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第1章 引论1

1.1 前言1

目录1

1.2 大群体模型和匹配模型4

1.3 三个常用的学习和／或进化模型7

1.4 库诺特调整8

1.5 库诺特动态分析10

1.6 具有锁定功能的库诺特过程11

1.7 回顾同时行动有限博弈12

附录：动态系统和局部稳定性25

参考文献28

2.1 引言33

第2章 虚拟行动33

2.2 两人虚拟行动35

2.3 虚拟行动中的渐近行动37

2.4 对虚拟行动中循环的解释40

2.5 多人虚拟行动42

2.6 虚拟行动的支付45

2.7 两战略博弈中的一致性和相关均衡50

2.8 虚拟行动和最优反应动态51

2.9 虚拟行动的一般化53

附录：狄利克雷先验和多项抽样55

参考文献57

3.1 引言60

第3章 模仿者动态和相关的确定性进化模型60

3.2 同质群体中的模仿者动态63

3.3 同质群体模仿者动态的稳定性65

3.4 进化稳定战略68

3.5 非对称模仿者动态模型74

3.6 对模仿者动态方程的解释77

3.7 模仿者动态的一般化和重复剔除严格劣战略84

3.8 短视调整动态89

3.9 集值极限点和漂移95

3.10 廉价磋商和秘密握手100

3.11 离散时间模仿者系统102

附录：刘维尔（Liouville）定理106

参考文献108

第4章 随机虚拟行动和混合战略均衡116

4.1 引言116

4.2 收敛的概念118

4.3 渐近短视和渐近经验主义119

4.4 随机扰动支付与平滑最优反应120

4.5 平滑虚拟行动和随机逼近125

4.6 部分抽样129

4.7 普遍一致性和平滑虚拟行动132

4.8 刺激反应和作为学习模型的虚拟行动137

4.9 对战略空间的学习145

附录：随机逼近理论146

参考文献150

第5章 具有持续随机性的调整模型157

5.1 引言157

5.2 回顾随机调整模型158

5.3 坎多里一迈拉斯一罗布（Kandori-Mailath-Rob）模型162

5.4 讨论其他动态167

5.5 局部相互作用170

5.6 吸引域的半径和协半径175

5.7 修正的协半径179

5.8 具有异质群体的一致随机匹配182

5.9 随机模仿者动态185

附录A：有限马尔可夫链的回顾190

附录B：随机稳定分析193

参考文献195

第6章 扩展式博弈和自确认均衡201

6.1 引言201

6.2 一个例子203

6.3 扩展式博弈204

6.4 一个简单的学习模型206

6.5 自确认均衡的稳定性210

6.6 异质的自确认均衡212

6.7 一致自确认均衡213

6.8 一致自确认均衡与纳什均衡215

6.9 可理性化的自确认均衡和关于对手支付的先验信息218

参考文献226

7.1 引言231

第7章 纳什均衡，大群体模型和扩展式博弈中的变异231

7.2 相关信息集和纳什均衡233

7.3 外生试验234

7.4 在被比做吃角子老虎机问题的博弈中的学习239

7.5 定态学习244

7.6 “快速学习”模型中的随机调整和后向归纳248

7.7 廉价磋商博弈中的变异和快速学习255

7.8 试验和期限的长度258

附录：吃角子老虎机问题回顾260

参考文献262

第8章 老练学习266

8.1 引言266

8.2 条件学习的三个范例269

8.3 老练学习的贝叶斯方法270

8.4 绝对连续条件的解释274

8.5 选择专家277

8.6 条件学习280

8.7 折现283

8.8 分类策略和循环286

8.9 内省的分类规则，校准和相关均衡290

8.10 模式识别中的索斯诺模型295

8.11 操纵学习程序297

参考文献303

索引309