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重复囚徒困境博弈策略在无标度网络中演化的综述报告
重复囚徒困境博弈是演化博弈论中一个经典的模型。在这个模型中，两个囚犯必须分别决定是否合作或背叛。如果两个囚犯都选择合作，他们都会得到一个相对高的收益。但是，如果一个人合作，而另一个人选择背叛，那么背叛的人得到最高的收益，而合作的人最少的收益。如果两个人都选择背叛，那么每个人都会得到较低的收益。由于囚犯无法沟通，所以他们不知道其他人的决定。这种情况被称为囚徒困境博弈。
在无标度网络中演化的重复囚徒困境博弈被广泛研究，它是一个由小范围不规则网络组成的网络结构。其拓扑特征包括的度分布幂律特征、簇系数高和平均路径长度较短。本文将从网络演化角度和策略演化角度对这个问题进行综述。
1.网络演化
在无标度网络中研究重复囚徒困境博弈，一个重要的问题是网络的演化。研究表明，这种演化的关键是节点的连接方式和节点的进化策略。有研究者发现，网络中的个体根据相互作用的历史增加或减少相互作用的属性，可以描述相互作用的实质，同时可描述不同类型的挑战。根据每个个体的相互作用，可以刻画节点之间的关系，从而构建网络。
2.策略演化
重复囚徒困境博弈中的策略演化是另一个关键问题。在这个问题上，一般研究者采用的模型是演化博弈理论-EvolutionaryGameTheory（EGT）。在EGT中，每个节点的策略可以是合作或背叛，而这些策略在演化过程中可以逐步发生变化。
基于EGT理论，目前已经提出了多种策略，例如“均衡攻击”、“高低攻击”、“最小阈值攻击”等。这些策略在网络周期性重复囚徒困境博弈中都有着各自的适应性。根据这些策略，演化结果可以描述研究者对网络囚徒困境背景下的各种策略的衡量。
3.总结
在无标度网络中演化的重复囚徒困境博弈是一个非常复杂的问题。它涉及到网络演化、策略演化等多个方面。各种因素之间复杂交织，在研究中需要加以区分和分析。然而，通过研究这个问题，不仅可以深入了解重复囚徒困境博弈的本质，还可以为拓展其他演化博弈模型提供有益的参考借鉴。