随着智能终端和移动应用服务的迅速发展,无线网络正在承担着前所未有的传输压力,而雾无线接入网中的边缘缓存技术可以有效缓解这一传输压力,同时实现用户体验的提升。然而,日益增长的内容需求与有限通信资源之间的矛盾限制了边缘缓存技术的发展。将博弈理论应用于边缘缓存技术是解决这一问题的有效方法。因此,本文就雾无线接入网中基于博弈论的边缘缓存方法展开了研究。首先,研究了基于差异定价的边缘缓存内容配置方法。通过将内容视为一种特殊资源的方式,构建斯坦克尔伯格博弈模型,其中存储内容资源并对内容进行差异定价的云服务器为领导者,租赁内容资源的各接入点簇为跟随者,分别构建领导者与跟随者的收益函数。采用倒推法求解云服务器及接入点簇的收益函数获得纳什均衡,并研究了达到纳什均衡时的条件。仿真结果表明了提出的内容配置策略的有效性,同时揭示了接入点容量对内容配置策略的影响。随后,研究了基于差异定价的边缘缓存资源配置方法。引入了激励机制促使内容供应商参与该资源配置过程。将雾接入点的存储容量视为一种资源,云服务器对资源进行差异定价,并将其租赁给内容供应商。同时,内容供应商通过将内容缓存至租赁的雾接入点上提高内容命中率从而获得收益。将云服务器与内容供应商之间的资源竞争关系建模为斯坦克尔伯格博弈,内容供应商之间关于有限存储资源的相互竞争建模为非协作子博弈,并通过求解云服务器及内容供应商的优化问题得到纳什均衡,其中,利用乘子罚函数法消除云服务器优化问题的约束条件,继而提出了基于单纯型方法的资源配置算法求解对应的无约束优化问题,并通过理论证明了纳什均衡的存在唯一性以及帕累托最优性。仿真结果表明,提出的资源配置算法具有较好的收敛速度并可以大幅度提升内容命中率。最后,研究了基于无差异定价及全局收益最大化的边缘缓存资源配置方法。首先,研究了基于无差异定价的边缘缓存资源配置方法。在该情况下,云服务器对雾接入点进行无差异定价,即将参与资源配置的全部内容供应商视为整体,从而消除内容供应商之间的相互竞争关系。继而研究了参与博弈的内容供应商对云服务器定价策略产生的影响。其次,研究了全局收益最大化情况下的边缘缓存资源配置方法,并提出了基于次梯度法的资源配置算法。仿真结果表明,无差异定价方式具有更低的计算复杂度,全局收益最大化情况下的资源配置算法具有较快的收敛速度,且对应的资源配置策略可以获得最高平均内容命中率。