對策論（Game Theory），中文又稱博弈論，是數學的一個分支，專門研究具有競争或合作關系的決策主體（個人或團體）在特定規則下，如何根據其他主體的策略選擇來制定自身最優策略的理論框架。其核心在于分析理性決策者之間的策略互動及其均衡結果。
從漢英詞典角度理解，“對策”對應英文中的“strategy”或“move”，指決策者選擇的行動方案；“論”即“theory”，指系統化的研究。因此，“對策論”直譯為“Strategy Theory”，但國際通用術語為“Game Theory”。
核心概念解析：
決策主體（Players）
指參與策略互動的個體或組織，如企業、國家、個人等。每個主體均追求自身目标（如利潤最大化、損失最小化）。
策略（Strategies）
指決策主體可選擇的完整行動計劃。策略集合定義了所有可能的行動方案。
收益（Payoffs）
指決策主體在特定策略組合下獲得的效用或結果（如利潤、效用值）。收益矩陣常用于表示不同策略組合下的結果。
均衡（Equilibrium）
指所有決策主體均無激勵單方面改變策略的穩定狀态。最著名的是納什均衡（Nash Equilibrium），即給定其他主體策略不變，任何主體都無法通過獨自改變策略獲得更高收益。
信息結構（Information Structure）
分為完全信息（所有主體知曉規則、收益）與不完全信息（部分信息未知），影響策略制定。
典型模型示例：
經典非合作博弈模型，揭示個體理性選擇可能導緻集體非最優結果。
收益矩陣示例：
$$ begin{array}{c|c|c} & text{合作（沉默）} & text{背叛（揭發）} hline text{合作（沉默）} & (-1,-1) & (-10,0) hline text{背叛（揭發）} & (0,-10) & (-5,-5) end{array} $$
(納什均衡：雙方均選擇背叛)
學科地位與應用領域：
對策論是微觀經濟學、政治學、計算機科學（如人工智能）、生物學（演化博弈）的核心工具。廣泛應用于拍賣設計、市場競争分析、國際談判、網絡安全策略等場景。
權威參考來源：
對策論（Game Theory），又稱博弈論，是研究多個決策主體（參與者）在競争或合作情境中如何制定策略，并分析其結果的數學理論。它廣泛應用于經濟學、政治學、生物學、計算機科學等領域，旨在預測理性個體的行為并尋找最優決策方案。
參與者（Players）
決策主體，可以是個人、企業、國家等。每個參與者通過策略選擇追求自身利益最大化。
策略（Strategies）
參與者在博弈中可采取的行動方案。例如，在“囚徒困境”中，兩名嫌疑人的策略是“沉默”或“揭發”。
收益（Payoffs）
參與者根據策略組合獲得的效用或結果，通常用矩陣或函數表示。例如，若兩名囚徒均沉默，各判1年；若一方揭發，揭發者釋放，另一方判10年。
納什均衡（Nash Equilibrium）
參與者策略組合達到穩定狀态，任何一方單方面改變策略都無法獲得更高收益。例如，在“囚徒困境”中，（揭發，揭發）是納什均衡。
合作博弈與非合作博弈
合作博弈允許參與者達成有約束力的協議（如聯盟），非合作博弈則聚焦個體獨立決策（如市場競争）。
完全信息與不完全信息博弈
完全信息下，參與者了解彼此的收益和策略；不完全信息則存在信息不對稱（如拍賣競價）。
靜态博弈與動态博弈
靜态博弈中參與者同時決策（如投标），動态博弈中行動有先後順序（如棋類遊戲）。
兩名共謀罪犯被分開審訊，可選擇合作（沉默）或背叛（揭發）。盡管合作總體刑期更短，但個體理性導緻雙方選擇背叛，形成非最優的納什均衡。這一悖論揭示了個人理性與集體理性的矛盾。
對策論通過數學模型揭示複雜交互中的策略規律，是理解人類行為和社會現象的重要工具。如需進一步學習，可參考經典著作《博弈論與經濟行為》（馮·諾依曼和摩根斯頓）。
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