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第４２卷第２期计算机应用与软件Ｖｏｌ４２Ｎｏ．２

２０２５年２月ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅＦｅｂ．２０２５

移动边缘计算下基于斯坦伯格博弈的资源分配策略研究

吴碧莲陈昕殷波

（北京信息科技大学计算机学院北京１００１０１）

摘要针对移动边缘计算（ＭｏｂｉｌｅＥｄｇｅＣｏｍｐｕｔｉｎｇ，ＭＥＣ）中物联网设备间的资源竞争问题，提出一种基于斯

坦伯格博弈的资源分配策略。在边缘服务器和物联网设备组成的ＭＥＣ系统架构下，考虑信道条件和设备竞争的

影响，以最大化参与者效用为目标，建立通信计算模型，运用最佳响应算法及最优定价算法得到最优的资源分配

策略和定价策略，并采用博弈论方法证明纳什均衡的存在性和唯一性。仿真实验表明，所提算法具有良好的收敛

性，在不同环境下的表现均优于所对比算法，证明了所提算法的有效性和可靠性。

关键词移动边缘计算资源分配博弈论纳什均衡定价物联网

中图分类号ＴＰ３９３文献标志码ＡＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００３８６ｘ．２０２５．０２．０１９

ＲＥＳＯＵＲＣＥＡＬＬＯＣＡＴＩＯＮＳＴＲＡＴＥＧＹＢＡＳＥＤＯＮ

ＳＴＡＣＫＥＬＢＥＲＧＧＡＭＥＩＮＭＯＢＩＬＥＥＤＧＥＣＯＭＰＵＴＩＮＧ

ＷｕＢｉｌｉａｎＣｈｅｎＸｉｎＹｉｎＢｏ

（ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ＢｅｉｊｉｎｇＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００１０１，Ｃｈｉｎａ）

ＡｂｓｔｒａｃｔＡｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｒｅｓｏｕｒｃｅｃｏｍｐｅｔｉｔｉｏｎａｍｏｎｇｉｎｔｅｒｎｅｔｏｆｔｈｉｎｇｓ（ＩｏＴ）ｄｅｖｉｃｅｓｉｎｍｏｂｉｌｅｅｄｇｅ

ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ（ＭＥＣ），ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓａｒｅｓｏｕｒｃｅａｌｌｏｃａｔｉｏｎｓｔｒａｔｅｇｙｂａｓｅｄｏｎＳｔａｃｋｅｌｂｅｒｇｇａｍｅ．ＵｎｄｅｒｔｈｅＭＥＣ

ｓｙｓｔｅｍａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｃｏｍｐｏｓｅｄｏｆｅｄｇｅｓｅｒｖｅｒａｎｄｉｎｔｅｒｎｅｔｏｆｔｈｉｎｇｓｄｅｖｉｃｅｓ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄａｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ

ｃｏｍｐｕｔｉｎｇｍｏｄｅｌｔｏｍａｘｉｍｉｚｅｔｈｅｕｔｉｌｉｔｙｏｆｐａｒｔｉｃｉｐａｎｔｓ，ｗｈｉｌｅｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｃｈａｎｎｅｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓａｎｄｄｅｖｉｃｅｓ

ｃｏｍｐｅｔｉｔｉｏｎ．Ｔｈｉｓｍｏｄｅｌｕｓｅｄｔｈｅｂｅｓｔｒｅｓｐｏｎｓｅａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｐｒｉｃｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｏｇｅｔｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｒｅｓｏｕｒｃｅ

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ｍｅｔｈｏｄ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｈａｖｅｇｏｏｄｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅａｎｄｐｅｒｆｏｒｍｂｅｔｔｅｒｔｈａｎｔｈｅ

ｃｏｍｐａｒｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓ，ｗｈｉｃｈｐｒｏｖｅｓｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓａｎｄｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ．

ＫｅｙｗｏｒｄｓＭｏｂｉｌｅｅｄｇｅｃｏｍｐｕｔｉｎｇＲｅｓｏｕｒｃｅａｌｌｏｃａｔｉｏｎＧａｍｅｔｈｅｏｒｙＮａｓｈｅｑｕｉｌｉｂｒｉｕｍＰｒｉｃｉｎｇＩｎｔｅｒｎｅｔｏｆ

ｔｈｉｎｇｓ

［２］

满足复杂任务对时延、能耗等方面的需求。

０引言