边缘计算倾向于在更靠近终端用户的网络边缘配置存储和计算资源。在边缘计算环境中,许多云提供商试图将云服务下行到边缘节点,以便为数据密集型和延迟敏感型应用程序提供高质量的服务。然而,托管云服务会消耗边缘节点自身的资源,对边缘节点造成资源成本开销。很少有边缘节点会在没有任何回报的情况下自愿为云服务提供资源。因此,如何激励更多边缘节点参与边缘计算环境有待研究。本文首先研究在云-边环境中单个云服务下行任务的激励机制设计,基于斯塔克伯格博弈理论为边缘计算环境设计了一种有效的单任务激励机制,以激励更多的边缘节点为云端托管下行的云服务。本文建立的斯塔克伯格博弈为非线性带约束的博弈模型,而且同时考虑了云节点和边缘节点间的博弈,以及边缘节点内部的博弈,问题复杂度高,难以通过现有工作已提出的方法进行求解。本文通过分析博弈模型的属性,利用逆向推导的思想给出了斯塔克伯格均衡的解析解及其严格推导过程,并讨论了该激励机制在动态边缘计算环境中的适应性。本文进行了多种对比实验对云-边环境单任务激励机制进行性能评估。首先,评价了相关因素对云节点效用和边缘节点效用的影响,并将其与三个基准策略和最先进的机制进行比较。其次,将其与社会福利最大化方案进行比较,来评估该激励机制中整个系统的性能。之后,测试了其在动态边缘环境下斯塔克伯格均衡的变化情况,以验证其可行性和鲁棒性。评估结果表明,该单任务激励机制可以有效地激励云节点和边缘节点参与边缘环境,且在动态边缘环境中是鲁棒的。相比其他策略,该机制可以使云节点实现在从边缘节点获得最多资源的同时给边缘节点提供最少的报酬,有效保证了云节点的利益。进一步,本文研究云-边-端三层架构环境中多个云服务下行任务的激励机制,结合云服务下行和终端用户请求上行来设计激励机制。同时,本文结合考虑了边缘节点资源在多任务间分配均衡问题。在传统的非合作激励机制中,面对多个云服务下行任务,边缘节点会独立做出决策来确定选择的任务以及为各任务提供的资源量。为最大化自身利益,边缘节点倾向于为回报率高的云服务下行任务提供资源。这使得初始回报率高的任务通常会收集到过量资源,造成资源浪费;而初始回报率低的任务无法收集到足够资源,任务的服务质量无法得到保障。为了解决传统激励机制中任务间资源分配不平衡的问题,本文首次提出了一种边缘环境下基于重叠联盟形成博弈的合作激励机制,边缘节点相互合作,形成多个云服务下行任务对应的重叠联盟,以实现资源分配均衡。之后,本文分析了博弈中边缘节点的合作行为,根据其行为定义了一种边缘节点交替操作,并基于交替操作提出了一种两阶段重叠联盟构造优化算法,不断通过边缘节点的交替行为来优化联盟结构,从而求解边缘节点在博弈中的近似最优策略。对于云-边-端环境中的多任务合作激励机制,本文首先引入了一种集中式方案进行对比。在该方案中,云平台对云服务下行系统具有绝对控制权,其最优解是合作激励机制可以实现的上限。同时,本文将所提出合作激励机制与最新成果的非合作激励机制进行了对比。仿真结果表明,本文提出的合作激励机制取得了与集中式方案相近的结果,达到了系统效用最大值。同时,相比非合作方法,该合作激励机制获得了更高的云节点效用,并且任务间的资源分配更加均衡。