在社会生活中,博弈是一种普遍存在的现象,从社会学、经济学到电力系统、环境保护等工程学都涉及到了博弈理论的应用。那么如何让个体在群体博弈过程中达成合作共识,找出最优的策略一直是学术界的一个难题。演化博弈论从基本理论、建模分析与模拟实验出发,成为解决这一难题的有力框架,从而为各种社会难题和困境的解决提供了方法。声誉是指一个人的声望、信誉、信用等,拥有良好声誉的个体会以更大的概率影响其周围邻居的策略选择。因此,从多方面信息评价个体声誉的研究有着重要的意义。本论文的研究工作是基于复杂网络和公共物品博弈模型,使用建模仿真方法,探索了从多个角度进行综合考虑更新博弈个体的声誉对群体合作行为的影响。论文的主要研究内容和创新性工作包括以下几个方面:(1)依据二阶声誉模型提出了一种考虑三阶声誉评价机制的公共物品博弈模型,研究从三种角度出发更新自己的声誉对群体合作行为的影响。博弈过程中,个体的声誉更新要综合考虑自己的策略和声誉以及博弈对手的声誉。依据三阶声誉评价模型提出了4种提高群体合作水平的评价规则:Shunning、Image scoring、Stern judging、Simple standing,并进行模拟仿真实验。群体中每个个体的策略和声誉都是异步更新。仿真结果表明,考虑三阶声誉评价模型的4种声誉评价规则与传统的公共物品博弈模型相比,群体的合作水平都得到了提升。(2)在三阶声誉评价模型的基础上,考虑个体过去声誉,即增加前一时间步记忆能力的四阶声誉评价模型对群体合作演化的影响。同样,对上面的4种声誉评价规则加入四阶声誉评价模型中,并进行数值仿真实验。结果表明,加入四阶声誉评价模型后的Image scoring和Simple standing评价规则与传统公共物品博弈模型相比能够明显的促进群体合作,并有助于形成合作集群来抵制背叛者的入侵,而Shunning和Stern judging规则不能显著提升合作水平。同时,通过三阶声誉评价模型和四阶声誉评价模型的对比发现在大多数评价规则下,考虑更多因素的四阶声誉评价模型没有使群体合作水平上升反而下降。结果表明评价个体声誉时并不是综合的信息越多越好,因为考虑因素增多可能对个体的记忆能力造成一定的负担导致信息紊乱。这说明评价个体时要从适度角度考虑问题,并不是越多越好。