博弈论作为一种基于对策理论的微观分析方法，已成功应用于多种学科，但其严格的完全理性假设使得应用仍然受到诸多限制。将博弈论思想与达尔文进化论思想结合起来的演化博弈不再将个体的策略视作完全理性权衡的结果，而是种群在一段时间的演化中调整制衡的结果，这一思想放松了传统博弈论的理性假设，但是大多数的相关分析都是在假设行为模式是相同的，即所有的行为人都具有相同的行为模式和认知能力的前提下进行的，行为人之间的差异仅在于其坚持的策略类型。但是，认知行为和行为经济学中的理论认为：对于有限理性行为人，随着行为人的不同，行为模式或认知能力不尽相同。因此，考虑行为人在博弈过程中的差异性，不再将行为人视作是纯策略的载体，策略是行为人本身携带的属性，而是将策略视作行为人不同的认知能力和其所处的环境相互作用的结果，藉此，将行为人的异质认知能力添加到演化博弈模型中，以研究演化博弈模型中异质认知群体的均衡。
　　论文研究的认知能力着重于经济行为个体对未来市场变化的预测能力。既往的演化博弈研究中，认知能力被认为是识别博弈对手的能力或识别博弈环境的能力，已有研究更多着眼于前者；组织管理研究中，认知能力被认为是吸收分析外界信息的能力和根据外界信息作出预测的能力，论文的研究对象选择两个研究领域的交叉点，将演化博弈论对异质认知能力的研究从认知博弈对手拓展到认知博弈环境，分析行为人认知能力异质性对博弈均衡和收敛速度的影响，分析不同环境下，行为人认知能力的演化方向。
　　论文构建随机协调博弈模型，以在该博弈框架下诠释行为人对博弈形式的认知能力，导出基于行为人认知能力的两种均衡，使得单次博弈的策略和结果取决于行为人的认知能力高低和均衡偏好。然后在均匀连续种群中，假定更高的认知能力带来递增的认知成本，基于复制动态方法推理行为人认知能力高低和均衡偏好的演化。得出结论，随着博弈参数的变化，根据不同的种群初态，行为人类型将收敛到两种均衡稳定点之一上，两稳定点分别是低认知能力的纯避险种群和高认知能力的纯激进种群。
　　论文以均匀连续种群中的推理结论为基准，在不同的规则网络中进行仿真分析，探究网络结构的变化和博弈参数的变化对均衡的影响，发现大部分情形下，优势策略更强的优势和较低的认知成本更有利于高认知能力均衡的形成，而连通程度更高的网络更有利于高认知能力的均衡形成。然后，论文研究复杂网络机制的加入对演化动态及其均衡的影响，发现相比于静态规则网络，复杂网络并不能更有利于均衡的形成。
　　论文总结不同模型下的结论并分析可能的原因，基于结论提出了若干管理学意见并提出了有待进一步研究的问题。