本論文では，ネットワーク上での相互作用を協調ゲームで表現したモデルに着目し，均衡選択の問題を詳細に検証するために，エージェントベースのシミュレーションを採用する．これにより，与えられたネットワークの違いが，プレイヤーの相互作用にどのように影響するかについて考察する．エージェントはゲームを繰り返しプレイし，この過程を通じて学習しながら適応的に戦略を選択する．エージェントの意思決定と学習機能は，ニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズムを用いて実装する．ネットワークや協調ゲームのパラメータを変動させて，エージェント間の相互作用を調査した結果，ランダムネットワークでは比較的リスク利得優越均衡が優勢となり，ローカルネットワークでは利得優越均衡が優勢となり，スモールワールドネットワークでは，状況に応じてその特性が変化することを明らかにした．