本文探讨了在有限理性的假设下，参与人在面对不确定性时所采取的战略选择及其形成的博弈均衡，并分析了这些均衡的稳定性。通过引入认知限制和信息不完备性，研究如何影响动态系统中的策略调整与演化过程，进而评估不同条件下均衡解的实际应用价值及经济意义。
在现代经济学与博弈论研究领域，“理性经济人”假定认为个体是完全理性的，并且他们在决策过程中总是追求自身利益的最大化。然而，在实际生活中，人类的决策并不总能符合这一假设，因为人们的行为受到心理因素和认知能力限制的影响。有限理性理论由经济学家赫伯特·西蒙提出并得到进一步发展，该理论强调了个体在面对复杂问题时的认知局限性。
为了更好地理解有限理性的博弈行为，学者们构建了一些模型来探讨这种现象。例如，在2001年，Anderlini和Canning提出了一个描述有限理性抽象框架的模型，并为后续研究提供了基础。之后，Yu等人在此基础上进行扩展应用至多目标决策、最优化问题等不同领域，并进一步分析了这些模型在结构稳定性和鲁棒性方面的表现。
现实世界中总是充满不确定性因素的影响，包括信息不完全或外部环境和气候条件的变化等因素。因此，在建立博弈理论时必须考虑不确定参数的存在及其影响。早期学者Zhukovskii研究了一类非合作博弈问题中的Nash均衡情况，并提出当参与者了解不确定参数变化范围时如何进行相应的决策调整。
本段落作者旨在探讨有限理性对不确定性博弈模型稳定性的影响，通过构建具有有限理性的不确定性博弈模型来分析其稳定性和鲁棒性。文中首先定义了一个包含参数空间、行为空间和可行映射等元素的抽象框架，并引入了衡量参与者与完全理性差距的“理性函数”。接着作者提出了广义不确定博弈的概念并研究了这类问题中的稳定性。
在本段落中，“有限理性”、“不确定性”、“Nash均衡”以及“稳定性”是核心关键词。它们反映了博弈论领域内关注的核心概念，而本项工作则试图通过结合现实世界中存在的两大因素——即不确定性与有限理性的双重作用来探究博弈均衡的稳定特性。这项研究不仅具有理论价值，在实际应用中也十分关键，特别是在经济政策制定、企业战略规划及市场预测等领域。
通过对这些不确定性和有限理性条件下的博弈模型进行深入分析，我们能够更好地理解个体如何在复杂多变环境中做出决策，并且评估这样的决策对整个系统的稳定性和效率有何种影响。这为指导实际操作提供了重要的理论基础和实践依据。
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