【摘 要】
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目前,社会系统自组织演化的研究方兴未艾,新的模型、新的演化机制大量涌现。在本论文中,我们以社会系统中的人口系统为例,运用博弈理论来研究社会系统的白组织演化,主要研究
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目前,社会系统自组织演化的研究方兴未艾,新的模型、新的演化机制大量涌现。在本论文中,我们以社会系统中的人口系统为例,运用博弈理论来研究社会系统的白组织演化,主要研究了不同的网络拓扑结构、博弈模型的相关参数对社会系统自组织演化的影响。在论文第一章中,我们介绍了自组织理论、社会系统的研究进展和主要模型,并介绍了本论文的研究背景和意义。在论文第二章中,我们对本文有关的博弈模型和网络拓扑结构进行了介绍。在论文的第三、四、五章中,我们运用Monte-Carlo数值模拟方方法,分别将不同的博弈模型引入到社会系统自组织演化的研究中,并进行了实证分析。主要研究结果如下:(1)系统经过长时间演化后,网络中的少数格点聚集了大量粒子,粒子数分布满足帕累托分布;粒子数多的格点上的粒子数分布符合齐普夫定律,这与实际的人口分布规律符合得很好。(2)相比于规则网络和小世界网络,无标度网络结构下的系统自组织演化,其结果表现为博弈收益更高,粒子也更加聚集;在网络拓扑结构相同情况下,社会系统的自组织演化,其结果会随着管理效率、单位时间收益、合作效率参数的提升,也表现出博弈收益更高,合作率更高、粒子更加聚集,而且随着风险系数的提高,系统内各策略的收益将降低。第六章是本论文的总结和展望。
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