纳什均衡很好地定义了一次性博弈情况下所有参与者的行为结果,但是在生物界和人类社会当中,一次性博弈情况下的结果很难精确描述参与者的动态行为;纳什均衡不能较好地解释由自私个体组成的群体中合作行为的涌现。于是来自不同领域的学者开始利用演化博弈的方法来研究和解释这一现象,并且在近几年来取得了非常多的成果。考虑到很多现实社会的问题,参与者所处的博弈环境是不确定的,他们获得的信息往往是不完全的,并且参与者并非完全理性的,这使得我们寻求另外的办法来讨论这些情况下参与者决策行为。基于记忆的学习行为是对参与者的一个自然假设,本文通过研究基于历史记忆的学习行为,展示了参与者的博弈动态行为以及研究了一些条件下合作的涌现。在囚徒困境模型中,参与者的记忆对演化的均衡状态起了重要的作用,学习机制能够促使参与者策略呈现特殊分布。在酒吧问题中,我们重新对酒吧博弈进行定义,通过设计学习方法,不仅仅有效地协调了参与者之间的冲突,而且在特定参数情况下最大化参与者的收益与酒吧的收益。利用学习的方法,我们考察了最近的热点课题:公共品博弈模型。研究了在参与者基于自身记忆和对环境的反应两种行为中,他们策略的演化以及均衡。通过对学习机制的分析,我们不仅仅得到合作保持存在的基本条件,而且在人口迁移的情形下找到了合作扩散的机制。