博弈算法是研究在竞争或合作环境中，多个决策者（玩家）之间策略互动的数学理论和方法。它广泛应用于经济学、计算机科学、人工智能、政治学等领域，用于分析和预测参与者在特定规则下的行为选择及其结果。核心概念包括玩家、策略、收益和均衡。博弈算法旨在寻找最优策略或均衡解，如纳什均衡，即每个玩家在给定其他玩家策略的情况下，无法通过单方面改变策略获得更高收益的状态。常见类型包括零和博弈（一方收益等于另一方损失）、非零和博弈、合作博弈与非合作博弈等。算法实现可能涉及递归、动态规划、蒙特卡洛方法等技术，具体取决于博弈的复杂性和信息结构（如完全信息与不完全信息博弈）。在人工智能中，博弈算法用于开发游戏AI（如国际象棋、围棋）和自动化谈判系统。经典案例包括极小化极大算法（用于双人零和游戏）及其优化版本（如Alpha-Beta剪枝）。
