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复杂网络上的演化博弈  
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【英文题名】 Stimulate Parameters Study of Small World Neural Network
【作者】 彭辉;
【导师】 李延龙;
【学位授予单位】 兰州理工大学;
【学科专业名称】 凝聚态物理
【学位年度】 2012
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 兰州理工大学
【网络出版投稿时间】 2012-07-19
【基金】 甘肃自然科学基金;国家自然科学;
【关键词】 复杂网络; 博弈理论; 演化博弈论; 囚徒困境;
【英文关键词】 Complex networks; Game theory; Evolutionary games theory; Prisoner’s; Dilemma;
【中文摘要】 现实世界的复杂性系统可以用复杂网络来描述，博弈论在生物、经济等系统中有着广泛应用，因此复杂网络理论与博弈论的结合给出了一个研究复杂性系统的新思路。和传统的物理系统相比,复杂网络上的演化博弈给出了更为丰富的物理现象。 本文通过蒙特卡罗数值模拟方法研究了两个双层网络上的囚徒困境演化博弈模型，其中底层的相互作用网络为二维格子网络，顶层的策略学习网络为二维Newman-Watts小世界网络。两层网络之间的差异程度可以用p来衡量，即参与者有机会模仿除有直接相互博弈关系外的其它博弈者(捷径邻居)，而模仿捷径邻居的概率为p/(1+p)。值得注意的是，本文中顶层网络的选取与M.Ifti等和Wu等用到的学习网络有很大的不同。在他们的学习网络中，策略学习邻居随着获取信息能力的增大只能从最近邻开始依次增大到次近邻、次次近邻等。而在本文的Newman-Watts小世界网络网络中，捷径邻居可以是除最近邻外整个网络中任意一个可能的参与者，从这个角度来看本文的博弈者收集信息的能力要“强于”M.Ifti等和Wu等用到的网络，但是当p=1时，整个网络的捷径邻居数才和原相互作用邻居数相等，从这个角度说本文中的网络获得的信息量要“远少于”...
【英文摘要】 We can describe complex systems of the real world by complex networks, game theoryapplied widely in the biological, economic and other systems. Thereby, the incorporation ofcomplex networks and game theory will give a new idea for researching complex systems.Evolutionary games on graphs presents more abundant physical phenomena compare with thetraditional physical systems. In this paper, we study two models of evolutionary prisoner’s dilemma games on the two-layers networks by the Monte Carol numerical ...
【更新日期】 2012-10-08

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导师：李延龙    导师单位：兰州理工大学    学位授予单位：兰州理工大学
[1] 贾利平.非线性耦合Hindmarsh-Rose神经元同步迁移[D]. 兰州理工大学,2012
[2] 彭辉.复杂网络上的演化博弈[D]. 兰州理工大学,2012
[3] 吴敏.小世界神经元网络的同步和随机共振[D]. 兰州理工大学,2009
[4] 王立华.小世界神经网络刺激参数的研究[D]. 兰州理工大学,2011
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