在復雜網(wǎng)絡(luò)演化博弈中，偏好選擇機制對社會博弈困境下的合作行為具有重要影響，因為它隱含著通過角色榜樣進行的策略模仿。該論文基于歷史記憶的復雜網(wǎng)絡(luò)演化博弈提出了一種新的以收益為驅(qū)動的偏好選擇演化機制，有效地反映了博弈個體模仿成功鄰居的理性意識，為社會系統(tǒng)中合作行為提供了一個新視角。通過數(shù)值仿真驗證分析，與完全隨機選擇規(guī)則相比較，該偏好選擇演化機制在規(guī)則格子網(wǎng)絡(luò)和隨機正則網(wǎng)絡(luò)上都促進合作行為的涌現(xiàn)和持續(xù)。

      葉文興博士主要研究方向包括復雜網(wǎng)絡(luò)演化博弈、計算機試驗設(shè)計與分析、高斯過程建模、貝葉斯優(yōu)化、群體優(yōu)化方法，先后在國際學術(shù)期刊《Chaos, Solitons and Fractals》，《Applied Stochastic Models in Business and Industry》,《Applied Mathematics and Computation》,《Applied Soft Computing》,《Physica A: Statistical Mechanics and its Applications》發(fā)表論文7篇。