博弈学习理论

第1章　引论1.1　前言1.2　大群体模型和匹配模型1.3　三个常用的学习和/或进化模型1.4　库诺特调整1.5　库诺特动态分析1.6　具有锁定功能的库诺特过程1.7　回顾同时行动有限博弈附录：动态系统和局部稳定性参考文献第2章　虚拟行动2.1　引言2.2　两人虚拟行动2.3　虚拟行动中的渐近行动2.4　对虚拟行动中循环的解释2.5　多人虚拟行动2.6　虚拟行动的支付2.7　两战略博弈中的一致性和相关均衡2.8　虚拟行动和*优反应动态2.9　虚拟行动的一般化附录：狄利克雷先验和多项抽样参考文献第3章　模仿者动态和相关的确定性进化模型3.1　引言3.2　同质群体中的模仿者动态3.3　同质群体模仿者动态的稳定性3.4　进化稳定战略3.5　非对称模仿者动态模型3.6　对模仿者动态方程的解释3.7　模仿者动态的一般化和重复剔除严格劣战略3.8　短视调整动态3.9　集值极限点和漂移3.10　廉价磋商和秘密握手3.11　离散时间模仿者系统附录：刘维尔(Liouville)定理参考文献第4章　随机虚拟行动和混合战略均衡4.1　引言4.2　收敛的概念4.3　渐近短视和渐近经验主义4.4　随机扰动支付与平滑*优反应4.5　平滑虚拟行动和随机逼近4.6　部分抽样4.7　普遍一致性和平滑虚拟行动4.8　刺激反应和作为学习模型的虚拟行动4.9　对战略空间的学习附录：随机逼近理论参考文献第5章　具有持续随机性的调整模型5.1　引言5.2　回顾随机调整模型5.3　坎多里迈拉斯罗布(Kandori Mailath Rob)模型5.4　讨论其他动态5.5　局部相互作用5.6　吸引域的半径和协半径5.7　修正的协半径5.8　具有异质群体的一致随机匹配5.9　随机模仿者动态附录A：有限马尔可夫链的回顾附录B：随机稳定分析参考文献第6章　扩展式博弈和自确认均衡6.1　引言6.2　一个例子6.3　扩展式博弈6.4　一个简单的学习模型6.5　自确认均衡的稳定性6.6　异质的自确认均衡6.7　一致自确认均衡6.8　一致自确认均衡与纳什均衡6.9　可理性化的自确认均衡和关于对手支付的先验信息参考文献第7章　纳什均衡，大群体模型和扩展式博弈中的变异7.1　引言7.2　相关信息集和纳什均衡7.3　外生试验7.4　在被比做吃角子老虎机问题的博弈中的学习7.5　定态学习7.6　“快速学习”模型中的随机调整和后向归纳7.7　廉价磋商博弈中的变异和快速学习7.8　试验和期限的长度附录：吃角子老虎机问题回顾参考文献第8章　老练学习8.1　引言8.2　条件学习的三个范例8.3　老练学习的贝叶斯方法8.4　绝对连续条件的解释8.5　选择专家8.6　条件学习8.7　折现8.8　分类策略和循环8.9　内省的分类规则，校准和相关均衡8.10　模式识别中的索斯诺模型8.11　操纵学习程序参考文献索引