竞争激烈的群体中合作行为的产生、维持和传播,引起了各领域学者的广泛关注。演化博弈论和复杂网络为合作行为演化研究提供了理论框架。企业联盟中合作与竞争共存,理性个体的不合作行为如公用资源占用、搭便车、垄断主义等会导致联盟组织资源匮乏,影响企业长期发展和稳定。鉴于此,通过联盟机制调控合作强度与竞争强度,发挥合作积极的一面是本文的研究重点。本文将演化博弈论和复杂网络的理论基础应用于上下游产业联盟和同行业联盟场景中,分别在相互依赖的双层网络和单层网络上构建了跨层联盟和环境驱动的自适应联盟机制,采用蒙特卡洛模拟仿真方法,从动态和静态的双视角探究了联盟中的合作演化过程。本文的研究内容主要分为以下两个部分:（1）在相互依赖的双层网络中构建了跨层联盟机制,引入了囚徒困境博弈模型。在该模型中,只考虑跨层联盟,不考虑同层联盟。通过设置联盟触发条件,探究跨层联盟中的合作行为演化过程,从而揭示合作产生的内在动因。经过对仿真结果进行宏观分析、微观分析以及内在动因分析发现,联盟强度存在最优取值范围。此外,在一定程度上,增加跨层联盟强度能够诱发异构策略耦合的异步扩张,增强两层网络个体决策异质性,激活整个网络合作者的活跃度,进而促进合作。（2）在单层网络中,考虑了环境因素,在囚徒困境和雪堆博弈模型中分别研究了环境驱动的自适应联盟对合作演化的影响。在该模型中,个体均为服从强化学习、具有决策能力的玩家,随着与周围环境的反复交互,并根据反馈不断调整联盟意愿直到最优状态。经过对联盟强度、联盟成本以及环境条件分析发现自适应联盟能够促进系统的合作演化,并且增加联盟强度和环境复杂度能够有效提升系统合作水平。最后在雪堆博弈中进行了模型检验,验证了该结论的鲁棒性。