空间演化博弈理论是研究合作行为的重要理论之一,利用空间演化博弈模型有助于解释合作的涌现与维持。考虑到多人重复博弈中种群的多样性与个体信息的局限性,本文研究了依据自我质疑更新规则演化的空间多博弈模型。论文主要内容如下:第一、为探讨种群异质性对系统合作的影响,在模型中引入了参与者混合比率因素。其中,种群由分别参与雪堆博弈和囚徒困境博弈的两类个体组成。运用蒙特卡罗模拟方法研究了:博弈强度参数b和δ,噪声参数k以及混合比率p对合作者占比的影响;学习（模仿）和自我质疑更新规则对博弈模型产生的不同影响。研究结果显示:（1）当b和δ较少时,在依据自我质疑更新规则的雪堆博弈中,噪声参数k可促进合作的涌现;（2）与学习机制不同,自我质疑机制下,混合比率p参数对合作者占比的影响不具有单调性;（3）学习更新规则下合作者形成团簇抵御背叛者的入侵,而自我质疑更新规则下合作者和背叛者趋向于形成棋盘式的团簇以增加个体收益。第二、为探讨收益异质性对系统合作的影响,在模型中引入了收益权重因素。其中,个体同时参与雪堆博弈和囚徒困境博弈,并用收益加权的方式决定总收益。运用蒙特卡罗模拟方法分别研究了:博弈强度参数b和δ,噪声参数k以及收益权重w对合作者占比的影响;比较混合比率和收益权重对博弈模型产生的影响。研究结果显示:（1）当w=1（即个体只计算参与雪堆博弈所获得的收益）时,在较少的δ以及适度的b（1.0＜b＜1.5）下,噪声参数k可促进合作的涌现;（2）收益权重w的引入可提升合作者的收益,进而促进合作维持。此外,当b较少时,（w,δ）的参数组合也可促进合作的维持;（3）与引入混合比率的模型相比,在引入收益权重因素的自我质疑机制作用下,合作者则倾向于形成丝带状结构来增加个体收益。