本書針對無線通信網絡中的分布式自主優化難題，提出基于博弈論的系統性理論與方法，突破了傳統集中式優化的局限性，聚焦如何通過局部信息交互實現全局優化目標。本書研究的網絡類型主要針對移動蜂窩網絡，同時也包括無線傳感器網絡，優化目標包括傳輸速率、用戶體驗、網絡節能、系統干擾、計算開銷等。針對準靜態網絡環境和動態網絡環境，提出了統一的博弈優化理論和方法框架，主要包括博弈建模和算法設計，還涵蓋了均衡分析、性能評估等，為6G網絡智能化、邊緣計算資源調度、物聯網大規模部署等前沿場景提供了系統和科學的理論工具。

中國通信學會自然科學一等獎，《空天地立體覆蓋場景下通信與安全高效共生機理與方法》，2022，排名第4中國電子教育學會優秀博士學位論文、全軍優秀博士學位論文、江蘇省優秀博士學位論文，《分布式無線資源管理中的博弈優化理論與方法研究》，2018，排名第1

目錄
前言
符號說明
第1章 緒論 1
1.1 無線網絡優化 1
1.1.1 無線網絡優化的意義 1
1.1.2 無線網絡優化的分類 2
1.1.3 分布式無線網絡優化 3
1.2 基于博弈論的分布式優化 4
1.2.1 博弈論基礎 4
1.2.2 博弈建模與算法設計 8
1.3 本書章節安排 10
參考文獻 13
第2章 面向傳輸速率最優的超密集網絡功率控制博弈 15
2.1 引言 15
2.2 系統模型與問題建模 16
2.2.1 系統模型 16
2.2.2 問題建模 17
2.3 基于全局信息的功率控制博弈 18
2.3.1 全信息博弈模型 18
2.3.2 納什均衡分析 19
2.3.3 算法設計 21
2.4 基于本地信息的功率控制博弈 22
2.4.1 近似模型 22
2.4.2 算法設計 24
2.4.3 算法收斂性分析 25
2.5 仿真結果和分析 28
2.5.1 仿真場景設置 28
2.5.2 收斂性能 29
2.5.3 性能評估 31
2.6 小結 34
附錄 34
參考文獻 34
第3章 面向用戶體驗最優的聯合用戶調度和功率分配博弈 37
3.1 引言 37
3.2 系統模型和問題建模 38
3.2.1 系統模型 38
3.2.2 問題建模 40
3.3 面向用戶體驗的基站協調博弈 41
3.3.1 干擾圖 41
3.3.2 基于基站局部合作的博弈模型 42
3.3.3 納什均衡解的分析 43
3.4 分布式迭代算法 45
3.4.1 算法描述 45
3.4.2 算法收斂性和最優性分析 46
3.4.3 計算復雜度分析 49
3.4.4 公平性分析 49
3.5 仿真結果和分析 51
3.5.1 仿真場景設置 51
3.5.2 收斂性能 53
3.5.3 網絡效用評價 56
3.5.4 公平性評價 57
3.6 小結 59
參考文獻 59
第4章 面向能量效率最優的分布式基站休眠博弈 62
4.1 引言 62
4.2 系統模型與問題建模 63
4.2.1 系統模型 63
4.2.2 問題建模 64
4.3 基站休眠博弈 65
4.3.1 局部沖突和協作基站休眠 65
4.3.2 圖博弈模型 66
4.3.3 納什均衡的分析 68
4.4 分布式迭代算法 70
4.4.1 算法描述 70
4.4.2 算法穩定性和最優性分析 71
4.4.3 收斂性分析 74
4.5 仿真結果和分析 76
4.5.1 仿真場景設置 76
4.5.2 收斂性能 77
4.5.3 節能性能 83
4.6 小結 87
參考文獻 88
第5章 面向用戶動態通信需求的分布式信道分配博弈 91
5.1 引言 91
5.2 系統模型和問題建模 92
5.2.1 系統模型 92
5.2.2 問題建模 93
5.3 干擾消除博弈 93
5.3.1 博弈模型 94
5.3.2 納什均衡分析 94
5.4 動態條件下的無悔學習算法 97
5.4.1 算法描述 98
5.4.2 收斂性分析 99
5.4.3 計算復雜度分析 101
5.5 仿真結果和分析 101
5.5.1 仿真場景設置 101
5.5.2 收斂性能 102
5.5.3 性能比較 104
5.5.4 可擴展性分析 105
5.6 小結 107
參考文獻 107
第6章 面向用戶動態計算需求的分布式信道分配博弈 109
6.1 引言 109
6.2 系統模型 110
6.2.1 網絡動態模型 110
6.2.2 通信模型 111
6.2.3 計算模型 111
6.3 隨機計算策略選擇博弈 113
6.3.1 博弈模型 113
6.3.2 納什均衡分析 115
6.4 納什均衡解的性能分析 118
6.4.1 評價標準Ⅰ：系統總計算開銷 118
6.4.2 評價標準Ⅱ：受益于云計算的用戶數量 120
6.5 動態條件下的多用戶隨機學習算法 121
6.5.1 算法設計 121
6.5.2 算法的收斂性 123
6.6 仿真結果和分析 124
6.6.1 仿真場景設置 124
6.6.2 收斂性能 125
6.6.3 算法其他性能 127
6.7 小結 130
附錄 130
參考文獻 135
第7章 面向動態環境能量收集的分布式信道分配博弈 137
7.1 引言 137
7.2 系統模型和問題建模 138
7.2.1 系統模型 138
7.2.2 問題建模 139
7.3 信道接入博弈 141
7.3.1 納什均衡分析 143
7.4 隨機學習算法 144
7.5 仿真結果和分析 146
7.5.1 仿真場景設置 146
7.5.2 在不同網絡規模下的性能比較 147
7.5.3 在不同能量收集速率下的性能比較 149
7.6 小結 151
參考文獻 151
彩圖