在中国,一些电子商务平台（E-commerce Platform,EP）公司,如阿里巴巴和京东,现在已经被允许与网络运营商（Network Operator,NO）合作,作为虚拟网络运营商（Virtual Network Operator,VNO）为移动用户（Mobile User,MU）提供移动数据服务。然而,在具有自营业务的电子商务平台公司成为虚拟网络运营商后,如何通过适当整合虚拟网络运营商业务和公司自身的电子商务业务,为所有网络参与者,包括运营商、虚拟运营商、电子商务商家和移动用户,创造更多收益,是一个值得研究的问题。传统地,在网络经济学方面一般采用博弈论的工具来建模和研究合作式或者非合作式博弈中各参与方的策略设计,以期望寻找到博弈的纳什均衡（Nash Equilibrium）点。近年来,深度学习和强化学习等方法取得了极大的进展,越来越多地被运用到通信领域中的通信、计算等资源联合分配的问题上来。本文以兼具虚拟运营商和电商平台双重身份的公司为例,考虑其通过数据奖励的方式吸引更多用户来投放广告,先采用斯塔克伯格博弈的方法来研究静态博弈的场景以寻找到纳什均衡点,然后采用多智能体强化学习的方法对动态博弈场景下运营商和虚拟运营商双方的策略进行研究,并与静态斯塔克伯格博弈得出的纳什均衡点进行比较分析。首先,本文阐述了博弈论和强化学习的理论基础。具体地,先介绍了博弈论的分类情况,每一类别所适用的场景和问题特点,尤其介绍了纳什均衡和斯塔克伯格博弈的概念。然后,介绍了强化学习,特别是Q-learning和深度Q网络方法的基本思想和模型以及算法的具体分类和特点。然后,针对单运营商单虚拟运营商信息单向透明下的静态博弈的场景,我们提出了一种新颖的通过移动数据奖励来进行广告投放的机制,并将其建模为一个四方参与的三阶段的斯塔克伯格博弈。在第一阶段,运营商决定出售给虚拟运营商的移动数据的价格;在第二阶段,虚拟运营商决定其对移动用户的数据套餐费用和对电子商务商家（E-commerce Merchant,EM）的广告价格;在第三阶段,移动用户自己决定数据套餐的订阅和观看广告的数量,而电商商家决定他们从电商平台购买的广告时段数量。我们通过逆向归纳法得到纳什均衡的闭式最优解。仿真结果显示了系统参数对博弈参与者的效用和社会福利的影响,并揭示了该解决方案在某些情况下确实可以导致四赢的结果。同时,我们总结了一些具有经济指导意义的结论。最后,针对单运营商单虚拟运营商信息不完全下的动态博弈的场景,我们提出了基于多智能体强化学习的deep Q-network算法,解决了运营商和虚拟运营商双方只能获取到部分环境信息的情况下的博弈问题。仿真结果表明,所提出的强化学习算法可以使运营商或虚拟运营商学习到比较好的定价策略,并且一般情况下至少一方的收益会比静态博弈下的纳什均衡状态下的收益要高,证明了信息不完全博弈的场景下所提DQN算法的有效性。