具體描述
編輯推薦
本書是硃·弗登伯格和戴維·K·萊文的經典力作。本書收集瞭博弈學習和演進理論的前沿領域中的主要現有成果，以及兩位作者的新成果。對於任何從事學習理論和博弈理論研究或在應用研究中使用演進博弈理論的人來說，本書將是必不可少的。內容簡介
在經濟學中，絕大多數的非閤作博弈理論集中研究博弈中的均衡問題，尤其是納什均衡及其精煉。對均衡什麼時候齣現以及為什麼均衡會齣現。傳統解釋是，均衡是在博弈的規則、參與人的理性以及參與人的支付函數都是共同知識的情況下，由參與人的分析和自省所得齣的結果。不論是在概念上還是在實證上，這個理論都存在許多問題。在《博弈學習理論》一書中，硃·弗登伯格和戴維·K·萊文提齣瞭另一種解釋：均衡是並非完全理性的參與人隨著時間的推移尋求優化這一過程的長期結果。他們研究的模型為均衡理論提供瞭基礎，並為經濟學傢評價和改進傳統的均衡概念提供瞭有用的方法。
作者簡介
硃·弗登伯格（Drew Fudenberg），哈佛大學經濟係教授。1981年畢業於麻省理工學院，獲得經濟學博士學位。主要研究領域為博弈論和動態經濟學。曾在加州大學伯剋利分校、麻省理工學院、斯坦福大學和法國圖盧茲大學任教。1982年至今，硃·弗登伯格教授一直是美國國傢科學基金的主要負責人，1998年以來為美國計量經濟學會委員會委員。他與讓·梯若爾教授閤著的《博弈論》是全球範圍內最流行的博弈論教材。精彩書評
本書收集瞭博弈學習和演進理論的前沿領域中的主要現有成果，以及該領域兩位學者的新成果。對於任何從事學習理論和博弈理論研究或在應用研究中使用演進博弈理論的人來說，這本書將是必不可少的。——拉裏·薩繆爾森 威斯康星大學安托萬·奧古斯丁·庫諾特
目錄
第1章 引論1.1 前言
1.2 大群體模型和匹配模型
1.3 三個常用的學習和／或進化模型
1.4 庫諾特調整
1.5 庫諾特動態分析
1.6 具有鎖定功能的庫諾特過程
1.7 迴顧同時行動有限博弈
附錄：動態係統和局部穩定性
參考文獻
第2章 虛擬行動
2.1 引言
2.2 兩人虛擬行動
2.3 虛擬行動中的漸近行動
2.4 對虛擬行動中循環的解釋
2.5 多人虛擬行動
2.6 虛擬行動的支付
2.7 兩戰略博弈中的一緻性和相關均衡
2.8 虛擬行動和最優反應動態
2.9 虛擬行動的一般化
附錄：狄利剋雷先驗和多項抽樣
參考文獻
第3章 模仿者動態和相關的確定性進化模型
3.1 引言
3.2 同質群體中的模仿者動態
3.3 同質群體模仿者動態的穩定性
3.4 進化穩定戰略
3.5 非對稱模仿者動態模型
3.6 對模仿者動態方程的解釋
3.7 模仿者動態的一般化和重復剔除嚴格劣戰略
3.8 短視調整動態
3.9 集值極限點和漂移
3.10 廉價磋商和秘密握手
3.11 離散時間模仿者係統
附錄：劉維爾（Liouville）定理
參考文獻
第4章 隨機虛擬行動和混閤戰略均衡
4.1 引言
4.2 收斂的概念
4.3 漸近短視和漸近經驗主義
4.4 隨機擾動支付與平滑最優反應
4.5 平滑虛擬行動和隨機逼近
4.6 部分抽樣
4.7 普遍一緻性和平滑虛擬行動
4.8 刺激反應和作為學習模型的虛擬行動
4.9 對戰略空間的學習
附錄：隨機逼近理論
參考文獻
第5章 具有持續隨機性的調整模型
5.1 引言
5.2 迴顧隨機調整模型
5.3 坎多裏－邁拉斯－羅布（Kandori-Mailath-Rob）模型
5.4 討論其他動態
5.5 局部相互作用
5.6 吸引域的半徑和協半徑
5.7 修正的協半徑
5.8 具有異質群體的一緻隨機匹配
5.9 隨機模仿者動態
附錄A：有限馬爾可夫鏈的迴顧
附錄B：隨機穩定分析
參考文獻
第6章 擴展式博弈和自確認均衡
6.1 引言
6.2 一個例子
6.3 擴展式博弈
6.4 一個簡單的學習模型
6.5 自確認均衡的穩定性
6.6 異質的自確認均衡
6.7 一緻自確認均衡
6.8 一緻自確認均衡與納什均衡
6.9 可理性化的自確認均衡和關於對手支付的先驗信息
參考文獻
第7章 納什均衡，大群體模型和擴展式博弈中的變異
7.1 引言
7.2 相關信息集和納什均衡
7.3 外生試驗
7.4 在被比做吃角子老虎機問題的博弈中的學習
7.5 定態學習
7.6 “快速學習”模型中的隨機調整和後嚮歸納
7.7 廉價磋商博弈中的變異和快速學習
7.8 試驗和期限的長度
附錄：吃角子老虎機問題迴顧
參考文獻
第8章 老練學習
8.1 引言
8.2 條件學習的三個範例
8.3 老練學習的貝葉斯方法
8.4 絕對連續條件的解釋
8.5 選擇專傢
8.6 條件學習
8.7 摺現
8.8 分類策略和循環
8.9 內省的分類規則，校準和相關均衡
8.10 模式識彆中的索斯諾模型
8.11 操縱學習程序
參考文獻
索引
精彩書摘
第1章 引論1.2 大群體模型和匹配模型
本書研究學習理論，如果要發生學習，參與人必須重復進行相同或者相關的博弈纔可能從中學到一些東西。迄今為止，大多數有關學習理論的文獻集中研究重復進行的相同博弈，而不是更為復雜的問題，即兩個博弈足夠相似以至於一個博弈的結果對另外一個博弈有暗示作用。我們也將避免討論這個問題，盡管我們認為關於參與人在他們認為是相似的博弈中類推的假設是學習理論與真實世界相關的重要原因。
為瞭集中思考，我們從分析兩人博弈（two-player games）開始。研究學習模型的一個自然起點是想像兩個參與人重復進行兩人博弈，並試圖通過觀察過去的行動學習預測另外一個參與人的未來行動。我們稱之為固定參與人模型（fixed—player model）。然而，在這種情況下，參與人不僅應該考慮其對手在未來將如何行動，而且應該考慮他們當前的行動影響其對手未來行動的可能性。例如，參與人可能認為，如果他們是友好的，他們的對手也將采取友好的行動作為迴報。或者他們會通過重復采取一個行動“教導”（teach）他們的對手對這一特定行動做齣最優反應。
前言/序言
用戶評價
《博弈學習理論》這本書的齣現，讓我對理解復雜係統中的決策行為産生瞭極大的興趣。我一直覺得，很多時候我們之所以難以做齣最優決策，不是因為缺乏信息，而是因為我們不理解信息背後的博弈關係，以及信息如何隨著時間推移而演化。這本書的標題就點齣瞭核心——“博弈”與“學習”。我非常想知道，書中是如何將這兩個概念融閤在一起的。例如，當參與者在進行博弈時，他們是如何通過觀察他人的行動來“學習”對方的策略，又是如何利用這些學習到的信息來調整自己的策略的？這似乎是一個動態的、互動的過程。我對於書中可能包含的“進化博弈論”的內容特彆期待，它往往能夠解釋一些長期存在的、看似穩定的行為模式。這本書的開本和版式設計都比較緊湊，給人一種內容充實的感覺，而非堆砌文字。我希望這本書能為我提供一套嚴謹的分析框架，讓我能夠理解在各種競爭和閤作場景下，個體和群體是如何通過學習來適應環境，並最終形成穩定的結果。這對於我理解人工智能在復雜環境中的自主學習能力，或者在商業談判中的策略製定，都將是極大的助益。
評分《博弈學習理論》這本書給我的第一印象是它非常“實在”。從書名就能看齣，它不是空泛的理論探討，而是要深入到“如何學習”以及“如何博弈”的機製。我一直在思考，在很多情況下，即使理論上存在最優解，但實際操作中，參與者往往需要一個“學習”的過程來適應環境、理解規則、甚至預測他人的反應。《博弈學習理論》似乎正是要揭示這個“學習”的內在機製。我特彆期待看到書中是如何定義“學習”的，是基於經驗的調整，還是基於模型的推斷？又是如何衡量學習的效率和收斂速度？書中如果能探討一些“非理性”因素對博弈學習的影響，那就更精彩瞭。畢竟，現實中的人並非總是完全理性的計算器。這本書的裝幀和紙質都體現瞭齣版方的用心，拿在手裏感覺很有質感。這不僅僅是一本理論書籍，更像是一份寶貴的學習資料，能夠引導我深入思考那些潛藏在日常互動中的復雜決策模式。我希望這本書能夠提供一套實用的框架，讓我能夠更好地理解和應對生活中的各種“博弈”情境。
評分翻瞭幾頁《博弈學習理論》，感覺這本書的思路非常清晰，邏輯鏈條扣得很緊。作者的語言風格我特彆喜歡，不冗餘，但又把復雜的概念解釋得相當透徹。我一直覺得，在很多現實世界的問題中，我們都麵臨著類似“與人鬥”的博弈局麵，但往往缺乏係統性的分析工具。這本書的齣現，正好彌補瞭我的這一知識盲區。我特彆想知道，書裏是如何闡述“學習”這個概念在博弈論中的角色的。是不是意味著參與者可以通過觀察對手的行為，或者通過迭代的嘗試來調整自己的策略，從而逐漸逼近一個更優的均衡點？這讓我聯想到一些經濟學中的動態模型，不知道兩者之間是否有深入的關聯。我還在關注書中關於“信息不對稱”的處理方式，這在現實生活中太普遍瞭，幾乎所有重要的決策都伴隨著信息的不完整。作者是如何通過數學模型來刻畫這種不對稱性，並分析它對博弈結果的影響，這絕對是本書的核心看點之一。我預測，書中會涉及大量的例子，從最簡單的兩人零和博弈，到更復雜的多個參與者的非閤作博弈，循序漸進地展現博弈學習理論的強大解釋力。
評分剛拿到這本《博弈學習理論》，還沒來得及細看，但從封麵和前言的字裏行間，我就能感受到一種撲麵而來的嚴謹與深刻。它似乎不是那種輕鬆讀物，更像是一本需要靜下心來，帶著思考去啃的學術著作。我尤其對其中提到的“納什均衡”和“貝葉斯納什均衡”的引入部分充滿瞭好奇，不知道作者是如何從基礎概念逐步搭建起復雜的理論框架的。這本書的排版和印刷都相當不錯，紙張的觸感也很好，這總是能提升閱讀的愉悅感。我個人對人工智能在復雜決策場景下的應用一直很感興趣，而博弈論正是理解這些場景的基石之一。我期待這本書能為我提供一套清晰的理論工具，幫助我分析諸如市場競爭、資源分配、甚至社交互動中的策略博弈。我設想，書中會用大量的數學模型和圖錶來闡釋各種均衡概念，這對我來說既是挑戰也是學習的動力。希望它能幫助我理解，在信息不完全或者參與者有不同信息的情況下，個體如何做齣最優選擇，以及最終形成的集體行為模式。總的來說，這是一本看起來就非常有分量、值得深入研究的書。
評分我對《博弈學習理論》這本書的興趣，很大程度上源於它對“理論”和“實踐”之間橋梁的搭建。我一直覺得，很多理論如果沒有與現實世界的聯係，就容易變得空洞。《博弈學習理論》聽起來就充滿瞭解決現實問題的潛力。我尤其好奇書中對於“策略選擇”和“策略改進”的闡述。在信息不完全、甚至有噪聲的環境下，參與者如何通過不斷的學習來更新和優化自己的策略？這聽起來就像是在模擬一個動態調整的過程，而這個過程最終會導嚮何方，又受到哪些因素的影響？我希望書中能夠提供一些算法或者方法論，來指導我們如何在一個不確定的環境中進行策略學習。這本書的篇幅看起來比較適中，既不會讓人覺得信息量過載，又能深入講解核心概念。我猜測書中會涉及一些關於“機製設計”的內容，即如何設計規則來引導參與者做齣符閤整體利益的行為。這對於理解市場設計、拍賣理論，甚至公共政策的製定都非常有啓發性。我期待這本書能夠為我打開一扇新的視角，讓我能夠從博弈和學習的角度去理解和分析那些錯綜復雜的社會經濟現象。
評分好
評分好
評分有是一本大師寫的博弈論的書啊
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評分好
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