达尔文在其进化论中强调了物竞天择，适者生存的自然法则，无论是生物个体还是人类都会是自私的，都会选择使自身利益达到最大化的背叛策略。有一些公共资源或者公共物品，需要多人参与，由于其往往具有竞争性和稀缺性，再加上人的自私性，往往会出现“搭便车”现象，也就是都会选择背叛策略，最终导致一个坏的结果。比如：公共交通拥堵、环境污染严重问题、生物多样性遭到破坏。但是现实中自然界和人类社会中普遍存在着合作现象，并且在类似上面的问题中如果能够提高合作的水平，其结果对各个参与方来说还是有益的。所以研究这种自私个体之间的交互行为以及为什么会出现合作是非常有趣的一件事情。而演化博弈作为作为从经典博弈理论发展而来并且有着严密的逻辑推理和数学框架的领域为研究上述问题提供了有力的手段。而最近比较受关注的复杂网络为演化博弈理论提供了研究工具，在复杂网络中用节点表示参与博弈的个体，边表示不同博弈个体的博弈关系。大量研究表明，对于博弈个体策略和网络结构的共演化能够促进群体中合作行为的涌现，所以也成为一个研究的热点。本文研究的主要内容是：通过复杂网络上公共物品博弈的研究，提出了基于动态复杂网络的公共物品博弈，主要是在静态复杂网络基础上加入了边的随机断开和重连机制，然后探索其中会影响博弈结果中合作水平的因素。首先是经过实验仿真发现动态网络比静态网络更能促进合作，随着增益系数变大，合作者数量会增多，并且当C-D类型边的断边概率比C-C类型边的断边概率大时也会维持合作水平，这对于我们的现实启示是要想保持高的合作，要尽量的与会合作的人保持合作，与不愿合作的人切断关系。并且对于网络结构变化的特性因素做了比较。然后用数值推导也证实了上述的结果。本文采用的主要方法是蒙特卡洛实验仿真、马尔科夫随机过程分析和复制动力学，使用的工具主要有matlab、Pajek。本文的创新点在于考虑了现实的多数网络结构并非一成不变的，分析了动态复杂网络上的公共物品博弈，并利用了数值分析得出结果。