本书介绍无线通信网络和系统设计、建模和优化的全新博弈论方法。解释了设计新的分布式无线网络机制的基本概念和理论，从工程的角度描述了新兴的博弈论工具，并对新的应用提供了一个广泛的概述。对于致力于为未来的无线网络设计**、可伸缩和健壮的通信协议的电信工程师、工业界和学术界的研究人员以及这些领域的研究生来说，这是一个理想的资源。

译者序 第1章 引言 1 1.1 概述和动机 1 1.2 目标读者 2 1.3 组织结构 3 部分 理论 第2章 匹配博弈 8 2.1 匹配理论基础 9 2.1.1 预备知识 9 2.1.2 常规匹配模型 10 2.1.3 面向无线的匹配模型 11 2.1.4 稳定性和信息交换 12 2.2 示例1：非授权LTE中的学生项目分配模型 13 2.2.1 ���授权LTE 13 2.2.2 系统模型和问题表述 14 2.2.3 学生项目分配模型 16 2.2.4 具有外部性的匹配 18 2.2.5 仿真结果与分析 20 2.2.6 结论 22 2.3 示例2：LTE V2X中的稳定赛程模型 22 2.3.1 LTE V2X的基础理论 22 2.3.2 系统模型和问题表述 23 2.3.3 稳定赛程模型 25 2.3.4 仿真结果与分析 28 2.3.5 结论 30 2.4 本章小结 30 第3章 合约理论 31 3.1 基本概念 31 3.1.1 合约理论基础与分类 32 3.1.2 合约理论的奖励设计 34 3.1.3 无线网络中的示例场景 36 3.2 示例1：蜂窝网络中基于逆向选择的D2D通信激励机制 37 3.2.1 导引 37 3.2.2 系统模型 39 3.2.3 基于合约的求解 41 3.2.4 仿真结果与分析 47 3.2.5 结论 53 3.3 示例2：基于道德风险的移动众包多维激励机制 54 3.3.1 导引 54 3.3.2 系统模型 55 3.3.3 问题表述 59 3.3.4 仿真结果与分析 65 3.3.5 结论 72 3.4 示例3：认知无线电网络中基于逆向选择和道德风险的频谱交易融资合约 72 3.4.1 导引 72 3.4.2 相关工作 74 3.4.3 系统模型 75 3.4.4 问题表述 77 3.4.5 讨论 81 3.4.6 仿真结果 81 3.4.7 结论 87 3.5 本章小结 87 第4章 随机博弈 88 4.1 随机博弈理论基础 88 4.2 策略、均衡以及重要结论 89 4.3 本章小结 91 第5章 有限理性博弈 92 5.1 有限理性简介 92 5.2 前景理论：动机 93 5.3 前景理论基础：权重效应和框架效应 95 5.3.1 主观参与者的行为—预期理论权重效应 95 5.3.2 效用函数的主观感知—框架效应 97 5.3.3 PT对博弈分析的影响 98 5.4 有限理性的其他概念 99 5.5 本章小结 100 第6章 博弈学习理论 101 6.1 博弈学习理论简介 101 6.2 反应动态 103 6.3 虚拟行动 107 6.4 后悔匹配 112 6.5 强化学习 113 6.6 基于人工神经网络的学习技术 114 6.7 本章小结 116 第7章 均衡约束的均衡规划 118 7.1 变分不等式 119 7.1.1 变分不等式的基础理论 119 7.1.2 优化和博弈的联系 119 7.2 Stackelberg博弈回顾 121 7.2.1 Stackelberg博弈的基础理论 121 7.2.2 Stackelberg均衡 121 7.3 均衡约束的数学规划 122 7.4 均衡约束的均衡规划 124 7.5 示例：物理层** 126 7.5.1 问题建模 126 7.5.2 单一***博弈的MPEC模型 129 7.5.3 多***博弈的EPEC模型 131 7.5.4 结果 135 7.6 本章小结 137 第8章 其他博弈 138 8.1 零行列式策略 138 8.1.1 导引 138 8.1.2 系统模型 139 8.1.3 博弈分析 141 8.1.4 仿真结果 149 8.1.5 ZD博弈模型的相关工作和应用 156 8.1.6 结论 157 8.2 社会选择理论 157 8.2.1 社会福利函数 158 8.2.2 Arrow不可能定理 158 8.2.3 社会选择函数 158 8.2.4 不可操纵性 159 8.2.5 结论 159 第二部分 应用 第9章 博弈论在物联网中的应用 162 9.1 物联网概述 163 9.1.1 物联网定义 163 9.1.2 物联网架构 164 9.1.3 物联网资源与服务 165 9.2 物联网数据收集的博弈模型 166 9.2.1 参与式感知和人群感知网络中的数据聚合与路由 167 9.2.2 多跳网络中的随机传输 169 9.2.3 数据转发的中继选择 170 9.2.4 拥塞管理 171 9.2.5 多功能传感器网络中的资源分配 171 9.2.6 任务分配 173 9.2.7 区域覆盖 174 9.2.8 目标覆盖 175 9.2.9 目标跟踪 176 9.2.10 屏障覆盖 177 9.2.11 隐私问题 178 9.3 私人信息感知的隐私管理和定价 178 9.3.1 私人大数据：系统模型 179 9.3.2 私人服务的定价 182 9.3.3 相关的私人服务 184 9.3.4 实验结果 188 9.4 基于竞赛模型的移动外包优化激励机制 198 9.4.1 导引 198 9.4.2 系统模型 199 9.4.3 问题表述 203 9.4.4 竞赛设计参数和属性 205 9.4.5 仿真结果与分析 208 9.5 本章小结 215 第10章 博弈论在网络虚拟化中的应用 216 10.1 基础设施和服务提供商在无线网络虚拟化方面的互补投资 216 10.2 系统模型 218 10.2.1 成本和收益函数 218 10.2