本文所研究的对策类型均是具有完全信息的。首先是针对离散对策情况，分别研究最优联盟结构和时间一致性问题。区别于传统的按照行动进行联盟剖分的方法，本文根据选择合作对象给出了一种全新的联盟剖分形成方式。然后，运用降阶的方法，在求解对策的过程中剖析出在非合作对策中隐性合作的可能性，之后将微分对策中的时间一致性的概念推广到离散对策中，并举例阐述。最后，针对连续对策情况，研究二人时间最优的追逃微分对策。本文的第一章中针对具有完全信息的对策，根据选择合作对象给出了一种全新的联盟剖分形成方式，这是本文的一个重要创新。在此背景下假定联盟形成发生在对策的最初阶段，按照此种构成方法能够形成所有可能形成的不同的联盟剖分，这可以清晰地体现出对策进程中联盟剖分的具体的形成过程，在特定联盟形成之后其中的每个局中人根据其所属联盟利益采取行动。第二章运用降阶的方法求解对策，通过利用因子对策和辅助对策可以加快求解的计算过程，但是自然地会出现因子对策的解既不是非合作均衡(非合作情形)也可能不是完全合作的最优解(合作情形)。在上述求解过程中我们获得了本文第二个重要的发现，计算示例显示在非合作背景之下可能出现我们称之为隐性合作的趋势，这种隐性合作会带给局中人更好的收益；进一步地，我们在文中指出当隐性合作转化为公开的合作时，合作的收益可能变得更好。第三章研究具有完全信息的有限扩展型部分合作对策的时间一致性问题。在离散的情况下重新定义了时间一致性的概念，并在此基础上给出了判别一类特殊对策类的时间一致性的判别定理。有了前面三章离散对策的研究基础，我们自然而然地可以过渡到连续对策情况。但是本章中我们的研究只局限于二人连续对称情形，事实上，针对多人情况目前国际上没有完善的体系。在第四章中研究的是微分追逃对策及其中一种特殊形式——时间最优的微分追逃对策，我们给出了整个追逃空间的划分定理。