本書介紹無線通信網絡和系統設計、建模和優化的全新博弈論方法。解釋了設計新的分布式無線網絡機制的基本概念和理論，從工程的角度描述了新興的博弈論工具，并對新的應用提供了一個廣泛的概述。對于致力于為未來的無線網絡設計高效、可伸縮和健壯的通信協議的電信工程師、工業界和學術界的研究人員以及這些領域的研究生來說，這是一個理想的資源。
譯者序
第1章 引言 1
1.1 概述和動機 1
1.2 目標讀者 2
1.3 組織結構 3
部分 理論
第2章 匹配博弈 8
2.1 匹配理論基礎 9
2.1.1 預備知識 9
2.1.2 常規匹配模型 10
2.1.3 面向無線的匹配模型 11
2.1.4 穩定性和信息交換 12
2.2 示例1：非授權LTE中的學生項目分配模型 13
2.2.1 非授權LTE 13
2.2.2 系統模型和問題表述 14
2.2.3 學生項目分配模型 16
2.2.4 具有外部性的匹配 18
2.2.5 仿真結果與分析 20
2.2.6 結論 22
2.3 示例2：LTE V2X中的穩定賽程模型 22
2.3.1 LTE V2X的基礎理論 22
2.3.2 系統模型和問題表述 23
2.3.3 穩定賽程模型 25
2.3.4 仿真結果與分析 28
2.3.5 結論 30
2.4 本章小結 30
第3章 合約理論 31
3.1 基本概念 31
3.1.1 合約理論基礎與分類 32
3.1.2 合約理論的獎勵設計 34
3.1.3 無線網絡中的示例場景 36
3.2 示例1：蜂窩網絡中基于逆向選擇的D2D通信激勵機制 37
3.2.1 導引 37
3.2.2 系統模型 39
3.2.3 基于合約的求解 41
3.2.4 仿真結果與分析 47
3.2.5 結論 53
3.3 示例2：基于道德風險的移動眾包多維激勵機制 54
3.3.1 導引 54
3.3.2 系統模型 55
3.3.3 問題表述 59
3.3.4 仿真結果與分析 65
3.3.5 結論 72
3.4 示例3：認知無線電網絡中基于逆向選擇和道德風險的頻譜交易融資合約 72
3.4.1 導引 72
3.4.2 相關工作 74
3.4.3 系統模型 75
3.4.4 問題表述 77
3.4.5 討論 81
3.4.6 仿真結果 81
3.4.7 結論 87
3.5 本章小結 87
第4章 隨機博弈 88
4.1 隨機博弈理論基礎 88
4.2 策略、均衡以及重要結論 89
4.3 本章小結 91
第5章 有限理性博弈 92
5.1 有限理性簡介 92
5.2 前景理論：動機 93
5.3 前景理論基礎：權重效應和框架效應 95
5.3.1 主觀參與者的行為—預期理論權重效應 95
5.3.2 效用函數的主觀感知—框架效應 97
5.3.3 PT對博弈分析的影響 98
5.4 有限理性的其他概念 99
5.5 本章小結 100
第6章 博弈學習理論 101
6.1 博弈學習理論簡介 101
6.2 反應動態 103
6.3 虛擬行動 107
6.4 后悔匹配 112
6.5 強化學習 113
6.6 基于人工神經網絡的學習技術 114
6.7 本章小結 116
第7章 均衡約束的均衡規劃 118
7.1 變分不等式 119
7.1.1 變分不等式的基礎理論 119
7.1.2 優化和博弈的聯系 119
7.2 Stackelberg博弈回顧 121
7.2.1 Stackelberg博弈的基礎理論 121
7.2.2 Stackelberg均衡 121
7.3 均衡約束的數學規劃 122
7.4 均衡約束的均衡規劃 124
7.5 示例：物理層安全 126
7.5.1 問題建模 126
7.5.2 單一領導者博弈的MPEC模型 129
7.5.3 多領導者博弈的EPEC模型 131
7.5.4 結果 135
7.6 本章小結 137
第8章 其他博弈 138
8.1 零行列式策略 138
8.1.1 導引 138
8.1.2 系統模型 139
8.1.3 博弈分析 141
8.1.4 仿真結果 149
8.1.5 ZD博弈模型的相關工作和應用 156
8.1.6 結論 157
8.2 社會選擇理論 157
8.2.1 社會福利函數 158
8.2.2 Arrow不可能定理 158
8.2.3 社會選擇函數 158
8.2.4 不可操縱性 159
8.2.5 結論 159
第二部分 應用
第9章 博弈論在物聯網中的應用 162
9.1 物聯網概述 163
9.1.1 物聯網定義 163
9.1.2 物聯網架構 164
9.1.3 物聯網資源與服務 165
9.2 物聯網數據收集的博弈模型 166
9.2.1 參與式感知和人群感知網絡中的數據聚合與路由 167
9.2.2 多跳網絡中的隨機傳輸 169
9.2.3 數據轉發的中繼選擇 170
9.2.4 擁塞管理 171
9.2.5 多功能傳感器網絡中的資源分配 171
9.2.6 任務分配 173
9.2.7 區域覆蓋 174
9.2.8 目標覆蓋 175
9.2.9 目標跟蹤 176
9.2.10 屏障覆蓋 177
9.2.11 隱私問題 178
9.3 私人信息感知的隱私管理和定價 178
9.3.1 私人大數據：系統模型 179
9.3.2 私人服務的定價 182
9.3.3 相關的私人服務 184
9.3.4 實驗結果 188
9.4 基于競賽模型的移動外包優化激勵機制 198
9.4.1 導引 198
9.4.2 系統模型 199
9.4.3 問題表述 203
9.4.4 競賽設計參數和屬性 205
9.4.5 仿真結果與分析 208
9.5 本章小結 215
第10章 博弈論在網絡虛擬化中的應用 216
10.1 基礎設施和服務提供商在無線網絡虛擬化方面的互補投資 216
10.2 系統模型 218
10.2.1 成本和收益函數 218
10.2
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