信息中心网络（Information-Centric Networking,ICN）成为未来网络发展的趋势,支持无处不在的缓存特性。网络切片作为新一代网络的关键技术,能够实现基于ICN服务的架构。但ICN切片在缓存资源的使用及部署等方面仍存在诸多问题,例如:缓存资源浪费问题、缓存节点存在空载开销问题等。因此,本文深入研究ICN切片,并使用博弈论方法进一步优化ICN切片的缓存资源分配和动态部署方案。为充分利用静态环境中的缓存资源,本文将提出了一种基于Stackelberg博弈的ICN切片分层缓存资源分配策略。首先,将ICN切片内部的分层缓存资源分配架构刻画为ICN通信服务提供商（ICN Communication Service Provider,ICSP）和内容提供商（Content Providers,CPs）,并将ICSP和CPs构建为一主多从的Stackelberg博弈模型。其次,ICSP内部的缓存资源分配问题建模为一个联合缓存成本和传输能耗的混合整数规划问题,并利用改进的精英遗传算法（Improved Elite Genetic Algorithm,IEGA）求解优化的缓存资源分配方案。最后,通过博弈迭代算法（Iteration of Game,IToG）得到ICSP的最优定价和CPs的最优放置数量。仿真结果表明,该算法具有较高的有效性及较好的缓存资源分配能力,能够有效降低传输能耗和缓存成本。为满足分层架构中移动用户及网络的需求,本文提出一种基于联盟博弈的ICN切片动态缓存资源部署策略。首先,本文为提高网络收益,将当前时刻缓存节点间的相互作用建模为联盟博弈模型。联盟博弈侧重于求解宏观问题,难以处理微观的缓存节点是否部署、用户移动性以及部署时间等问题。然后,为弥补联盟博弈微观维度的欠缺,本文将缓存节点的动态部署问题构建为最大化集体收益的整数线性规划问题,该问题包含三部分:多接入边缘计算（Multiple-Access Edge Computing,MEC）节点是否部署;用户请求是否分配;是否需要为移动用户重新分配MEC节点。最后,为减少开销,求解博弈中的部署时间问题,本文提出一种时间范畴内的最优停止算法,该算法根据延时违反值和服务延时需求确定MEC节点的最佳重部署时间。仿真结果表明,本文解决方案可以有效降低用户请求的时延,提高ICSP的收益。