随着互联网业务向着多元化发展,利用现在计算、存储能力越来越强大的智能终端收集并处理激增的无线接入设备产生的需求,成为一种新的趋势。然而,拥有智能终端的用户在协作过程中,用户的自利行为将会造成交互双方的信息不对称问题,对用户协同资源管理以及资源的合理调度增加难度。因此,本文将从不同的网络场景出发,分析场景中用户的自利行为,通过设计契约以避免用户由于自私性而导致的不对称信息问题,并利用边缘节点设备的通信、缓存和计算多维资源,构建协作网络,在满足用户业务需求的前提下,全面提高网络性能。具体地,本文将首先针对雾计算场景下,雾节点的计算能力和信道状态作为隐藏信息而不被请求节点获知的问题,建立了基于契约理论的逆向选择模型,以激励雾节点提供高质量的服务,实现计算资源和通信资源的协同优化,以最大化请求者和雾节点的效用,并利用多种匹配算法,实现多节点协作方案设计。针对在无线网络虚拟化场景中,用户的期望的服务质量作为私有信息,无法被移动虚拟网络运营商获知,从而导致资源配置效率低下的问题。我们引入缓存策略设计,将单纯的物理域资源管理问题引入至内容域,基于设计好的缓存策略利用契约论实现逝信-计算资源的联合优化,合理高效进行资源分配。并利用ADMM算法进行低复杂度的次优方案求解。最后,针对车载通信网络中,车辆内容部署及内共享过程中的不对称信息问题。本文通过联合社交域、内容域、物理域多域信息,基于车辆社交关系设计内容缓存策略,并利用契约论建立逆向选择模型解决场景中存在的隐藏信息问题,最终通过BCD算法和匹配算法实现了通信、计算、缓存资源协同优化。