The History Of Game Theory, Volume 1

The History Of Game Theory, Volume 1 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:Routledge
作者:Mary-Ann Dimand
出品人:
页数:200
译者:
出版时间:1996-10-31
价格:USD 200.00
装帧:Hardcover
isbn号码:9780415072571
丛书系列:
图书标签:
  • Game Theory
  • History of Mathematics
  • Economics
  • Political Science
  • Decision Making
  • Strategic Thinking
  • Mathematics
  • Science
  • Social Science
  • History
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具体描述

Game Theory - the formal modelling of conflict and cooperation - first emerged as a recognized field with a publication of John von Neumann and Oskar Morgenstern's Theory of Games and Economic Behaviour in 1944. Since then, game-theoretic thinking about choice of strategies and the interdependence of people's actions has influenced all the social sciences. However, little is known about the history of the theory of strategic games prior to this publication. In this volume, the history of strategic games - from its origins up to 1945 - is traced through the work of: * 19th Century economists such as Cournot and Edgeworth * Voting theorists - including Lewis Carroll * Conflict theorists - Richardson and Lanchester * Probabilists such as Bertrand, Borel and Ville * Later economists - notably Stackelberg and Zeuthen This authoritative account of the history of game theory concludes with a historical perspective on the achievement of von Neumann and Morgenstern, and an appraisal of the reception of their book.

深入探索人类决策的逻辑基石:一部聚焦于复杂系统与非线性互动的学术巨著 书名:《复杂适应系统中的互动、均衡与演化:跨学科视角的深入剖析》 简介 本书是一部极具前瞻性和跨学科视野的学术专著,旨在系统梳理和深入剖析“复杂适应系统”(Complex Adaptive Systems, CAS)中的核心议题:互动(Interaction)、均衡(Equilibrium)以及演化(Evolution)。本书摒弃了对单一、孤立模型的机械化依赖,转而聚焦于系统内大量异质性主体之间动态、非线性的相互作用如何涌现出宏观的、有时是不可预测的集体行为。 本书的理论深度和广度横跨了多个学科领域,包括但不限于统计物理学、生物学中的群体生态学、社会学中的网络结构分析、经济学中的宏观现象建模,以及信息科学中的分布式计算。它不是对现有任何单一理论的简单综述,而是致力于构建一个统一的、能够解释不同领域内复杂现象的元理论框架。 第一部分:互动:网络的拓扑与信息的流动 本部分奠定了理解复杂系统的基础——系统内部的连接结构和信息传递机制。我们首先从网络科学的视角切入,详细阐述了不同网络拓扑(如幂律分布网络、小世界网络、随机网络)对系统动力学的影响。传统模型常假设的完全信息或均衡状态在此被彻底颠覆。 异质性主体的建模: 探讨了具有不同偏好、记忆和学习能力的主体如何在网络中进行互动。我们引入了基于代理的建模(Agent-Based Modeling, ABM)的最新进展,用以模拟在有限理性约束下,信息如何在局部连接中扩散和失真。 集体偏好的形成: 深入分析了意见极化(Opinion Polarization)和群体一致性(Consensus Formation)的机制。通过分析耦合振子模型和贝叶斯更新规则,揭示了社会传染病模型在不同网络结构下传播速率的临界点。 反馈回路的识别: 重点区分了正反馈回路(导致爆炸性增长或崩溃)和负反馈回路(维持系统稳定)在信息传播和资源分配中的作用。利用控制论的工具,我们评估了在存在时滞(Time Lags)的情况下,系统对外部扰动的敏感性。 第二部分:均衡:超越纳什视角的稳定态探索 本书对传统“均衡”概念进行了深刻的反思和拓展。在CAS中,传统的静态、单一的纳什均衡往往是短暂的、不稳定的,甚至是不存在的。本部分致力于寻找更具动态性和鲁棒性的稳定状态描述。 演化博弈论的扩展: 不仅限于经典的复制动态(Replicator Dynamics),本书引入了更精细的群体选择机制,例如信誉机制、声誉积累和群体惩罚机制,考察这些机制如何引导群体行为收敛到特定的、虽然可能次优但具有社会性的稳定策略组合。 相变与临界性: 将物理学中的相变概念引入社会和经济系统。系统行为在特定参数(如连接密度、个体间互惠率)达到临界值时,会发生定性的、突变式的转变,从无序到有序,或从分散到集中。我们运用蒙特卡洛模拟来精确识别这些相变点。 多重稳定态与路径依赖: 强调在许多复杂系统中,系统可以停留在多个可能的稳定态之一。一旦系统被某个初始条件“锁定”,后继的微小扰动也难以将其推向另一个截然不同的稳定状态。路径依赖的分析成为了理解历史和社会惰性的关键。 第三部分:演化:适应、学习与系统的长期变化 第三部分是全书的核心,聚焦于系统如何在时间和迭代中进行适应和学习,从而实现长期的生存和繁荣(或最终的衰亡)。 学习算法的多样性: 区分了不同层次的学习过程:个体层面的贝叶斯学习、群体层面的模仿学习,以及系统层面的基于遗传或算法选择的宏观演化。我们比较了“基于结果的学习”与“基于过程的探索”在优化复杂性环境下的效率差异。 新颖性的涌现与约束: 复杂系统不仅能保持稳定,还能产生前所未有的结构和策略组合。本部分探讨了“创造性破坏”(Creative Destruction)的机制,即新策略的产生速率与旧策略的淘汰速率之间的动态平衡,以及环境选择压力如何塑造创新空间。 适应的极限与鲁棒性: 探讨了系统在快速变化环境下的“过拟合”现象——过度优化于当前环境可能导致在下一轮环境变化中迅速崩溃。鲁棒性(Robustness)被定义为系统在结构冗余和功能多样性之间找到的最佳平衡点。我们使用信息熵和结构熵来量化这种多样性。 结论与方法论整合 全书最后总结了将ABM、动态系统理论和信息论相结合的综合性研究方法。本书的最终目标是为研究者提供一套严谨的工具箱,用以分析和预测那些由大量具有自主性、相互关联的实体所驱动的,在非平衡态下持续演化的真实世界系统。本书对那些渴望超越线性因果分析,进入理解自组织、涌现现象和非预期后果领域的学者具有极高的参考价值。

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