为通常会降低个体自身的竞争优势,因此如何解释自然界和人类社会中普遍存在的合作现象是一个十分重要且具有挑战的问题。演化博弈论为研究系统中合作行为的涌现提供了强有力的理论框架,博弈论刻画了个体之间的交互关系,网络描绘了系统的空间结构。在合作演化研究领域,学界在空间互惠情境下,围绕策略更新、行为多样性等诸多机制开展了大量研究并取得了丰硕的成果。由于在系统演化过程中,博弈环境实时变化,所以在动态的博弈环境下,个体的适应性在合作演化过程中的作用还有待进一步探究与拓展。本文在空间重复囚徒困境博弈的框架下,应用计算机仿真的方法,研究了系统中个体行为适应性对合作演化的影响。本文的主要研究成果如下。1.研究了基于期望收益的个体交互范围自适应调整机制对合作演化的影响。个体的邻域规模是空间囚徒困境博弈中的一个重要影响因素。由于传统的静态交互范围无法适应动态变化的博弈环境。因此有必要研究交互范围的自适应调节机制对合作演化的影响。为了提高个体对动态博弈环境的适应能力,本文提出了一种基于个体期望收益的交互范围调整机制。仿真结果显示,该机制能够有效促进合作,交互范围调整的方式对系统演化结果影响显著,交互范围的收缩概率与系统演化为全合作状态的概率呈正相关,而扩张概率的增加则不利于合作的涌现。此外,期望水平是影响交互范围调整效果的重要因素。较高的期望水平会降低个体扩张交互范围的概率,减小合作者被背叛者剥削的风险,进而提高系统的合作水平。内在演化机理的分析发现,演化早期形成的由低交互范围个体组成的“隔离带”对保护合作者团簇起到了至关重要的作用。2.研究了基于参与者异质性的个体交互意愿自适应调整机制对合作演化的影响。本文提出了邻居异质性水平来衡量个体对交互对象的区分能力。高异质性水平意味着个体可以根据与每一个交互对象的博弈结果有针对性地调整与其的交互意愿,反之,在低异质性水平下,个体则会根据与所有交互对象博弈的总收益统一调整交互意愿。交互意愿在一定程度上反映了个体社会关系的亲疏远近。在规则网络上进行的仿真实验结果显示,异质性水平并不是越高越好,而是与个体采取的交互意愿调整方式有关。在敏感（大幅增加,大幅减小）和激进（大幅增加,小幅减小）的交互意愿调整方式下,高异质性有利于合作,而在谨慎（小幅增加,大幅减小）的调整方式下,低邻居异质性更有利于合作。在调整交互意愿时区别对待每一个交互对象对系统合作演化影响显著,尤其是在大幅度调整交互意愿时,可以显著提高系统的合作水平和总收益。此外,高异质性能够有效切断合作者与背叛者之间的交互关系,从而保护合作者团簇不被入侵,进而提高系统总体的合作水平。3.研究了基于参与者历史收益的个体交互意愿自适应调整机制对合作演化的影响。在重复囚徒困境博弈中,个体掌握的历史信息数量对个体行为的调整发挥了至关重要的作用。对于有记忆的个体而言,长期收益比即时收益更加重要,所以将长期收益作为行为调整的衡量标准更具现实意义。本文聚焦个体的记忆长度在系统演化过程中的作用,提出了依据记忆长度内个体收益变化进行交互意愿自适应调整的机制。仿真结果显示,在历史信息非常短时,系统可以在相对谨慎的（小幅提高,大幅减小）调整交互意愿方式下涌现高水平的合作,在稳定的（小幅提高,小幅减小）和激进（大幅提高,小幅减小）的调整方式下无法涌现合作。中等长度的历史收益信息则会在稳定的调整交互意愿时显著促进合作。过长的历史信息则会导致系统只有在小幅提高交互意愿时才能涌现合作。4.研究了混合学习的参与者策略自适应调整机制对合作演化的影响。个体的策略更新方式对系统合作的演化影响显著,社会学习和自学习机制被大量研究证明是促进合作的有效机制,但是这两种机制存在自身的局限性。在纯社会学习机制中,个体仅通过模仿其他个体的策略进行策略更新,在噪音环境下存在演化不稳定的特性。在纯自学习机制中,由于个体的自利属性,很容易采取背叛行为。为克服单一学习机制的局限性,并促进系统中合作行为的涌现,本文提出了混合学习机制。研究发现,混合学习机制有助于提高系统的合作水平,并且具有更强的演化稳定性。在该机制中自学习机制所占的比例和个体的期望收益是影响系统合作水平的两个重要因素,在高期望水平下,倾向于自学习有利于合作涌现,而在较低的期望水平下,倾向于社会学习有利于合作。