Nash equilibrium
Common knowledge rationality: 모든 게임 참여자가 보수와 규칙을 정확히 인지하고 있으며, 상대 참여자들이 그들 자신에게 최적의 선택을 할 것이라는 가정하에 자신에게 최선의 선택을 하는 것. 이때 경기자들이 자신들의 전략을 고수하고, 아무도 그 전략을 바꾸지 않으면 이것은 Nash equillibrium (내쉬 균형) 상태이다. 유명한 죄수의 딜레마 예시에서 볼 수 있듯이 내쉬 균형이 반드시 Pareto optimality (파레토 최적) 인 것은 아니다.
Dominant strategy (우월전략): 다른 참가자가 어떤 선택을 하든 나에게 최선의 선택이 되는 하나의 전략. 우월 전략이 존재하지 않는 경우에도 내쉬 균형은 여러개 존재 할 수 있다.
Mixed strategy (혼잡 전략): 어떤 한가지 행동을 취하는 pure strategy (순수전략) 에 대비 되는 용어로 확률적으로 행동을 취하는 전략을 의미한다. 순수 전략 내쉬 균형은 존재하지 않을 수 있다 (가위바위보와 같은 확률게임). 하지만 혼잡 전략 내쉬 균형은 항상 존재한다 (가위바위보 게임의 예시에서 완전히 무작위로 내는 것).
Bayesian equilibrium
동태적 미비 정보 게임 (Dynamic games with incomplete information) 에서의 균형. 조건부 확률로 나타내기 때문에 베이지안 모형을 사용한다.
VCG mechanism
개인들은 우월전략으로서 진실을 말한다. 이러한 가정을 바탕으로 우리는 수량이 주어졌을때 개개인의 효용을 알 수 있다 (주어진 값). 이를 바탕으로 사회전체적인 효용을 최대화하기 위해 개인이 지불해야할 금액을 구해 내는 것이 VCG mechanism 이다. 수식의 핵심은 개인 A 를 고려하지 않았을때의 사회적 최적 효용에서 개인 A 를 고려했을 때의 사회적 최적 효용을 빼고, 이 값만큼을 A가 지불하도록 만드는 것이다. 다시말해, 사회적 비용만큼을 개인에게 부과하는 것이다.