移民生活涉及工作、教育、文化差异和日常挑战。作者在柏林生活近一年，比较中德两国在社会、教育和医疗等方面的差异。中国重视效率和就业机会，但伴随焦虑；德国则强调工作生活平衡和社会福利，提供更高的安全感和自由度。两国各有优势，反映不同的文化背景和社会结构。

本研究提出了一种新的自动出价问题表述——纳什均衡约束出价（NCB），旨在最大化广告商的社会福利并满足$ ext{ε}$-纳什均衡约束。通过双层策略梯度框架，成功克服了NCB问题的复杂性，实验结果验证了其有效性。

本研究探讨机器学习在社会环境中的应用，指出提高预测准确性不一定能改善社会结果。新方法强调通过准确预测来促进社会福利，并优化资源配置以实现更大的社会效益。

本研究探讨了面包师与磨坊主在选址博弈中的战略选择，提出的复杂算法显示在选址限制下仍可实现均衡，并能接近最优社会福利，对商业和产品设计具有重要意义。

本研究探讨了拥堵游戏中用户自私行为导致的路由效率低下问题，提出了一种选择性信息披露机制以优化用户路径选择。研究表明，该机制在非最短路径激励下能显著降低效率损失，提高社会福利，并在简单并行路由网络中得到了验证。

本文探讨了代理决策中忽视他人影响导致的社会规范问题，提出了RAWL-E方法，运用罗尔斯伦理学的公平原则，以促进社会福利和公平性。研究表明，采用RAWL-E的代理在社会福利和基本体验上优于未采用该伦理学的代理。

本文提出了一种新颖的结果不可区分预测算法，旨在解决专业网络在推荐过程中固化特权和劣势的问题。该算法结合了在线K29星算法和再生核希尔伯特空间理论，能够在演化图中对不同人口群体的边形成进行多重校准预测，并优化社会福利函数下的损失。

本文探讨了互联网经济中个体决策者的信息生产与消费，强调探索、开发与激励之间的平衡。研究提出了一种不依赖货币转移的政策设计方法，以协调决策者并实现恒定的遗憾值。实验结果表明，该政策在随机收益下也能达到对数遗憾，促进合作与社会福利的提升。

在线多智能体 NSW（Nash 社会福利）最大化问题中，我们提出了一种完全回答 NSW 作为目标的无悔公平学习是否可能的算法，并且在不同设置下得到了相应的后悔界限。