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本书是朱·弗登伯格和戴维·K·莱文的经典力作。本书收集了博弈学习和演进理论的前沿领域中的主要现有成果，以及两位作者的新成果。对于任何从事学习理论和博弈理论研究或在应用研究中使用演进博弈理论的人来说，本书将是必不可少的。内容简介
在经济学中，绝大多数的非合作博弈理论集中研究博弈中的均衡问题，尤其是纳什均衡及其精炼。对均衡什么时候出现以及为什么均衡会出现。传统解释是，均衡是在博弈的规则、参与人的理性以及参与人的支付函数都是共同知识的情况下，由参与人的分析和自省所得出的结果。不论是在概念上还是在实证上，这个理论都存在许多问题。在《博弈学习理论》一书中，朱·弗登伯格和戴维·K·莱文提出了另一种解释：均衡是并非完全理性的参与人随着时间的推移寻求优化这一过程的长期结果。他们研究的模型为均衡理论提供了基础，并为经济学家评价和改进传统的均衡概念提供了有用的方法。
作者简介
朱·弗登伯格（Drew Fudenberg），哈佛大学经济系教授。1981年毕业于麻省理工学院，获得经济学博士学位。主要研究领域为博弈论和动态经济学。曾在加州大学伯克利分校、麻省理工学院、斯坦福大学和法国图卢兹大学任教。1982年至今，朱·弗登伯格教授一直是美国国家科学基金的主要负责人，1998年以来为美国计量经济学会委员会委员。他与让·梯若尔教授合著的《博弈论》是全球范围内最流行的博弈论教材。精彩书评
本书收集了博弈学习和演进理论的前沿领域中的主要现有成果，以及该领域两位学者的新成果。对于任何从事学习理论和博弈理论研究或在应用研究中使用演进博弈理论的人来说，这本书将是必不可少的。——拉里·萨缪尔森 威斯康星大学安托万·奥古斯丁·库诺特
目录
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 虚拟行动和最优反应动态
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最优反应
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
精彩书摘
第1章 引论1.2 大群体模型和匹配模型
本书研究学习理论，如果要发生学习，参与人必须重复进行相同或者相关的博弈才可能从中学到一些东西。迄今为止，大多数有关学习理论的文献集中研究重复进行的相同博弈，而不是更为复杂的问题，即两个博弈足够相似以至于一个博弈的结果对另外一个博弈有暗示作用。我们也将避免讨论这个问题，尽管我们认为关于参与人在他们认为是相似的博弈中类推的假设是学习理论与真实世界相关的重要原因。
为了集中思考，我们从分析两人博弈（two-player games）开始。研究学习模型的一个自然起点是想像两个参与人重复进行两人博弈，并试图通过观察过去的行动学习预测另外一个参与人的未来行动。我们称之为固定参与人模型（fixed—player model）。然而，在这种情况下，参与人不仅应该考虑其对手在未来将如何行动，而且应该考虑他们当前的行动影响其对手未来行动的可能性。例如，参与人可能认为，如果他们是友好的，他们的对手也将采取友好的行动作为回报。或者他们会通过重复采取一个行动“教导”（teach）他们的对手对这一特定行动做出最优反应。
前言/序言
用户评价
《博弈学习理论》这本书的出现，让我对理解复杂系统中的决策行为产生了极大的兴趣。我一直觉得，很多时候我们之所以难以做出最优决策，不是因为缺乏信息，而是因为我们不理解信息背后的博弈关系，以及信息如何随着时间推移而演化。这本书的标题就点出了核心——“博弈”与“学习”。我非常想知道，书中是如何将这两个概念融合在一起的。例如，当参与者在进行博弈时，他们是如何通过观察他人的行动来“学习”对方的策略，又是如何利用这些学习到的信息来调整自己的策略的？这似乎是一个动态的、互动的过程。我对于书中可能包含的“进化博弈论”的内容特别期待，它往往能够解释一些长期存在的、看似稳定的行为模式。这本书的开本和版式设计都比较紧凑，给人一种内容充实的感觉，而非堆砌文字。我希望这本书能为我提供一套严谨的分析框架，让我能够理解在各种竞争和合作场景下，个体和群体是如何通过学习来适应环境，并最终形成稳定的结果。这对于我理解人工智能在复杂环境中的自主学习能力，或者在商业谈判中的策略制定，都将是极大的助益。
评分刚拿到这本《博弈学习理论》，还没来得及细看，但从封面和前言的字里行间，我就能感受到一种扑面而来的严谨与深刻。它似乎不是那种轻松读物，更像是一本需要静下心来，带着思考去啃的学术著作。我尤其对其中提到的“纳什均衡”和“贝叶斯纳什均衡”的引入部分充满了好奇，不知道作者是如何从基础概念逐步搭建起复杂的理论框架的。这本书的排版和印刷都相当不错，纸张的触感也很好，这总是能提升阅读的愉悦感。我个人对人工智能在复杂决策场景下的应用一直很感兴趣，而博弈论正是理解这些场景的基石之一。我期待这本书能为我提供一套清晰的理论工具，帮助我分析诸如市场竞争、资源分配、甚至社交互动中的策略博弈。我设想，书中会用大量的数学模型和图表来阐释各种均衡概念，这对我来说既是挑战也是学习的动力。希望它能帮助我理解，在信息不完全或者参与者有不同信息的情况下，个体如何做出最优选择，以及最终形成的集体行为模式。总的来说，这是一本看起来就非常有分量、值得深入研究的书。
评分翻了几页《博弈学习理论》，感觉这本书的思路非常清晰，逻辑链条扣得很紧。作者的语言风格我特别喜欢，不冗余，但又把复杂的概念解释得相当透彻。我一直觉得，在很多现实世界的问题中，我们都面临着类似“与人斗”的博弈局面，但往往缺乏系统性的分析工具。这本书的出现，正好弥补了我的这一知识盲区。我特别想知道，书里是如何阐述“学习”这个概念在博弈论中的角色的。是不是意味着参与者可以通过观察对手的行为，或者通过迭代的尝试来调整自己的策略，从而逐渐逼近一个更优的均衡点？这让我联想到一些经济学中的动态模型，不知道两者之间是否有深入的关联。我还在关注书中关于“信息不对称”的处理方式，这在现实生活中太普遍了，几乎所有重要的决策都伴随着信息的不完整。作者是如何通过数学模型来刻画这种不对称性，并分析它对博弈结果的影响，这绝对是本书的核心看点之一。我预测，书中会涉及大量的例子，从最简单的两人零和博弈，到更复杂的多个参与者的非合作博弈，循序渐进地展现博弈学习理论的强大解释力。
评分我对《博弈学习理论》这本书的兴趣，很大程度上源于它对“理论”和“实践”之间桥梁的搭建。我一直觉得，很多理论如果没有与现实世界的联系，就容易变得空洞。《博弈学习理论》听起来就充满了解决现实问题的潜力。我尤其好奇书中对于“策略选择”和“策略改进”的阐述。在信息不完全、甚至有噪声的环境下，参与者如何通过不断的学习来更新和优化自己的策略？这听起来就像是在模拟一个动态调整的过程，而这个过程最终会导向何方，又受到哪些因素的影响？我希望书中能够提供一些算法或者方法论，来指导我们如何在一个不确定的环境中进行策略学习。这本书的篇幅看起来比较适中，既不会让人觉得信息量过载，又能深入讲解核心概念。我猜测书中会涉及一些关于“机制设计”的内容，即如何设计规则来引导参与者做出符合整体利益的行为。这对于理解市场设计、拍卖理论，甚至公共政策的制定都非常有启发性。我期待这本书能够为我打开一扇新的视角，让我能够从博弈和学习的角度去理解和分析那些错综复杂的社会经济现象。
评分《博弈学习理论》这本书给我的第一印象是它非常“实在”。从书名就能看出，它不是空泛的理论探讨，而是要深入到“如何学习”以及“如何博弈”的机制。我一直在思考，在很多情况下，即使理论上存在最优解，但实际操作中，参与者往往需要一个“学习”的过程来适应环境、理解规则、甚至预测他人的反应。《博弈学习理论》似乎正是要揭示这个“学习”的内在机制。我特别期待看到书中是如何定义“学习”的，是基于经验的调整，还是基于模型的推断？又是如何衡量学习的效率和收敛速度？书中如果能探讨一些“非理性”因素对博弈学习的影响，那就更精彩了。毕竟，现实中的人并非总是完全理性的计算器。这本书的装帧和纸质都体现了出版方的用心，拿在手里感觉很有质感。这不仅仅是一本理论书籍，更像是一份宝贵的学习资料，能够引导我深入思考那些潜藏在日常互动中的复杂决策模式。我希望这本书能够提供一套实用的框架，让我能够更好地理解和应对生活中的各种“博弈”情境。
评分有是一本大师写的博弈论的书啊
评分有是一本大师写的博弈论的书啊
评分好
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评分好
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