在这篇文章中,我们主要考察在算法博弈论(Algorithmic Game Theory)中在不同计算模型下的若干问题.首先,我们考虑在算法机制设计中,机制本身有一个对于输出结果的reservation value,并且如果所有可能的输出与reservation value相比不是足够好,机制可以选择什么也不输出.我们对于新的模型定义了比传统的truthfulness更为一般化的概念:fully truthfulness,并且讨论有关于fully truthful的机制设计问题.其次,我们考虑一个新的拍卖模型-semi-dynamic拍卖:一种物品在一定的时间内进行拍卖,buyer在不同的时间来参与拍卖并且将一直持续到整个拍卖过程的结束(除非已经得到自己需求的物品).我们考虑这种模型下的incentive compatible(即truthful)的拍卖协议,并且建立了关于incentive compatibility和动态价格序列之间非常有意义的联系:incentive compatibility在一定的市场假设下保证了单调非降的价格序列.这里,我们的协议不能保证每天都有一定单位的物品卖出.如果加上这样的限制的话,我们证明了确定性的incentive compatible的拍卖协议是不存在的.然而在随机的条件下,这样的协议是存在的.我们同样讨论了在其他市场条件下的incentive compatible拍卖协议.第三,我们考虑在single-minded拍卖模型中(一类特殊的组合拍卖)判定Walrasian均衡存在性的计算复杂性问题.我们证明了在single-minded拍卖模型中,判定Walrasian均衡的存在性是NP-hard的,并且给出了一个关于Walrasian均衡存在性的多项式规模的对偶定理.最后,我们考虑另外一种基于grid computing的拍卖模型-grid computing拍卖,并且讨论其中的Walrasian均衡问题.我们证明在这种模型下Walrasian均衡一定存在,并且给出了一个多项式时间的算法.