具体描述
计算机科学和经济学在过去的十多年中进行了热烈的交互，产生了新的算法博弈论领域。许多现代计算机科学的核心问题，从大型网络的资源分配到在线广告，都涉及多个自利方个体之间的相互作用。经济学和博弈论为这些问题提供了大量有用的模型和定义。同时，对于传统经济学的许多问题，来自计算机科学的研究又起到了补充作用。《斯坦福算法博弈论二十讲》源于作者在斯坦福大学的算法博弈论课程讲义，旨在让学生和其他新学者快速、方便地了解该领域的许多重要的概念。《斯坦福算法博弈论二十讲》通过在线广告、无线频谱交易和网络管理等案例来说明这些概念，非常适合课堂教授和自学。
作者简介
蒂姆·拉夫加登（Tim Roughgarden） 哥伦比亚大学计算机科学系教授，之前曾任教于斯坦福大学，主要研究领域包括算法、博弈论以及微观经济学。他曾获得美国青年科学家与工程师总统奖（PECASE），ACM颁发的Grace Murray Hopper奖，Game Theory Society颁发的Kalai奖，Mathematical Programming Society颁发的Tucker奖，以及EATCS-SIGACT颁发的Gödel奖。
目录信息
译者序
前言
第1章 简介和实例1
1.1 关于规则制定的科学1
1.2 自私的行为在什么时候是近似最优的3
1.2.1 布雷斯悖论3
1.2.2 线与弹簧4
1.3 策略型参与者能通过学习算出一个均衡吗4
总结6
说明6
练习6
问题7
第2章 机制设计基础8
2.1 单物品拍卖8
2.2 密封价格拍卖9
2.3 一价拍卖9
2.4 二价拍卖和占优策略9
2.5 理想化拍卖11
2.6 经典案例：关键字搜索拍卖12
2.6.1 背景知识12
2.6.2 关键字搜索拍卖的基本模型12
2.6.3 我们想要什么13
2.6.4 我们的设计方法13
总结14
说明14
练习14
问题16
第3章 迈尔森引理17
3.1 单参数环境17
3.2 分配规则和支付规则18
3.3 迈尔森引理的内容19
3.4 迈尔森引理的证明20
3.5 支付公式的运用23
总结24
说明25
练习25
问题25
第4章 算法机制设计28
4.1 背包拍卖28
4.1.1 问题定义28
4.1.2 福利最大化的DSIC背包拍卖29
4.1.3 关键报价29
4.1.4 福利最大化的计算困难性29
4.2 算法机制设计30
4.2.1 最好的情况：免费的DSIC30
4.2.2 再谈背包拍卖31
4.3 显示原理33
4.3.1 再谈DSIC33
4.3.2 直接显示的证明33
4.3.3 在占优策略均衡之外34
总结34
说明35
练习35
问题36
第5章 收益最大化拍卖39
5.1 收益最大化的挑战39
5.1.1 我们被社会福利最大化“宠坏”了39
5.1.2 单竞拍者和单物品40
5.1.3 贝叶斯分析40
5.1.4 再谈单竞拍者和单物品41
5.1.5 多竞拍者41
5.2 最优DSIC机制的性质42
5.2.1 准备工作42
5.2.2 虚拟估值42
5.2.3 期望收益等于期望虚拟福利43
5.2.4 最大化期望虚拟福利44
5.2.5 正则分布44
5.2.6 最优单物品拍卖45
5.3 案例分析：关键字搜索拍卖中的保留价格46
5.4 引理5.1的证明47
总结48
说明49
练习49
问题50
第6章 简单的近似最优拍卖52
6.1 最优拍卖可能很复杂52
6.2 预知不等式53
6.3 简单的单物品拍卖54
6.4 先验独立机制56
总结57
说明58
练习58
问题59
第7章 多参数机制设计61
7.1 一般化的机制设计环境61
7.2 VCG机制62
7.3 实际的考量64
总结65
说明65
练习65
问题66
第8章 频谱拍卖68
8.1 非直接机制68
8.2 分开拍卖多个物品69
8.3 案例分析：同时升价拍卖70
8.3.1 两个新手常见错误70
8.3.2 同时升价拍卖的优点71
8.3.3 需求缩减和披露问题72
8.3.4 发送竞价信号73
8.4 组合竞价74
8.5 案例分析：2016年FCC激励拍卖74
总结77
说明77
练习77
问题78
第9章 含支付约束的机制设计80
9.1 预算约束80
9.2 同一价格多单位拍卖81
9.2.1 多单位拍卖81
9.2.2 同一价格拍卖81
9.2.3 同一价格拍卖不是DSIC的82
9.3 锁定拍卖82
9.4 不含钱机制设计85
总结87
说明88
练习88
问题89
第10章 肾脏交换和稳定匹配91
10.1 案例分析：肾脏交换91
10.1.1 背景91
10.1.2 使用TTC算法92
10.1.3 应用匹配算法93
10.1.4 医院方的动机因素96
10.2 稳定匹配97
10.2.1 模型97
10.2.2 延迟接受算法98
10.3 更多的性质99
总结101
说明101
练习102
问题102
第11章 自私路由与无秩序代价103
11.1 自私路由103
11.1.1 布雷斯悖论103
11.1.2 Pigou示例104
11.1.3 Pigou示例：非线性变种104
11.2 主要结论：非正式的表述105
11.3 主要结论：正式的表述106
11.4 技术准备108
11.5 定理11.2的证明109
总结110
说明110
练习111
问题111
第12章 超额配置和单元自私路由113
12.1 案例分析：网络超额配置113
12.1.1 超额配置的动机113
12.1.2 超额配置网络的POA界113
12.2 资源增广界115
12.3 定理12.1的证明115
12.4 单元自私路由116
12.5 定理12.3的证明118
总结119
说明120
练习120
问题121
第13章 均衡：定义、示例和存在性123
13.1 均衡概念的层级结构123
13.1.1 代价最小化博弈124
13.1.2 纯策略纳什均衡124
13.1.3 混合策略纳什均衡124
13.1.4 相关均衡125
13.1.5 粗糙相关均衡126
13.1.6 示例127
13.2 纯策略纳什均衡的存在性127
13.2.1 均衡分流的存在性127
13.2.2 非单元均衡分流的唯一性128
13.2.3 拥塞博弈129
13.3 势博弈129
总结129
说明130
练习130
问题131
第14章 平滑博弈的鲁棒无秩序代价界133
14.1 POA界四阶段式处理方法133
14.2 选址博弈134
14.2.1 模型134
14.2.2 选址博弈的性质136
14.2.3 定理14.1的证明137
14.3 平滑博弈138
14.4 平滑博弈的鲁棒POA界139
14.4.1 PNE的POA界139
14.4.2 CCE的POA界139
14.4.3 近似PNE的POA界140
总结141
说明141
练习142
问题142
第15章 最好情况和强纳什均衡144
15.1 网络代价分摊博弈144
15.1.1 外部性144
15.1.2 模型144
15.1.3 示例：VHS还是Betamax145
15.1.4 示例：退出博弈146
15.2 稳定的代价147
15.3 强纳什均衡的POA148
15.4 定理15.3的证明150
总结151
说明152
练习152
问题152
第16章 最优反应动力学154
16.1 势博弈中的最优反应动力学154
16.2 自私路由博弈中的近似PNE156
16.3 定理16.3的证明157
16.4 平滑势博弈中的低代价结果159
总结161
说明161
练习162
问题162
第17章 无憾动力学164
17.1 在线决策164
17.1.1 模型164
17.1.2 定义和示例165
17.2 乘性权重算法166
17.3 定理17.6的证明168
17.3.1 适应型对手与非适应型对手168
17.3.2 分析168
17.4 无憾与粗糙相关均衡170
17.4.1 无憾动力学170
17.4.2 收敛到粗糙相关均衡171
17.4.3 结束语171
总结172
说明172
练习173
问题173
第18章 交换遗憾和最小最大化定理176
18.1 交换遗憾和相关均衡176
18.2 定理18.5的证明177
18.3 零和博弈的最小最大化定理180
18.3.1 两人零和博弈180
18.3.2 最小最大化定理181
18.4 定理18.7的证明182
总结183
说明183
练习184
问题184
第19章 纯策略纳什均衡和PLS完全性186
19.1 什么情况下均衡是计算可行的186
19.1.1 计算可行性回顾186
19.1.2 动力学和算法187
19.1.3 计算困难性的结论188
19.2 局部搜索问题188
19.2.1 经典示例：最大割问题188
19.2.2 PLS：抽象局部搜索问题190
19.2.3 PLS完全性192
19.3 计算拥塞博弈的纯策略纳什均衡193
19.3.1 计算纯策略纳什均衡是PLS问题193
19.3.2 纯策略纳什均衡的计算是PLS完全问题194
19.3.3 对称拥塞博弈195
总结196
说明197
练习197
问题198
第20章 混合策略纳什均衡和PPAD完全性199
20.1 双矩阵博弈的混合策略纳什均衡的计算199
20.2 全NP搜索问题200
20.2.1 NP搜索问题200
20.2.2 具有证据的NP搜索问题201
20.2.3 语法的复杂度集与语义的复杂度集202
20.2.4 我们该做什么203
20.3 PPAD：TFNP的一个语法子集204
20.4 经典的PPAD问题实例：Sperner引理205
20.5 混合策略纳什均衡和PPAD206
20.5.1 Sperner引理和纳什定理207
20.5.2 Lemke-Howson算法208
20.5.3 结语208
20.6 讨论209
总结209
说明209
练习210
问题211
10个最重要的知识点213
部分练习及问题提示215
参考文献220
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
这本书的装帧和内容质量，给我的感觉是，它不仅仅是一本可以摆在书架上的工具书，更像是一份可以伴随职业生涯不断回溯和参照的“算法战略地图”。无论是对于金融领域的风险对冲分析，还是在设计复杂的软件系统间的交互协议时，我都能从书中的模型中找到对应的参照系。它的实用性并非体现在提供现成的代码或公式，而是提供了一种解决问题的底层逻辑。我特别赞赏作者对计算复杂性和算法效率的讨论，这使得“博弈论”这门古老的学科，焕发出了与现代计算科学紧密结合的活力。总而言之，这是一本需要投入时间精力的书，但所获得的回报是巨大的——它给予的不是即时的答案，而是长远的、强大的决策能力。
坦白说，我对这种偏重于理论构建的书籍一向保持警惕，因为很多时候，深度往往以牺牲易读性为代价。但这本书成功地找到了一个绝佳的平衡点。它没有在基础概念上敷衍了事，比如对零和博弈、非零和博弈的区分，以及混合策略的引入，都做了非常详尽的梳理，即便是自学的小白也能跟上节奏。但更让我惊喜的是，它在深入研究更复杂的动态博弈和机制设计时，依然保持了令人称赞的清晰度。作者对数学工具的运用恰到好处，绝不炫技，所有引入的数学工具都是为了更好地服务于博弈问题的求解。我个人认为，这本书的价值在于它提供了一种全新的思维框架，它改变了我看待竞争与合作关系的方式，从过去的线性思维，转向了一种更具全局观和策略深度的网络思维。这是一种思维模式的升级，而非简单的知识点积累。
这本书的封面设计着实抓人眼球，那种深邃的蓝色调，配上醒目的白色字体，立刻就给人一种严谨又不失深度的感觉。我是在一个学术论坛上被它的名字吸引的，作为一个对理论基础有一定追求的读者，"博弈论"和"算法"这两个关键词的组合，无疑是极具诱惑力的。拿到手沉甸甸的，纸张的质感也很好，内页的印刷清晰度堪称业界典范，排版疏密有致，即便是面对那些复杂的数学公式，也能保持一定的阅读舒适度。我尤其欣赏作者在章节开头设置的引子部分，它们往往不是生硬地抛出理论，而是通过一些贴近现实的场景小故事，巧妙地引导读者进入主题，这种叙事手法极大地降低了初学者对高深概念的畏惧感，让人感觉作者是一位非常懂得如何与读者沟通的智者。初翻阅时，那些看似宏大的框架，在作者的细致拆解下，逐渐变得清晰和可操作。
这本书的行文风格，用“沉稳中透着锋芒”来形容或许最为贴切。它不像某些教科书那样，堆砌定义和定理，然后将读者丢在迷雾中。相反，它采用了一种渐进式的论证结构，每一步的推导都逻辑严密，如同在铺设一条通往真理的坚实栈道。我注意到作者在解释核心概念时，会反复使用不同的比喻和视角，比如在阐述纳什均衡的稳定性时，他不仅仅停留于数学证明，还引入了大量经济学、甚至社会学的思考维度，这使得原本枯燥的数学模型瞬间鲜活了起来，充满了生命力。对于我们这些希望将理论应用于实际决策的人来说，这种多维度的解析是至关重要的，它教会的不是死记硬背，而是如何活学活用这些工具来分析现实世界中的复杂交互。书中的案例选择也极其考究，很多都是教科书上不常出现的边缘或前沿问题，足见作者深厚的学术积累和独到的洞察力。
阅读这本书的过程，更像是一场与学识渊博的导师进行深度对话。作者在书中展现出的那种对知识的敬畏和对读者负责的态度，是极其难能可贵的。很多章节后面附带的“思考题”并非简单的应用题，而是需要读者进行深入的批判性思考和模型重构的开放性难题。我发现自己常常会因为一个看似简单的推论，停下来沉思半小时，去回溯作者构建逻辑链条的每一步。这种强迫读者主动参与思考的机制，有效地避免了“读完就忘”的窘境。此外，书中对不同学派观点（比如完全信息与不完全信息博弈的流派之争）的客观呈现和中肯评价，也体现了作者广阔的学术视野，他没有武断地下结论，而是引导读者去理解每种理论的适用边界和内在的局限性，这份严谨性，是真正体现学术价值的地方。
不够评价资格。基本很难看懂，需要较高的数学基础。
不够评价资格。基本很难看懂，需要较高的数学基础。
不够评价资格。基本很难看懂，需要较高的数学基础。
不够评价资格。基本很难看懂，需要较高的数学基础。
不够评价资格。基本很难看懂，需要较高的数学基础。
