小服AI 用 Wolfram Language 入门博弈论：
从策略互动到均衡分析
当你的选择影响他人，他人的选择也左右你时，
普通人只纠结我该怎么做，
懂博弈的人思考所有人互相博弈时，如何做出最优决策！
01
第二场直播来袭
本讲座将带领学习者系统了解博弈论的基本思想，并结合 Wolfram Language 的计算与可视化能
力，探索如何建模、分析和求解现实世界中的策略互动问题。
从经典的矩阵博弈，到动态的树形博弈，再到重复博弈与演化均衡，讲座将帮助听众理解：当多个
参与者的选择相互影响时，理性决策如何产生，稳定结果如何形成，以及计算工具如何让抽象理论变得直观、可操作。
主讲人
Wolfram技术工程师：杨圣汇
📅直播场次 & 时间
第二场：2026 年 5 月 21 日 下午 15:00（时长 1 小时）
腾讯会议预约报名
#腾讯会议：623-127-208
报名链接：
https://meeting.tencent.com/dm/fH167ygCEHSH
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直播亮点抢先看
零基础友好
从”什么是博弈论”讲起，适合高中生、大学生、跨学科研究者和对策略分析感兴趣的学习者。
经典案例驱动
通过囚徒困境、纳什均衡、混合策略、重复博弈等经典案例，理解竞争与合作背后的逻辑。
计算与可视化结合
使用 Wolfram Language 构建矩阵博弈和树形博弈，展示策略、收益和均衡结果。
连接真实世界问题
可应用于经济学、商业竞争、国际关系、社会选择、市场机制、技术扩散等场景。
从静态到动态，从一次性决策到长期互动
帮助学习者建立完整的博弈论认知框架。
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讲座内容安排
01
什么是博弈论？
■ 博弈论研究什么？
■ 玩家、策略、收益、信息与均衡的基本概念
■ 为什么博弈论不仅是”游戏”，更是理解现实决策的重要工具
■ 博弈论在经济学、商业、政治、社会科学和工程系统中的应用
02
矩阵博弈：用收益矩阵理解策略互动
■ 什么是矩阵博弈
■ 如何用收益矩阵表达不同玩家的选择与结果
■ 囚徒困境、协调博弈、零和博弈等经典案例
■ 使用 Wolfram Language 构建和可视化矩阵博弈
03
纳什均衡：什么样的策略组合是稳定的？
■ 纳什均衡的直观含义
■ 为什么”没有人愿意单方面改变策略”很重要
■ 个体理性与集体结果之间的张力
■ 用计算方法寻找和验证均衡
04
占优策略：如何快速识别更优选择？
■ 严格占优与弱占优
■ 被占优策略的删除
■ 如何通过占优关系简化博弈
■ 占优策略与纳什均衡之间的关系
05
混合策略：当最优选择需要随机化
■ 什么是混合策略
■ 为什么有些博弈没有纯策略均衡
■ 概率、期望收益与策略随机化博弈论讲座_WL.nb 3
■ 石头剪刀布等案例中的混合策略思想
06
树形博弈：分析有先后顺序的决策
■ 什么是序贯博弈
■ 决策节点、行动分支与终端收益
■ 行动顺序如何改变博弈结果
■ 使用 Wolfram Language 表达和绘制博弈树
07
子博弈完美均衡：排除不可信威胁
■ 什么是子博弈完美均衡
■ 逆向归纳法的基本思想
■ 如何从最后一步倒推最优策略
■ 动态博弈中的承诺、威胁与可信性
08
信息集：当玩家并不知道全部信息
■ 完美信息与不完美信息
■ 信息集如何描述玩家的认知限制
■ 信息不对称如何影响策略选择
■ 在复杂现实场景中建模隐藏信息
09
重复博弈：长期互动如何改变合作可能性
■ 一次性博弈与重复博弈的区别
■ 声誉、惩罚与长期激励
■ 以牙还牙、永久惩罚等典型策略
■ 为什么长期关系可能促进合作
10
演化均衡：策略如何在群体中扩散与稳定
■ 演化博弈的基本思想
■ 适应度、策略频率与演化稳定策略
■ 合作与竞争行为如何随时间变化
■ 用模拟方法观察策略演化过程
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适合谁来听
■ 对数学、经济学、社会科学、商业策略感兴趣的学生
■ 希望用计算工具学习抽象理论的高中生和大学生
■ 关注决策科学、机制设计、市场竞争或政策分析的学习者
■ Wolfram Language 初学者及希望拓展应用场景的用户
■ 希望通过可视化和互动方式理解博弈论的跨学科研究者
Wolfram Language
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学习收获
参加本讲座后，学习者将能够：
■ 理解博弈论的基本概念与核心问题
■ 读懂并构建简单的收益矩阵和博弈树
■ 解释纳什均衡、占优策略、混合策略和子博弈完美均衡
■ 区分静态博弈、动态博弈、重复博弈和演化博弈
■ 初步掌握如何用 Wolfram Language 对博弈进行建模、求解和可视化
■ 将博弈论思维应用于现实中的竞争、合作与策略决策分析