竞争与合作——复杂网络结构化形成的内因

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1、万方数据计算机研究与发展ISSN1000—1239／CN11-1777／TPJournalofComputerResearchandDevelopment46(Suppl．)：380—385，2009竞争与合作复杂网络结构化形成的内因张湘莉兰苑波骆志刚(国防科学技术大学计算机学院长沙410073)(zhangxian91jlan@sina．corn)ComplexNetworktion—TheFormationofModularityDuringtheEvolutionofaZhangXianglilan，YuanBo，andLuoZhigang(CollegeofCompu

2、ter，NationalUniversityofDefenseTechnology，Changsha410073)AbstractThegametheoryandgraphtheoryareadoptedtoexplainthestructuralformationmechanismofcomplexnetwork．Nowadays，thereare3universalmethodstostudycomplexnetwork：randomgraphmodel，SmallWorldmodelandscale—freemodel．However，theyalldon’tgivea

3、properexplanationtOtheformationmechanismofcomplexnetwork，asthenetworkevolutionprocessisnotapureoptimizationprocess．Becausegametheoryfocusesongettingnondeterministicplayingresultbytakingdifferentstrategies，theauthorsthinkitisanidealtooltoexplaintheformationmechanismofcomplexnetwork．Besides，g

4、raphtheorycanbeusedtOdescribethecomplexsystemandinternalrelationshipsandattributes．Forthereasonsabove，gametheoryandgraphtheoryarecombinedtogethertoexplainthestructuralformationmechanismofcomplexnetwork，andconclusiondrawnisthatthecompetitionandcooperationamongplayersaretheinternalreasonforth

5、estructuralformationmechanismofcomplexnetwork．Keywordsgametheory；graphtheory；structuralcomplexnetwork摘要采用博弈理论来探究复杂网络进化过程中结构化形成的内在原因．如今用于研究复杂网络的基本方法有3类：随机图模型(ER模型)、小世界模型、无尺度模型．但这3类方法都没有从根本上解释复杂网络结构化形成的原因，毕竟在现实世界中网络的演化过程并不是一个纯粹的优化过程．考虑到博弈论强调博弈者通过按照既定规则选择不同策略形成各自的博彝结果，认为它是一种用来解释不确定性演化过程的理想工具，而

6、图论又可以很好地表示复杂系统以及系统内部的相互关系和相关属性，故将博弈论和图论结合到一起，对复杂网络进化过程中结构化形成的内在原因进行探讨，得出“参与者之间的竞争和合作是促成复杂网络结构化形成的内因”这个结论．关键词博弈论；图论；复杂网络结构化中图法分类号TP30传统研究复杂网络的方法都存在于图论这个领域中．小世界模型、集群模型、度分布模型中的无标度网络同时占据了研究复杂网络的主导地位．但值收稿日期：2008一II一03基金项目：国家自然科学基金项目(60673018)得关注的是，它们都没有从根本上解释复杂网络结构化形成的原因．毕竟，在现实世界中网络的演化过程并不是一个纯粹的

7、优化过程．万方数据张湘莉兰等：竞争与合作——复杂网络结构化形成的内因众所周知，真实生活中的交互网络具有相当复杂的拓扑结构．由经济或者社会状况激励的博弈问题，可以在无尺度或小世界网络中进行演绎，这些网络具有相当特殊的统计特性．在许多情况下，决策者的联系并不是固定的，而是随时间进行持续变化‘1‘21．近年来，随着人们对网络认识的加深，有关网络的诸多要素已经渗入到进化博弈理论的研究中．对于研究一个大样本整体而言，在许多情况中，“图上博弈”都大相径庭[3]．对这些现象进行深入的理论研究要求对传统分析工具进行扩展