合作现象在现实生活中处处可见,各行各业如果要更好地实现资源的合理配置和有效利用,网络中合作的产生和维持的研究就显得尤为重要。演化博弈理论是研究群体间合作行为的有效工具,迄今为止,学者们提出了多种机制定义个体间相互作用关系,并证明了这些机制对促进合作有着积极影响。近年来,有研究者提出增加参与博弈的智能体邻居数量的方法,使邻居范围以方形环状形式递增,该方法递增步长不为固定值,本文提出的扩大学习范围机制,是以传统的冯诺依曼邻居这种传递规律为基础的邻居扩增方式,更具有理论意义。文中给出不同传递因子的学习能力下智能体的邻居分布情况以及相应计算公式,在三种困境模型中引入该机制,结果表明,在囚徒博弈中,当策略更新规则为复制者动态时,传递因子对合作的影响起着尤为积极的作用,它极大地增强了网络互惠性,使系统更容易形成稳定的合作集群。在雪堆博弈中,传递因子对合作的影响呈现两个极端,以背叛因子的某个固定值为分界点,小于该值时对合作表现出阻碍的一面,大于该值时对合作转变为积极的促进作用。无条件策略更新规则下的猎鹿博弈,在传递因子的作用下,系统向着相互合作的均衡状态不断演化。为了进一步探究扩大学习范围机制对合作的促进作用,且考虑到个体学习能力的异质性,本文又进行了局部的随机数量节点具有扩大学习范围能力的实验以及相关对照实验,得到的结果巩固了先前的结论。本文提出一种符合社会公益行为的捐赠机制,以期能够为进化博弈动力学提供一些新的思路。在传统情况的基础上,每一轮博弈完成后,具有最高收益的参与者将会分配自己的一部分收益给其收益最低的邻居。实验结果表明,捐赠机制能够有效地促进囚徒博弈中系统合作行为的维持,而对于复制者动态策略更新规则下的雪堆博弈和猎鹿博弈,捐赠机制对合作表现出了非单调的影响,合作的维持受背叛因子和捐赠系数0)的共同作用。无条件规则的猎鹿博弈受捐赠机制的影响最为强烈,引入捐赠机制,系统合作率陡增,当捐赠系数0)超过一定的值时,系统走向同时合作的纯策略状态。本文基于扩大学习范围机制和捐赠机制,设计了捐赠基础上的学习能力的不同值与系统合作比的实验。以及考虑到个体异质性,设计了捐赠机制下的随机比例的局部节点具有相同学习能力的实验,探究了这两种机制对系统合作的综合影响。实验结果进一步证实了这两种机制的鲁棒性。