Pareto合作微分博弈是合作博弈的典型代表,在博弈中,各参与者相互协商,最终在没有使任何人境况变坏的前提下,使得至少一个人变得更好.Pareto合作微分博弈广泛应用于经济学,工程学和社会科学等领域.目前大多文献研究的是由正向线性随机系统驱动的博弈问题,其状态和指标都是齐次的,常用的技术是加权和最优化,得到的Pareto解依赖于权重α,通过变化α的取值得到Pareto前沿.但实际上,在进行博弈时,各参与者更希望得到唯一最好的Pareto解,因此对权重的优化具有一定的实际意义.另外,当各参与者提前制定目标,为达成最终利益而采取合作关系时,利用传统的正向随机微分方程刻画相对复杂,而倒向随机微分方程这种预先给定终端状态的数学结构.恰好可以表示该实际问题描述的场景.据此,本文主要研究内容如下:(1)首次研究由正向非齐次线性随机系统驱动的Pareto合作微分博弈解的具体形式以及最优性问题,并实现对权重的优化找到最好的解.借助纳什谈判理论,通过把纳什积作为谈判的联合目标函数,成功地将谈判博弈解转换成以纳什积为目标函数的优化问题,进而求得最合适的权重分配.(2)首次研究由倒向随机系统驱动的N人Pareto合作微分博弈,通过对各参与者容许控制集的等价表示,将N人Pareto合作微分博弈(多目标无约束的最优控制问题)转化成N个受约束的单目标最优控制问题,借助庞特里亚金最大值原理和艾克兰变分原理得到一组解(J1(u*(.)),…,JN(u*(·)))是Pareto解的充分必要条件.并将结果应用于线性二次情形,根据经典的线性倒向随机最优控制理论得到Pareto有效策略和相应Pareto解.