上海线下：网络博弈的概念、发展与应用探索丨3月14号（周五）直播 · 第2期复杂网络动力学读书会

集智俱乐部集智俱乐部 2025年03月10日 18:30

导语

在复杂协作系统中，如何有效促进合作是核心挑战。传统研究聚焦静态网络，发现合作者可通过稳定结构抵御背叛，但现实网络动态演变，个体常以非持续、时序性方式互动，导致合作机制不明。既有模型因忽略策略与网络拓扑的实时共演化，难以解释动态约束下的合作韧性。针对这一缺口，讲者构建了时序博弈框架，引入“有限协作时间”变量，揭示其公平分配可驱动策略-网络的协同优化，形成合作防御壁垒。

「复杂网络动力学」读书会第二期将由同济大学张毅超副教授，介绍网络博弈的基础模型与发展，以及时序博弈框架解析这一模型如何突破动态协作困境，提供了应用的理论工具。随后，将与东华大学荣智海教授带领社区成员一并探讨多个真实场景下的具体应用。读书会将于3月14日（本周五）14:00-17:00进行，采用线下+线上同步进行方式，欢迎感兴趣的朋友参与讨论交流！

分享内容简介

在复杂多变的协作系统（例如联合申报项目或组队完成任务）中，如何有效地促进个体间的合作是一个值得深入探讨的挑战性问题。

多人博弈中的合作研究始于群体博弈，也称为平均场博弈。在充分混合的群体中，当个体进行非合作博弈（如囚徒困境博弈）时，采用模仿更新规则很难使合作占上风。假设群体呈现出相对稳定的社会结构，结果可能会有所不同，这一发现源于Nowak和May的开创性论文，他们观察到合作者群体能够抵御背叛者的入侵。然而，社会网络很少是静态的。人们时而断开连接，时而重新连接，与新的伙伴建立联系。这一现实揭示了新的合作机制，即使在背叛的诱惑很高且静态网络上的合作正在消亡的极端不利条件下，合作也可能持续存在。此外，个体通常不会一直与所有朋友互动，而可能只是偶尔为之。由于时序系统的复杂性，使用演化博弈对协作行为进行建模颇具挑战性。首先，时间系统本身的演化机制复杂，难以用简单的数学模型描述。其次，在时序博弈中，个体策略不仅涉及行动，还涉及每轮游戏中的时间分配。此外，这种开放性使得个体策略和网络拓扑能够以比现有动态博弈网络更灵活的方式共同演化，这给耦合系统的建模带来了困难。

近期我们的研究通过构建一个时序博弈框架，深入分析了有限协作时间对个体合作行为的影响，并在大规模实证实验中验证了理论模型预测的准确性。研究发现，当协作时间对每个个体都同样是有限时，系统整体的合作水平将得到显著提升。

分享内容大纲

Part 1：张毅超-网络博弈的概念与发展

经典博弈
演化动态
网络中的博弈
局部纳什均衡
劣势个体
时序博弈

Part 2：张毅超、荣智海-分组研讨

复杂组织管理中时序博弈的启示与应用
时序博弈视角下的多主体建模
区块链与开源场景下的网络博弈

主要涉及到的知识概念

群体博弈，Group Game

演化博弈，Evolutionary game

时序网络博弈，Temporal-network game

有限协作时间，Finite collaboration time

个体行为，Individual behavior

讲者介绍

张毅超，博士，同济大学副教授，博导。主要研究领域包括基于图的深度神经网络学习算法、链路及其权重预测、加权网络建模与随机扩散、社交网络上的信息扩散、网络博弈、金融数据分析、城市防灾。研究方向包括复杂网络、机器学习。曾一作或通讯共发表相关文章20余篇，专利13项，软著1项，专著1本；一篇会议论文获IEEE Outstanding Paper Award；一篇论文入编多院院士陈关荣教授《复杂网络基础》一书；主持国家自然科学基金青年项目1项，上海市自然科学基金面上1项，骨干参与科技部国家重点研发计划1项，国家自然科学基金重点项目1项，面上项目多项。

对话嘉宾介绍

荣智海，工学博士，东华大学信息科学与技术学院教授/博士生导师，IEEE和Sigma Xi会员，中国自动化学会高级会员。长期从事复杂网络及演化博弈领域研究，在中国科学、Phys. Rev. E、New J. of Phys.、Automatica、IEEE Tran. on Cybernetics、Chaos、Sci. Rep.等国内外期刊发表50余篇SCI论文(2篇曾入选ESI高被引论文)。2013年入选香江学者计划，获2015年度国家自然科学二等奖(排名第四)，2018年入选四川省学术和技术带头人后备人选，获2018年度英国物理学会出版社(Institute of Physics，IOP)评选的中国高被引作者奖。受邀担任“复杂网络与复杂系统专业委员会”委员、中国计算机学会计算经济专业组执行委员和IEEE电路与系统学会“非线性电路与系统”技术委员会委员。

参考文献

· M. A. Nowak and R. M. May, “Evolutionary games and spatial chaos,” Nature, vol. 359, pp. 826–829, 1992.

推荐理由：构建了网络博弈框架，首次提出网络结构会对个体间合作产生显著的影响。

· G. Szabo and G. Fáth, “Evolutionary games on graphs,” Phys. Rep., vol. 446, pp. 97–216, 2007.

推荐理由：系统地从动力学、网络结构、博弈种类等多个角度介绍网络博弈的相关基础。

· D. G. Rand, S. Arbesman, and N. A. Christakis, “Dynamic social networks promote cooperation in experiments with humans,” Proc. Nat. Acad. Sci. USA, vol. 108, pp. 19193–19198, 2011.

推荐理由：设计了实证实验，证明了网络的高动态性可以显著提高人类群体合作水平。

· W. Press and F. Dyson, “Iterated prisoner’s dilemma contains strategies that dominate any evolutionary opponent,” Proc. Nat. Acad. Sci. USA, vol. 109, pp. 10409–10413, 2012.

推荐理由：2010年以后，重复2*2博弈理论研究的代表性成果，证明了基于特定策略博弈一方可以限制另一方的收益。

· Y. Zhang, G. Chen, J. Guan, Z. Zhang, S. Zhou, “Unfavorable individuals in social gaming networks,” Scientific Reports, vol. 5, p. 17481, 2015.

推荐理由：构建了分治博弈框架，分析个体的度对其博弈收益波动范围的影响。

· C. Shen, C. Chu, L. Shi, M. Perc, and Z. Wang, “Aspiration-based coevolution of link weight promotes cooperation in the spatial prisoner’s dilemma game,” Roy. Soc. Open Sci., vol. 5, 2018, Art. no. 180199.

推荐理由：构建了边权与博弈共演化的系统，揭示收益预期对于群体合作水平演化的影响。

· D. Melamed, A. Harrell, and B. Simpson, “Cooperation, clustering, and assortative mixing in dynamic networks,” Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A., vol. 115, no. 5, pp. 951–956, Jan. 2018.

推荐理由：揭示初始拓扑结构是否具有较高的群聚性对于动态网络中的合作水平没有影响，但对静态网络合作水平的影响显著。此外，声誉会影响合作伙伴的选择但不影响合作水平。分治或统一决策对于动态网络中合作水平的影响不大，但对静态网络合作水平的影响显著。

· M. Perc, J. J. Jordan, D. G. Rand, Z. Wang, S. Boccaletti, A. Szolnoki, “Statistical physics of human cooperation,” Physics Reports, vol. 687, pp. 1-51, 2017.

推荐理由：从方法论的层面介绍研究人类合作的各种统计物理方法。

· Y. Zhang, G. Wen, G. Chen, J. Wang, M. Xiong, J. Guan, and S. Zhou, “Gaming temporal networks,” IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs, vol. 66, no. 4, pp. 672–676, 2018.

推荐理由：在分治博弈的框架下揭示人类协作阵发性源于理性互动，从时间的角度重新认识分治博弈的动力学特征。

· Y. Zhang, J. Wang, G. Wen, J. Guan, S. Zhou, G. Chen, K. Chatterjee, and M. Perc, “Limitation of Time Promotes Cooperation in Structured Collaboration Systems,” IEEE Transactions on Network Science and Engineering, vol. 12, no. 1, pp. 4-12, 2025.

推荐理由：构建了时序博弈框架，揭示了有限时间资源是提升结构化协作系统中人类合作水平的重要因素。

报名参与读书会

时间：2024年3月14日（本周五） 14:00-17:00

线下地址：复旦科技园大厦上海市国泰路11号(近四平路)

线下报名链接，欢迎在上海的小伙伴报名参与：

运行模式
从2025年3月7日开始，每周五19:30-21:30，持续时间预计 8-10 周左右，按读书会框架设计，每周进行线上会议，与主讲人等社区成员当面交流，会后可以获得视频回放持续学习。

报名方式
扫码填写报名信息。
斑图链接：https://pattern.swarma.org/study_group/59?from=GraphScienceLab

扫码参与「复杂系统网络动力学」读书会，加入群聊，获取系列读书会回看权限，加入复杂系统自动建模社区，与社区的一线科研工作者沟通交流，共同探索复杂系统自动建模这一前沿领域的发展。

复杂网络动力学读书会

集智俱乐部联合合肥工业大学物理系教授李明、同济大学副教授张毅超、北京师范大学特聘副研究员史贵元与在读博士生邱仲普、张章共同发起「复杂网络动力学」读书会。本次读书会将探讨：同步相变的临界性、如何普适地刻画多稳态与临界点、如何识别并预测临界转变、如何通过局部干预来调控系统保持或回到期望稳态、爆炸逾渗临界行为的关键特征、不同类型的级联过程对逾渗相变的影响有何异同、高阶相互作用的影响能否等效为若干简单机制的叠加、如何有效地促进人类个体间的合作等问题。

读书会计划从3月7日开始，每周五晚19:30-21:30进行，持续8-10周。诚挚邀请领域内研究者、寻求跨领域融合的研究者加入，共同探讨。

复杂网络上的自组织与集体行为：从扩散、相变到博弈 | 读书会3月7日启动