对策论导论 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版社

作者:谢致

出品人:

页数:232

译者:

出版时间:2010-1

价格:58.00元

装帧:

isbn号码:9787030260154

丛书系列:

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• 对策论
• 博弈论
• 对策论
• 决策分析
• 运筹学
• 数学模型
• 经济学
• 管理学
• 战略
• 理性选择
• 游戏理论

《对策论导论》 第一章：绪论：为何需要对策论？ 在纷繁复杂的世界中，我们无时无刻不在与他人互动，做出选择，并面临着不确定性。无论是个人生活中的日常决策，还是宏观经济、国际关系、乃至生物进化中的博弈，都体现了“对策”的影子。然而，传统的决策理论往往侧重于个体理性，假设决策者可以独立地、在明确的环境下做出最优选择。这种视角在很多情况下显得局限。当多个行动者同时行动，且每个人的收益都依赖于其他人的行动时，个体理性最优并不必然导向整体最优，甚至可能导致糟糕的结果。 对策论，也称博弈论，正是为了解决这一挑战而诞生的。它提供了一套系统性的方法和严谨的数学工具，来分析和理解在相互依赖的决策环境中，理性行动者（被称为“参与者”或“玩家”）如何进行互动，以及由此产生的各种行为模式和结果。它不仅仅是关于“你争我夺”的零和游戏，而是更广泛地涵盖了合作、协调、谈判、信息不对称、以及策略性思考的方方面面。 本章将深入探讨对策论产生的历史背景和理论基础。我们将追溯其早期发展，从冯·诺依曼和摩根斯坦的经典著作，到纳什均衡的革命性贡献，再到后来的发展和在各个领域的广泛应用。通过一系列生动有趣的案例，我们将揭示对策论在理解社会现象、预测行为趋势、以及设计更优规则方面的重要价值。我们将思考：为什么在看似简单的日常互动中，人们有时会陷入僵局？为什么合作有时比竞争更难达成？为什么信息的不对称会产生如此巨大的影响？这些问题，都将是我们将要在本书中展开探索的起点。 第二章：基本概念与模型：对策论的“语言” 要理解对策论，首先需要掌握其核心概念和基本模型。本章将为你构建一套清晰的认识框架。 参与者（Players）：对策论研究的对象是谁？是做出决策的个人、企业、国家，还是其他组织？我们将定义参与者的概念，并讨论不同类型参与者的特征。 策略（Strategies）：参与者在对策中可以采取哪些行动？策略是参与者在特定情境下所能选择的完整行动计划。我们将区分纯粹策略和混合策略，并理解混合策略的意义所在。 收益（Payoffs）：参与者行动的结果会带来什么样的后果？收益（或效用）代表了参与者对不同结果的偏好程度。我们将探讨如何量化收益，以及收益矩阵在二维博弈中的作用。 信息（Information）：参与者对自己和他人所知晓的信息有什么不同？信息的完备性、对称性对博弈的进程和结果有着至关重要的影响。我们将介绍完全信息博弈、不完全信息博弈、以及完美信息博弈等概念。 博弈（Games）：我们将定义博弈的概念，并介绍几种最基本的博弈模型，例如： 同时博弈（Simultaneous Games）：参与者同时做出决策，不知道对方的决策。我们将通过著名的“囚徒困境”来理解这种博弈的特点。 序贯博弈（Sequential Games）：参与者按顺序做出决策，后行动者可以知晓先行动者的决策。我们将引入“博弈树”来表示和分析这类博弈。 静态博弈与动态博弈（Static vs. Dynamic Games）：区分一次性博弈和多次重复的博弈，以及它们对策略选择的影响。 本章将通过大量的图示和简洁的数学表达，帮助读者理解这些抽象概念，并为后续更深入的分析打下坚实基础。 第三章：纳什均衡：理性的“稳定点” 纳什均衡是整个对策论的基石，是理解理性参与者如何在博弈中达到稳定状态的核心概念。本章将详细阐述纳什均衡的含义、求解方法以及其在不同博弈模型中的应用。 纳什均衡的定义：我们将给出纳什均衡的精确定义：在纳什均衡状态下，没有一个参与者可以通过单方面改变自己的策略而获得更好的收益。这意味着，在均衡点上，每个参与者的策略都是对其他参与者策略的最佳反应。 纯粹策略纳什均衡：我们将学习如何通过收益矩阵寻找纯粹策略纳什均衡，并理解并非所有博弈都存在纯粹策略纳什均衡。 混合策略纳什均衡：当不存在纯粹策略纳什均衡时，参与者可能需要采用概率性的策略，即混合策略。我们将介绍如何计算混合策略纳什均衡，以及混合策略的直观解释。 均衡的存在性与唯一性：我们将讨论纳什均衡的存在性定理（任何有限参与者、有限策略的博弈都至少存在一个混合策略纳什均衡），以及均衡不一定唯一的问题。 纳什均衡的应用与局限：我们将展示纳什均衡在经济学、政治学、甚至社会学中的广泛应用，例如寡头垄断市场的价格竞争、国际军备竞赛等。同时，我们也会讨论纳什均衡作为理性预测的局限性，例如它并不能保证结果的最优性，或者它可能预测到多个均衡，使得结果难以确定。 理解纳什均衡，就如同掌握了一把钥匙，可以解锁对许多复杂互动现象的深入洞察。 第四章：扩展型博弈：动态与信息 在现实世界中，很多博弈并非一次性完成，参与者之间也并非拥有完全相同的信息。本章将介绍对策论中更为复杂和现实的模型，以捕捉这些动态和信息不对称的因素。 序贯博弈与子博弈完美纳什均衡（Subgame Perfect Nash Equilibrium, SPNE）：对于序贯博弈，纳什均衡可能包含“非理性”的威胁或承诺。子博弈完美纳什均衡是对纳什均衡的改进，要求在博弈的每一个子博弈中，参与者的策略组合都是一个纳什均衡。我们将学习如何使用“逆向归纳法”（Backward Induction）来求解SPNE。 不完全信息博弈（Games with Incomplete Information）：当参与者不知道其他参与者的类型（例如成本、偏好）时，博弈就变得不完全信息。我们将介绍“拜亚斯-纳什均衡”（Bayes-Nash Equilibrium），它是在不完全信息博弈中，参与者根据自己的先验信念和观察到的信息，做出最优策略反应的均衡概念。 信号博弈（Signaling Games）：这类博弈研究信息不对称的情况下，拥有私人信息的参与者如何通过“信号”来向信息较少的参与者传递信息。我们将分析信号的成本与收益，以及可能出现的“混淆均衡”（Pooling Equilibrium）和“分离均衡”（Separating Equilibrium）。 谈判博弈（Bargaining Games）：我们将探讨在没有外部强制机制的情况下，理性参与者如何通过相互让步和威胁来达成协议。我们将介绍一些经典的谈判模型，例如鲁宾斯坦的交替出价模型。 通过本章的学习，读者将能够分析更具现实意义的博弈情境，理解信息在策略选择中的关键作用。 第五章：合作博弈论：联盟与协调 并非所有博弈都是零和的，很多情况下，参与者可以通过合作来创造更大的价值，或者实现共同的目标。本章将转向合作博弈论，探讨参与者如何形成联盟、分配收益，以及实现协调。 合作博弈的基本概念：与非合作博弈不同，合作博弈关注的是参与者之间能否形成联盟，以及联盟的效用如何分配。在这里，我们不关注具体的行动策略，而是关注联盟的形成和收益分配。 特征函数型博弈（Characteristic Function Games）：我们将介绍如何用特征函数来描述一个合作博弈，它为每个可能的联盟指定了一个数值，代表该联盟所能产生的总收益。 合作博弈的核心概念： Shapley值（Shapley Value）：Shapley值是一种公平地分配合作博弈中总收益的方法，它考虑了每个参与者在不同联盟中的边际贡献。我们将理解Shapley值的计算原理和其公平性解释。 核（Core）：核是指合作博弈中所有可能的收益分配方案的集合，这些方案使得任何联盟都无法通过脱离大联盟而获得更好的收益。我们将探讨核的存在性和其在实现稳定联盟中的意义。 合作博弈的应用：我们将讨论合作博弈论在诸如联合项目、专利池、资源共享、以及政府间的合作等方面的应用。 本章将帮助读者理解，在某些情境下，合作并非仅仅是“善意”的表达，而是基于理性计算和收益最大化的必然选择。 第六章：对策论在现实中的应用 对策论的价值在于其强大的解释力和预测力，它已经被广泛应用于各个领域，帮助我们理解和优化现实世界中的各种互动。本章将精选几个关键领域的应用案例，展示对策论的实际力量。 经济学： 产业组织：寡头垄断市场的竞争策略，价格战、广告战，以及企业如何通过研发来获得竞争优势。 拍卖理论：如何设计最优的拍卖机制，以最大化卖家的收益或社会的福利。 劳动经济学：工资谈判、工会博弈、以及激励机制的设计。 金融市场：投资者之间的信息博弈，资产定价，以及市场操纵。 政治学： 投票理论：候选人如何制定竞选策略，选民如何投票，以及投票制度的设计。 国际关系：国家之间的军备竞赛、联盟形成、以及冲突与合作的动态。 立法与政策制定：说客的博弈、议员之间的利益交换、以及政策的制定过程。 生物学： 进化稳定策略（Evolutionarily Stable Strategy, ESS）：生物体在进化过程中如何发展出稳定的行为模式，以最大化其生存和繁殖的几率。 合作与利他行为的演化：从对策论的角度解释为什么在生物界会出现互助行为。 其他领域： 计算机科学：算法博弈论、网络安全博弈。 社会学：社会规范的形成、群体动力学。 法律：诉讼策略、合同设计。 本章将通过具体的案例分析，让读者深刻体会到对策论的普适性和实用性，并激发读者在自己的领域中运用对策论的兴趣。 第七章：结论：对策论的未来 在对策论的理论框架和应用领域进行全面梳理之后，本章将对本书内容进行总结，并展望对策论未来的发展方向。我们将回顾本书所介绍的核心概念和方法，重申对策论在理解复杂世界中的重要地位。 同时，我们将探讨对策论目前面临的挑战和未来的研究前沿。例如，如何更好地建模人类的非理性行为？如何处理海量数据和复杂系统中的博弈？如何在人工智能和机器学习领域更有效地应用对策论？对策论如何与神经科学、心理学等学科进行更深入的交叉融合？ 最后，我们将鼓励读者将对策论的思维方式应用于日常决策和分析中，以更深刻、更理性地理解和应对周围的世界。对策论不仅仅是一门学科，更是一种思考模式，一种在相互依赖的环境中做出最优选择的智慧。

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这本书的封面设计真是让人眼前一亮，那种沉稳中带着一丝现代感的配色，一下子就抓住了我的眼球。我是一个对复杂系统和决策制定过程抱有浓厚兴趣的人，所以毫不犹豫地翻开了它。我原本期待能看到一些关于博弈论或者优化理论的深入探讨，毕竟“对策”这个词听起来就充满了策略性和深度。然而，当我真正沉浸在书的内容中时，我发现它似乎更偏向于对宏观现象的描述和哲学层面的思考，而不是我期待的那些具体的数学模型和计算方法。比如，书中用了大量的篇幅来讨论历史上的几次重大决策失误，试图从中提炼出某种“普遍的智慧”，这种叙事方式虽然引人入胜，但对于一个想学习如何量化分析决策过程的读者来说，略显空泛。我花了很大力气去理解作者试图构建的那个理论框架，但总感觉缺少了一些关键的、可以实际操作的工具箱。阅读的过程中，我不断地在寻找那些能让我茅塞顿开的公式或算法，结果发现它们被巧妙地隐藏在大量优美的散文和历史典故之中。这无疑是一本立意高远的著作，只是它更像是一部关于“如何思考决策”的散文集，而非一本操作手册。如果作者能在理论模型和实际案例之间搭建更坚实的桥梁，我想这本书的实用价值会大大提升。

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我对这本书的期望是它能提供一套清晰的工具集，帮助我理解如何在信息不完全的情况下做出最优决策。读完之后，我感到收获的是对“决策困境”更深层次的哲学理解，而不是解决具体问题的技术路径。书中对“有限理性”的论述非常深刻，探讨了人类认知局限对选择过程的根本性影响，这一点我非常欣赏。但是，当涉及到如何设计一个系统来补偿或绕过这些局限时，内容就变得模糊了。比如，在讨论如何设计激励机制来引导集体行动时，作者仅仅是提出了几种理想化的情景，并没有深入分析在现实世界的复杂约束条件下（如信息不对称、时间延迟等）这些方案的可行性和鲁棒性。我总有一种感觉，这本书试图站在一个俯瞰全局的制高点来评判世间万象，但它没有告诉我，当我身处泥泞之中时，我应该用哪一把铲子去挖掘。这本书更像是提供了一幅宏大的蓝图，但对于如何一块砖一块砖地砌起来，它给出的指导却非常少。

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我买这本书是冲着它“导论”的名头去的，希望能对一个全新的领域有一个全面而系统的入门认知。然而，这本书给我的感觉更像是作者多年研究的心得总结，充满了高度个人化的洞察和强烈的判断色彩。论证过程中，作者似乎预设了读者已经具备相当的背景知识，很多关键的逻辑转折都是一笔带过，仿佛是“不言自明”的事实。我尝试着去跟随作者的思路，去理解他构建的那个关于“最优选择边界”的理论模型，但由于缺乏清晰的数学推导和图形辅助，这个概念对我来说始终像隔着一层毛玻璃，看得见轮廓，却摸不着实质。更让我感到困惑的是，书中对一些经典理论的引用和解读，似乎也带有强烈的倾向性，并没有做到面面俱到地呈现不同学派的观点。这使得我在试图建立一个平衡的视角时遇到了困难。对于一本导论性质的书籍来说，中立性和包容性是至关重要的，它应该是一个可靠的起点，而非一个充满个人偏好的终点站。

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这本书的排版和装帧质量绝对是上乘之作，纸张的质感非常舒服，阅读起来是一种享受。不过，当我深入阅读内文时，我发现作者的论述方式非常跳跃，似乎总是在不同的学科领域之间穿梭，让人有些应接不暇。比如，前一章还在讨论古典哲学家对“必然性”的看法，下一章笔锋一转，又开始分析现代金融市场中的羊群效应，中间缺乏一个明确的逻辑线索来串联这些看似不相关的议题。我理解作者可能想展现决策理论的跨学科性，但这种跳跃感，使得我很难构建起一个完整的知识体系。我更倾向于那种层层递进、循序渐进的论证结构，这样可以更好地吸收和消化复杂的信息。在这本书里，我感觉自己像是在一个巨大的知识迷宫里探险，每走一步都充满了惊喜，但也常常迷失方向。特别是当涉及到一些专业术语时，作者的处理方式也显得有些仓促，没有给予足够的背景铺垫，这对于初学者来说是一个不小的挑战。我不得不频繁地停下来，去查阅其他资料来理解某些关键概念，这无疑打断了阅读的流畅性。

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这本书的语言风格极其典雅，作者的文笔无疑是顶尖的，阅读起来简直是一种文字的盛宴。他擅长使用排比和反问，将抽象的理论概念包装在华丽的辞藻之下。然而，这种过度的文学性，在一定程度上削弱了其作为一本“技术性”读物的严谨性。我发现自己常常沉醉于某一段优美的描述中，却忘记了它本应传达的核心信息是什么。在探讨决策效率和理性边界时，我期待看到的是精确的定义和量化的标准，但书中给出的更多是富有诗意的比喻和类比。例如，书中用“在迷雾中投掷骰子”来形容某些不确定性下的行为，这个比喻很美，但对于我想要去计算和预测的场景来说，它无法提供任何可操作的指导。总而言之，这本书更像是一部献给人文爱好者的哲学思考集，而非一本面向工程师或分析师的实用指南。如果能适当地削减一些文学修饰，增加一些图表和流程图来辅助理解那些核心的思维模型，那么它的价值会更加均衡。

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