(1)培养目标

《博弈论》属于应用数学的一个分支，在经济学、计算机科学、人工智能等多个学科都有广泛的应用。博弈论主要研究公式化的激励结构间的相互关系，是分析具有斗争或竞争性质现象的数学理论和方法。博弈论考虑博弈中理性个体的预测行为和实际行为，并研究他们的优化稳定策略的存在性和求解方式。

本课程通过理论学习, 使人工智能相关专业的本科生具备博弈的思维，掌握博弈论的基本概念、基本理论和基本方法，能够深入理解生活中博弈现象背后的本质原理，并学会使用博弈的思想和方法分析生活实践和科学研究中出现的竞争、对抗、协作、联盟等多智能体交互问题。

(2)内容设置

博弈论研究的问题范畴、数学理论的基本概念、主流的博弈模型分类、博弈论的发展历程；

[1] 同时决策博弈

同时决策博弈的三要素和支付矩阵、优势策略、优势策略均衡、重复剔除的优势策略均衡、纯策略纳什均衡的定义、求解、和应用、混合策略与期望支付、纯策略纳什均衡的定义、求解、和应用、帕累托上策均衡、相关均衡、抗共谋均衡；

[2] 序贯决策博弈

序贯决策博弈的概念、博弈的扩展式表达、博弈树、信息集概念、序贯决策博弈的纳什均衡求解、蜈蚣博弈、博弈的正规型表示和展开型表示、包含同时和序贯决策的混合博弈、树型博弈的子博弈、子博弈精炼纳什均衡的概念和求解；

[3] 重复博弈

重复博弈论的概念、囚徒困境的有限次重复、囚徒困境的无限次重复、重复次数不确定情形下均衡解的变化、重复博弈纳什均衡的求解；

[4] 零和博弈

零和博弈概念、零和博弈与非零和博弈的区别、零和博弈均衡求解、最小最大方法、直线交叉法、零和博弈的线性规划法；

[5] 讨价还价与联盟博弈

讨价还价的三要素、讨价还价问题的纳什解法和K-S解法、联盟博弈概念、联盟博弈的核、夏普利值求解和应用。

(3)主要教学方式

本课程教学采用理论讲解、问题实践和前沿分享相结合的教学方式。课堂知识讲解采用先实例导入，再理论分析的步骤，并辅以学生对实际博弈问题的参与，以互动的方式增强学生的兴趣，从而加深对知识的理解。

(4)先修课要求

微积分，线性代数、概率统计。