【摘 要】
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后向归纳法BI（Backward Induction）是求解动态博弈的经典算法,其认知机制的探讨多是基于静态的认知模型展开的。这样,为了给BI算法结果中具有反事实性的理性行动提供合理置信的
【基金项目】
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国家社科基金资助项目（12CZX056）, 教育部人文社会科学重点研究基地重大项目（15JJD720014）, 广东省哲学社会科学“十二五”规划青年项目（GD11YZX03）的阶段性成果
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后向归纳法BI（Backward Induction）是求解动态博弈的经典算法,其认知机制的探讨多是基于静态的认知模型展开的。这样,为了给BI算法结果中具有反事实性的理性行动提供合理置信的解释,一些非平凡的条件被添加到这类认知模型中,形成多种较为复杂的条件知识（或信念）或层级式（Hierarchical）知识（或信念）系统。我们构建了一类博弈认知模型,基于公开宣告逻辑PAL（Public Announcement Logic）,实现博弈认知模型的动态更新,论证了在完美信息动态博弈中,选手间的理性公共知识能
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