算法博弈论-非标准均衡概念？

我开始研究算法博弈论，似乎通常采用的平衡概念是图形中固定点的概念。但是，人们是否考虑过替代均衡概念，例如极限环？我可以想象一个“紧密的”极限环-即图中很小的一个环-可以被认为与平衡的标准定义“接近”。

我曾尝试过挖掘Google学术搜索，但收效甚微。

我有时喜欢的一种称为“粗相关平衡”。这实际上是有效的“无悔”动态的极限集。

它们具有几个不错的特性，其中最重要的是可以通过有效的，解耦的动力学来实现，并且将纳什均衡作为特例（因此``严格地更合理''作为对行为的预测）。可能使它们与您要问的问题有些相似的是，这些学习动态无需收敛到固定点-实际上，它们可能永远循环。然而，在这些动态条件下（即，无政府状态的价格高于粗略的相关均衡），通常有可能限制社会福利的快速收敛，而且，与粗略的相关均衡相比，社会福利通常不会比纳什均衡更糟糕。

一些相关的论文：

http://portal.acm.org/citation.cfm?id=1374430

http://portal.acm.org/citation.cfm?id=1536414.1536485

http://portal.acm.org/citation.cfm?id=1536487

您可能正在寻找类似Sink Equilibria（例如，从http://arxiv.org/abs/0902.0382开始）的东西，但是没有考虑周期长度。

这可能不是您想要的，但是可以定义一个近似的纳什均衡，目标是找到状态，使玩家的效用接近纳什均衡所定义的均衡。Noam Nisan对此有一个不错的帖子（并且由于他有时会在这里闲逛，所以他可能会为您提供更好的答案）。

来自康奈尔大学的约瑟夫·Y·哈珀恩（Joseph Y. Halpern）最近在纽约市立大学毕业生中心发表了题为：超越纳什均衡：21世纪解决方案的概念的演讲。也许您会感兴趣他的工作。

http://web.cs.gc.cuny.edu/~kgb/seminar.html

希望这不是一个太离题的答案，因为它是从进化博弈论（EGT）而不是AGT的角度来看这个问题的。

冯·诺依曼和摩根斯坦最初提出的博弈论是静态理论。因此，许多流行的均衡概念（纳什，相关等）本质上是静态的。要谈论非静态平衡，我们必须引入某种动力学。AGT通常通过考虑代理可能用来做出决策的特定推理（算法）来做到这一点。

EGT接受的另一种方法是，通过非常简单的决策来考虑大量代理商的种群动态。这通常会在总体中创建非线性动力学，并将EGT放置为动力学系统的一部分。因此，您开始看到动态系统的所有疯狂均衡概念，例如极限环或混沌吸引子，都作为平衡概念弹出。在EGT中对这些非平稳的平衡进行了很好的研究，尽管通常分析纯粹是基于动态系统而非算法。

如果您对EGT感兴趣，那么一个标准的（并且可访问的）起点是Hofbauer和Sigmund在2003年进行的调查“ Evolutionary game dynamics ”