摘要
经典博弈理论模型通常假设理性代理、完全信息及收益的共同知识，这些假设在充满不确定性、错位认知和嵌套信念的实际多智能体系统中往往不成立。为克服这些局限性，研究者们提出了包含认知约束、主观信念和异质推理模型的扩展。在这些扩展中，超游戏理论通过明确建模代理对战略场景的主观认知，扩展了经典范式，这种模型称为感知游戏，其中代理可能对结构、收益或可用行动持有不同的信念。
我们对超游戏理论在代理兼容应用中的系统性回顾，研究了其描述能力在动态交互的多智能体系统中的适应情况。我们分析了来自网络安全、机器人技术、社会模拟、通信和一般博弈建模的49项研究。基于对超游戏理论及其两个主要扩展——层次超游戏和HNF的正式介绍，我们制定了代理兼容性标准和基于代理的分类框架，以评估整合模式和实际应用性。
我们的分析揭示了主流趋势，包括在欺骗性推理中层次和基于图的模型的普遍存在，以及在实际应用中对广泛理论框架的简化。我们识别出结构性缺口，包括HNF模型的有限采用、缺乏正式的超游戏语言，以及对建模人-代理和代理-代理错位的未开发机会。通过综合趋势、挑战和开放研究方向，这项回顾为应用超游戏理论提供了一条新的路线图，以增强动态多智能体环境中战略建模的现实性和有效性。
博主点评： 超游戏理论为多智能体系统中的复杂交互提供了一种新的视角，尤其在处理不确定性和认知差异时展现出强大的灵活性。未来的研究应关注模型的标准化与应用的普遍性，以促进该理论在实际场景中的广泛应用。