演化博弈的Python实现：基础篇3 基于双层网络的演化博弈

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目录

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 1 引言

 2 重现论文

3 使用Python进行仿真复现

4 参考文献

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 1 引言

演化博弈论假设种群中的个体均匀混合、随机交互，即所有个体都联系在一起，发生着或可能会发生联系，然而在现实中个体间的联系是随机发生而不是完全耦合的。如果将种群中的个体看作点，个体间发生的联系或有可能发生的联系看作连边，种群的组织形式就可以用网络来描述。因此，复杂网络作为研究复杂连接的结构关系及动态变化的工具，学者们将演化博弈放在复杂网络上进行分析，并引入了诸如拓扑结构、社团结构和节点重要性之类特征。

在复杂网络研究中，通常将同质的个体置于网络中，个体间的交互被量化为连接。但现实生活中常常有更复杂的情形，如研究交通网络时将航班网络和列车网络置于一层是不合理的，基于此Boccaletti等(2014)最早对“多层网络”的应用做了系统化的总结，多层网络由多个单层网络组合而成，不同层级的网络代表异质的群体及其交互关系。关于多层网络的概念、理论形态等研究方兴未艾，总结以往研究，大都通过拓扑结构将多层网络分为多维型和依存型两类，如下图所示：a.多维型多层网络中每一层网络中的主体相同，但连边具有异质性，且层间无连接，如上层为航班网络、下层为列车网络的城市间交通网络；b.依存型多层网络中每一层网络中的主体和连边都异质，但层间有连接，如上层为电力使用网络、下层为电力运输网络的电力供应网络。单层网络聚合而成的多层网络为研究复杂系统提供了一个新颖的、全面的研究框架。

总结目前关于两种群网络演化博弈的研究，对网络的构建主要有两种方式：（1）多层网络：将两种群分别置于两个网络中，两个种群之间的连接表现博弈关系，两个种群内部连接传递种群内部对策略等学习信息，如廖日卿(2018)构建了海关监管网络、货物节点网络和货物载体网络三层网络，海关与被监管企业通过货物建立博弈关系；罗暘洋等(2023)研究商业银行和第三方支付机构的竞合关系时创建了以银行为上层网络、第三方支付机构为下层网络的双层竞合网络；（2）异质网络：将两个异质种群置于同一个网络中，曹霞等(2020)构建了真实的新能源汽车领域专利合作网络，网络中企业和学研机构通过连边进行博弈和策略学习，相当于把异质群体当作同质群体对待，王旭坪等(2022)的处理方法更合理，构建了农户-合作社网络，农户的邻居都是合作社，合作社的邻居都是农户，但是对于策略更新机制并没有考虑对同质主体的选择和学习，而是对自身上一轮收益和改变策略的预期收益进行比较和策略更新。