当今移动用户的应用业务量以指数形式急剧增长,各种应用对无线资源的需求也随之增加,而且不同应用的资源需求量各异,特别是需要严格QoS保证的实时多媒体应用要求更多的网络资源,因而对有限的无线资源进行合理配置显得十分重要。博弈论作为分析和解决冲突和合作的工具,主要研究的是多个有利益冲突的理性决策者在相互影响,相互制约的情况下有利于所有参与者获得相应均衡的问题,目前研究的热点是引入博弈论和市场机制对无线资源进行管理。合理进行资源分配是优化无线网络性能的一种重要手段,本文基于博弈论方法,对无线资源分配问题进行了研究,其内容如下：1.为了最大化网络的资源利用率并同时满足用户的QoS要求,本文提出了一个基于Stackelberg博弈的定价机制来解决资源分配问题,价格函数基于网络的拥塞程度和用户的QoS优先级而设计的。Stackelberg博弈强调主从激励,处于博弈中的参与者为最大化自身收益而做出决策。本文求出了均衡状态下网络的最佳要价和用户的最优资源分配量,给出了网络最佳运行状态的一种定量的描述,并证明了在该算法机制下,Stackelberg博弈可以收敛到均衡点,在该均衡点上每个参与者的收益都可达到最大化。2.移动云计算环境下,将计算密集型的应用卸载到云端执行被认为是一种克服计算资源的有限性和节省终端设备能耗的非常有效的方法。但是在不考虑用户与云服务器竞争的前提下,现有的研究缺乏一种激励机制来使系统实现有效的应用卸载和云资源的高效配置。本文基于双边市场理论设计了一个多维资源定价机制,提出了一个分布式的价格调整算法来实现资源的高效配置和QOS敏感的卸载调度。本文证明了该算法在有限次迭代后可以收敛到均衡点——核分配,并达到最大化系统总收益的帕累托有效。本文是第一篇应用博弈论和经济学中的定价机制来研究移动云计算中的应用卸载问题。仿真结果表明,本文所提的定价机制可以显著地提高系统的性能。