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1. 毕业设计（论文）主要内容：
本课题基于多智能体仿真平台repast，结合演化博弈论的基础知识和多智能体仿真技术，实现基于多智能体的局域世界网络的囚徒困境博弈模型及仿真。
利用repast仿真平台构造局域世界演化网络模型，网络中的个体在网络环境中进行囚徒困境博弈， 在博弈过程中引入学习机制不断更新行为策略，并分析网络中信息的了解程度对个体间协作关系的演化过程,以期为网络结构和群体行为间互动关系做出定性分析。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
(1) 查阅不少于15篇的相关资料，其中近5年外文文献不少于3篇，完成开题报告（设计目的意义至少800汉字，基本内容和技术方案至少400汉字）。
(2) 设计基于多智能体仿真平台repast，建立起基于多Agent的局域世界网络的囚徒困境博弈模型。
(3)在博弈过程中引入学习机制不断更新行为策略。进行仿真实验，得出仿真结果并分析网络中个体间协作关系的演化过程、网络收益和个体收益的分布状况, 为网络结构和群体行为间互动关系做出定性分析。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
(1) 第1－3周：查阅相关文献资料，明确研究内容，学习毕业设计研究内容所需理论的基础。确定毕业设计方案，完成开题报告。
(2) 第4－7周：掌握局域世界网络，囚徒困境模型及策略学习机制的基本原理，完成英文资料的翻译，熟悉开发环境。
(3) 第8－10周：完成基于多Agent的仿真模型。
4. 主要参考文献
[1] Zhang K, Cheng H. Co-evolution of payoff strategy and interactionstrategy in prisoner’s dilemma game[J]. Physica AStatistical Mechanics Its Applications, 2016, 461:439-445.
[2] Li X, Chen G. Alocal-world evolving network model[J]. Physica A Statistical Mechanics Its Applications, 2003, 328(1):274-286.
[3] Lee S H, Park HS, Cho S B. Empirical analysis of international trade market using evolutionarymulti-agent modeling with game theory[C]// Evolutionary Computation. IEEE,2010:1-7.
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