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随着互联网的发展，对等网络技术（Peer-to-Peer,P2P）在文件下载、流媒体、即时消息以及VoIP等领域得到了广泛应用。P2P应用在不断丰富网络应用的同时，也消耗网络50%～90%的网络带宽，对Internet服务提供商（Internet ServiceProvider, ISP）的冲击很大，造成了网络拥塞，信息安全等问题。因此，优化P2P的流量成为解决P2P内容提供商（Peer-to-Peer Content Provider, PCP）和ISP之间紧张关系的重要途径。P2P流量优化本质是减少域间流量传输，主要思想是流量本地化，核心是促进P2P与ISP之间的合作。本文围绕基于三方博弈的P2P流量优化框架，对基于缓存博弈的P2P流量优化模型和基于合作博弈的P2P流量优化模型进行了深入研究，主要工作如下：（1）基于三方博弈的P2P流量优化框架。在对从基于PCP的逆向工程传输优化技术到基于ISP主导的P2P流量管理技术的分析基础上，本文认为ISP、PCP和P2P三方博弈管理是P2P流量优化管理的趋势，并提出了基于三方博弈的P2P流量优化框架，并细化成两个具体的P2P流量优化模型。（2）基于缓存博弈的P2P流量优化模型。在P2P网络中，逻辑网络拓扑和实际的网络拓扑的不匹配是导致大量域间P2P流量产生的重要原因，基于部署缓存的流量本地化思想能很好的解决这一问题。在对缓存部署机制分析的基础上，提出了包括Tracker服务器、ISP服务器、Cache服务器和P2P用户节点的缓存博弈模型，将流量优化归结为以缓存总收益作为优化目标的优化问题，提出了一种基于分段缓存思想的缓存策略。仿真实验表明，缓存博弈能明显地减少域间流量传输，并使域间传输成本过高的ISP获得正收益。（3）基于合作博弈的P2P流量负载均衡模型。在对基于博弈论的P2P流量优化研究进行归纳总结的基础上，从流量负载均衡着手对P2P流量进行优化，提出了基于合作博弈的P2P流量负载均衡模型，并推导求得模型的均衡解，从演化迭代角度对均衡的动态收敛性进行了讨论，然后提出了流量负载均衡算法（TLBA）并从公平性角度对算法进行了分析。最后的仿真实验表明，基于合作博弈的P2P流量负载均衡模型能较好的实现ISP均衡的处理P2P流量请求。