通过网络结构修改诱导网络公共物品博弈的均衡
本文研究网络玩家的公共物品博弈，其中每个玩家具有二进制行动，并针对这类博弈的算法方面进行了研究，包括纯策略纳什均衡的存在性检测，限制条件下的可计算性以及启发式算法的提出与实验测试。
Nov, 2019
本文提出了一种奖励设计方法，通过多智能体强化学习和黑盒优化使得自利型智能体在非合作多智能体系统中选择的动作能够产生优化的系统结果，并且能通过离线的马尔可夫博弈来得到最优的激励设计结构。
Jan, 2019
本研究考虑了一类网络安全游戏，其中每个节点选择个人的安全投资水平，研究了行为决策理论对节点最优投资策略和纳什均衡下安全风险配置的影响，并对 Total Effort，Weakest Link 和 Best Shot 游戏的均衡投资进行了表征。
Oct, 2015
本文研究了在图形网络游戏中使用分布式八卦方法寻找纳什均衡的方法，介绍了干扰图和通信图的概念，设计了通信图以使玩家仅交换必要的信息，证明了使用干扰和通信图的八卦方法在收敛步长逐渐缩小的情况下能够几乎一定收敛于纳什均衡。
Mar, 2017
通过一系列基于 Web 的实验，研究发现无论是高度成团的网络如派系，还是低聚集的网络如随机网络，网络拓扑结构都没有显著影响人类合作的平均贡献，但邻居行为对合作具有正反馈和负反馈影响。
Aug, 2010
本文介绍了一种新的方法来研究策略环境中的影响力问题，提出了 “影响力博弈” 作为大型但有限的网络人口行为的博弈理论模型，通过计算纯策略 Nash 均衡来确定影响力游戏的稳定结果并预测潜在结果，提供了各种影响力博弈问题的复杂性特征、高效算法和近似算法，并通过实验和数学建模将影响力博弈与潜力游戏和多元游戏等关键博弈理论模型相连接。
Mar, 2013
本论文探讨了一个动态社交网络模型，其中代理人在随机演化的社交网络中进行重复博弈互动，并通过学习行为决定加强哪些交互关系，从而形成网络结构。作者研究了不同的博弈理论条件，显示网络结构动态复杂，有时与无结构动态时的行为不同，并认为将网络结构建模为动态可以增加现实性而不妨碍问题分析。
Apr, 2004
本文研究了一种机制设计问题，其中一群独立决策代理人希望通过社区成员自愿的货币捐助来为公共项目筹集资金，问题的目的是确定达成一个互利的个人贡献分配方案，文章提出了一种特定的机制，即纳什积分规则，它选择使代理人效用的乘积最大化的贡献分配方案，证明了该机制具有可接受的激励性质。
May, 2020