本文所研究的对策类型均是具有完美信息的。本文针对部分合作和具有简单联盟结构的有限扩展型对策的动态最优解展开研究工作。主要针对两类局中人部分合作方式,一是部分合作进程中局中人联盟保持单调递增的情形,即对策进程中局中人不能改变既定的选择;二是取消上述限制,允许局中人加入某个联盟后再离开并选择单独行动或者加入到其他联盟。 本文的第一章中研究存在单调性限制的的有限扩展型部分合作对策,其主要特点是每一个局中人的策略是参与联盟与采取单独行动的一种组合。本章所讨论的部分合作对策规则规定局中人一旦加入某个联盟后就不再离开,即联盟呈单调递增的特征。 第二章在一种新构造的对策模型中继续沿袭部分合作对策联盟分割的思想研究了一种新的联盟结构的简单分割方法。其主要特点每一个局中人在进行决策之前通过宣称他将合作还是采取单独行动来告知其他局中人,决定合作还是不合作将成为局中人策略的一个元素。 第三章研究一般的有限扩展型部分合作对策,即尝试取消部分合作对策中局中人联盟单调递增限制,允许局中人加入某个联盟后再离开并选择单独行动或者加入到其他联盟。通过重新定义部分合作对策探索对策进程中局中人联盟能够最终形成并保持稳定的内在原因,这也可以认为是本文主要创造性成果之一。 在以上三章中,在求解对策的解时均通过建立对纳什均衡的最优反应的概念构造联盟内成员之间所进行的完全合作对策的特征函数,从而建立全新的最优行为准则,在局中人对个体合理性的要求无法保障的情况下采用核子（Nucleolus）的方式在对策中获得动态最优解,即有限扩展型部分合作对策的最优解PGN向量和具有简单联盟结构的有限扩展型对策的最优解PGN向量,并给出了最优路径的算法。