多目标博弈作为数学的一个分支,在生物学、经济学、计算机科学及军事战略等领域都有广泛的应用,因此研究多目标博弈问题具有重要的意义。本文主要研究完全信息静态和动态多目标博弈均衡解的存在性及求解算法。首先,论证了完全信息静态多目标博弈系统在均衡协调意义下均衡解的存在性。对多个局中人多个支付函数的多目标博弈问题,研究了每个局中人支付函数均衡协调最优值的存在性,基于此论证了博弈系统在均衡协调意义下均衡解的存在性,为多目标博弈问题均衡协调算法的提出奠定了理论基础。然后,提出了求解完全信息静态多目标博弈问题的均衡协调算法。此算法按照“均衡协调”原则对每个局中人的期望收益进行调整,直至得到系统的字典序均衡解。将算法应用到三个寡头企业进行产量竞争的博弈问题中,验证了算法的合理性、有效性。其次,建立了完全信息动态多目标博弈模型。对多个局中人多个支付函数的Stackelberg博弈问题,分别建立了非合作的多目标Stackelberg博弈模型、先行动方合作的多目标Stackelberg博弈模型、后行动方合作的多目标Stackelberg博弈模型以及先后行动方分别合作的多目标Stackelberg博弈模型。最后,提出了多目标Stackelberg博弈问题的求解算法。针对所建立的四种多目标Stackelberg博弈模型,基于极大极小决策准则,提出了四种模型的求解算法。将各算法分别应用到五个寡头企业进行价格竞争的博弈问题中,验证了算法的合理性、有效性。