通过对图对策理论知识的学习,本文对图对策均衡问题的算法及应用作出了进一步研究,分为以下几部分内容：第一部分,从一类特殊的图出发,研究以这类特殊无向图为底图的物品最佳投入中对策的Nash均衡问题,并给出了其有效算法。证明了一般网络图上物品最佳投入的图对策中,图的一个最大独立集对应一个纯策略的Nash均衡,而求解一般图上的一个最大独立集问题是NP-C的。借助于社会福利的有关知识,分别研究了社会网络中底图为有向循环图与有向不循环图的对策稳定性代价问题,证明了它们的稳定性代价都是无上界的。第二部分,在信息不对称的情况下,用“信号”作为局中人的私人信息来研究非完全信息对策。由信号的有关知识,对非完全信息对策某些模型中的局中人私人信息和收益之间的影响作出了结构上的分析,并对产生信号与解释信号作了区别论证,二者主要区别在于局中人各私人变量与其收益之间的关系是不同的。第三部分,利用非完全信息对策中信号策略的有关属性,讨论了市场环境下局中人销售产品时,产生的“信号竞争”对于局中人社会福利的影响。利用捆绑销售产品的方法讨论了卖家垄断市场与竞争市场下有关局中人社会福利的有界性问题。第四部分,公司招聘人才时将“信号”作为应聘者的私人信息,并将应聘者分为综合水平高者和综合水平低者。针对公司提出的要求及薪水情况,比较了应聘者在分离均衡与混同均衡下不同的收益结果。最后得出综合水平高者选择分离均衡是直观判断下较好的行动策略。