矩阵半张量积讲义 卷三：有限博弈的矩阵半张量积方法

目录　
前言　
第1章　有限非合作博弈　1　
1.1　有限博弈的数学模式　1　
1.2　伪逻辑函数　3　
1.3　纳什均衡　6　
1.4　混合策略与纳什定理　8　
1.5　纳什定理的证明　9　
第2章　矩阵博弈　14　
2.1　Rn中的凸集　14　
2.2　矩阵博弈及其纳什均衡点　17　
2.3　混合纳什均衡的存在　21　
2.4　矩阵博弈的等价性　22　
2.5　计算纳什均衡　23　
第3章　网络演化博弈　29　
3.1　演化博弈与受控演化博弈　29　
3.2　网络演化博弈的数学模型　34　
3.3　结点的基本演化方程　40　
3.4　依赖于状态的演化博弈　45　
3.4.1　确定型时变演化博弈　46　
3.4.2　混合型时变演化博弈　50　
3.5　策略演化与局势演化　53　
3.6　网络演化博弈的控制　58　
3.7　基于网络图的演化博弈　60　
3.7.1　网络的局势演化方程　61　
3.7.2　猜硬币的网络演化博弈　65　
3.8　网络演化博弈的拓扑结构　68　
3.8.1　不动点与极限环　69　
3.8.2　纯纳什均衡点　70
第4章　演化稳定策略　76　
4.1　生物系统中演化策略的稳定性　76　
4.2　有限博弈的演化稳定策略　78　
4.3　网络拓扑与策略演化　86　
4.3.1　非对称网络演化博弈　86　
4.3.2　齐次网络演化博弈　92　
4.4　策略的收敛性　96　
4.4.1　有限演化博弈策略的拓扑结构　96　
4.4.2　齐次网络的策略收敛性　99　
4.5　博弈的演化等价　106　
第5章　受限逻辑系统与智能系统的控制　109　
5.1　受限逻辑动态系统　110　
5.2　系统的能控性分析　111　
5.2.1　受限逻辑动态系统的能控性　113　
5.2.2　受限周期逻辑动态系统的能控性　114　
5.3　智能规划问题的控制　115　
5.3.1　农夫-狼-羊-白菜的渡河问题　115　
5.3.2　传教士与食人族的渡河问题　117　
第6章　势博弈　122　
6.1　势博弈及其基本性质　122　
6.2　势方程　124　
6.3　势方程的结构与解　128　
6.4　网络演化势博弈　135　
6.5　加权势博弈　141　
6.5.1　加权势博弈方程的双线性表示　141　
6.5.2　权重的计算　144　
6.6　余集加权势博弈　148　
6.6.1　余集加权势博弈的代数结构　148　
6.6.2　余集加权两个玩家布尔势博弈　151　
6.7　从布尔博弈到势博弈　152　
6.7.1　布尔博弈与对称博弈　153　
6.7.2　对称布尔博弈　154　
6.7.3　检验布尔博弈的对称性　156　
6.7.4　从对称博弈到势博弈　161　
6.7.5　加权布尔博弈　165
6.7.6　重置名布尔博弈　168　
6.7.7　翻转对称布尔博弈　170　
第7章　不完全信息博弈　173　
7.1　静态贝叶斯博弈　173　
7.2　贝叶斯-纳什均衡　178　
7.3　贝叶斯博弈的转换　180　
7.4　贝叶斯势博弈　183　
7.5　动态贝叶斯博弈　190　
第8章　有限博弈的向量空间　199　
8.1　势博弈的子空间结构　199　
8.2　非策略子空间　202　
8.3　纯势博弈子空间　207　
8.4　纯调和子空间　208　
8.5　有限博弈的结构分解　214　
8.5.1　子空间投影　214　
8.5.2　正交分解　215　
8.6　演化与博弈空间分解　220　
8.6.1　空间分解与演化等价　220　
8.6.2　网络演化博弈的子空间分解　222　
8.7　近似势博弈　225　
第9章　对称与反对称博弈　229　
9.1　反对称博弈和非对称博弈　229　
9.1.1　线性表示　230　
9.1.2　反对称博弈的存在性　236　
9.2　基于对称性的有限博弈空间分解　238　
9.2.1　一个低维博弈空间的例　238　
9.2.2　两人博弈空间　240　
9.2.3　子空间基底　242　
9.2.4　子空间正交性　245　
9.2.5　有限博弈分解公式　247　
第10章　基于学习的博弈演化　249　
10.1　博弈学习的一般框架　249　
10.2　常见的博弈学习规则　251　
10.2.1　短视*优响应学习　252　
10.2.2　逻辑响应学习　252
10.2.3　虚拟学习　254　
10.3　状态演化博弈　255　
10.3.1　状态演化博弈的数学模型　255　
10.3.2　状态势博弈及其学习规则　258　
10.4　基于状态势博弈设计的多个体系统优化　259　
10.4.1　局部信息依赖的收益函数设计　260　
10.4.2　状态演化过程设计　261　
10.5　一般状态演化博弈的学习规则　265　
10.5.1　基于两步记忆的较优响应学习规则　266　
10.5.2　收敛性分析　268　
10.5.3　应用举例　275　
第11章　基于博弈的优化与控制　281　
11.1　博弈系统的优化控制问题描述　281　
11.1.1　人机博弈　281　
11.1.2　常见的性能指标函数　282　
11.2　纯策略模型的拓扑结构　282　
11.3　平均支付的*优策略　287　
11.4　混合演化策略模型　293　
11.5　有限次混合策略*优控制　294　
11.6　无限次混合策略*优控制　300　
第12章　零行列式策略　304　
12.1　矩阵博弈中的零行列式策略　304　
12.2　从个体策略到局势转移矩阵　306　
12.3　有限博弈中的零行列式策略　309　
12.4　在网络演化博弈中的应用　313　
12.4.1　虚拟对手玩家　314　
12.4.2　网络演化博弈的零行列式策略　315　
第13章　连续策略势博弈的量化方法　318　
13.1　连续博弈　318　
13.2　有限势子博弈　320　
13.3　n元线性插值算法　320　
13.4　合并插值算法　323　
13.5　*势博弈　327　
第14章　合作博弈的矩阵方法　331　
14.1　特征函数　331
14.2　常和博弈的特征函数　336　
14.3　两种特殊的合作博弈　339　
14.3.1　无异议博弈　339　
14.3.2　规范博弈　343　
14.4　分配　345　
14.5　核心　349　
14.6　核心的存在性　353　
14.6.1　简单博弈　353　
14.6.2　凸合作博弈　355　
14.6.3　对称合作博弈　356　
14.7　稳定集　357　
14.8　Shapley值　362　
14.9　Shapley值与核心的关系　372　
参考文献　374　
索引　382