隨著程式語言的進步，從以前的組合語言到現今的高度抽象化的程式語言，造就了越來越複雜的軟體系統，因此我們亟需要自動化的方法來幫助我們分析這樣的軟體系統。軟體系統其中的一支系統，反應系統（Reactive System），由於必須和環境不斷的互動，因此環境的不確定性使得反應系統的行為更加的難以分析與預測。而賽局理論恰巧是探討兩個以上行為決策者的學科，所以直覺上賽局理論很適合拿來做這種系統的分析。

賽局理論自從在二十世紀初開始有系統的研究以來，已經在生物學，經濟學，國際關係，政治學，軍事理論等許多領域越來越受到重視並且有了很廣泛的應用，而且賽局理論也漸漸的被應用在計算機科學中的許多領域，如人工智慧（Artificial Intelligence ）、分散式系統（Distributed System）、反應系統（Reactive system）、最佳化求解（Optimization）和模型檢驗（Model checking）等問題。在本文中，我們將介紹數種用來分析反應系統的賽局，和它們所適用的情境。

在計算機科學裡，我們可以用圖形（Graph）的方式來表示一個系統。在圖上，節點（vertex）代表系統的狀態，邊（edge）代表了從一個狀態到另一個狀態的轉換。而用來表示反應系統時，節點可以更進一步的區分為系統的節點以及環境的節點，因此從系統的節點連出去的邊就代表了受控制的行為，系統可以藉由選擇其中一個邊，而明確的知道系統的下一個狀態；而從環境的節點連出去的邊，代表不受控制的行為，所以在環境做出選擇之前，並無法知道下一個系統狀態是什麼。
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