Kollektiv spillteori er en gren av (mikro-)økonomi som undersøker atferden til selv-interesserte agenter i strategiske situasjoner der bindende avtaler mellom aktørene er mulige. I denne boken tar vi sikte på å presentere en omfattende oversikt over de databehandlingsmessige aspektene ved kollektiv spillteori. Vi begynner med å formelt definere overførbare nytte-spill i form av karakteristiske funksjoner, og introduserer viktige løsningskonsepter som kjernen og Shapley-verdien. Deretter drøfter vi to sentrale spørsmål som oppstår når man vurderer slike spill fra et databehandlingsperspektiv: Identifisering av kompakte representasjoner for spill, samt det nært beslektede problemet med å effektivt beregne løsningskonsepter for spill. Vi gjør rede for flere formaliteter for samarbeidsspill som har blitt foreslått i litteraturen, herunder samarbeidsspill definert på nettverk, samt generelle kompakte representasjonsordninger som MC-nettverk og ferdighetsspill. Som en grundig case-studie vurderer vi vekttaking.
