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复杂网络上演化博弈
复杂网络上演化博弈
复杂网络
演化博弈
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复杂网络上演化博弈
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复杂网络上的博弈演化.ppt
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上学期做博弈论的仿真代码，主要针对的是X，Y演化的路径及方向，代码涉及有几种不同情况进行比较的
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主要介绍了近年来复杂网络上的演化博弈研究现状和研究方向。复杂网络理论的发展为描述博弈关系提供 了系统且方便的框架,网络上的节点表示博弈个体,边代表与其邻居的博弈关系。介绍了经典演化博弈论中的演化 稳定策略概念和复制动力学方程,以及二者的相互联系。介绍了混合均匀有限人口中随机演化动力学问题,并给出 了与确定复制方程的相互转化关系。介绍了小世界、无标度等复杂网络上演化博弈的研究结论,给出了复杂网络上
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matlab 代码续行 EvolutionaryGame #研究合作水平的演化博弈java代码 ##主程序的输入文件格式 输入文件是txt文件 第一行代表 节点数 边数 后续是边对 例如 7 10 1 2 1 3 1 4 2 3 3 4 4 5 4 7 5 6 5 7 6 7 除了演化博弈的基础代码，本工程还包括： 方格网络的生成代码(java):输出是边对 斑点图的生成方法(matlab):输入
复杂网络上的演化博弈研究
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介绍了一些典型的复杂网络建模的演化博弈模型，主要研究动态网络上的群体行为，它们都体现出网络中引入一定的空间拓扑结构会对主体策略行为产生显著影响，论述了规则格子和无标度网络结构分别对囚徒困境博弈和雪堆博弈的影响， 给出了网络结构形成机制，提升了主体策略行为。
复杂网络上的演化博弈研究 (2012年)
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复杂网络演化博弈理论研究综述
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双层网络上的演化博弈
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为了研究博弈理论在复杂网络上的影响，对Zachary网络应用重复囚徒困境博弈的思想提出了两种网络演化算法，即随机算法和伪度优先算法，并对重复博弈后的复杂网络特性进行了分析，其中包括度分布特性和聚集系数。最后采用Newman算法，对经过伪度优先算法后的网络进行社团结构分析，发现伪度优先算法可以明显改善网络的社团结构。结果表明经过两种算法后的网络，度分布依然服从幂律分布，聚集系数均有所增加，而且伪度优
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演化博弈论 (Evolutionary Game Theory)不再将人模型化为超级理性的博弈方，而是认为人类通常是通过试错的方法达到博弈均衡的，与生物进化原理具有共性，所选择的均衡是达到均衡的均衡过程的函数，因而历史、制度因素以及均衡过程的某些细节均会对博弈的多重均衡的选择产生影响。在理论应符合现实意义上，该理论对于生物学、经济学、金融学和证券学等学科均大有用场。
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