本文主要研究了两类博弈，自私路由博弈(selfishroutinggame，见论文第二章与第三章)及排序博弈(taskallocationgame，见论文第四章).　　 一.自私路由博弈是网络阻塞博弈(congestiongame)的经典模型之一，它主要利用博弈的方法研究网络路由问题.我们研究了极小化极大系统目标下的非对称原子型自私路由模型，给出了当参与者的损失分别用延迟及负荷两类不同的形式表示时，最差均衡效率(priceofanarchy,简记为PoA)[84]的变化情况.具体工作包括:　　 (1)在环形网络结构下的自私路由延迟博弈中，我们研究了每条边的延迟函数为线性的情况下最差均衡效率(PoA)问题.我们利用动态的2人合作来提高自私路由的效率，提出了与纳什均衡相对应的鲁棒纳什均衡(robustNashequilibrium)的概念，并给出了在鲁棒纳什均衡的意义下最差均衡效率(PoA)的一个上界10.16，这相对于之前的关于PoA的最好上界16有了很大的提高.　　 (2)对于环形网络结构下的自私路由延迟博弈，当边的延迟函数为线性时，我们利用非线性优化的方法证明了PoA的上界为2，根据已有的结果可知，PoA的下界也是2[24].因此在这种情况下PoA的值严格等于2.这是极小化极大系统目标下的非对称原子型自私路由模型中关于PoA的第一个精确的界.　　 (3)对于环形网路结构下的自私路由负荷博弈，我们证明了PoA没有常数上界.因此，我们提出了联合的概念，即允许不超过k个人联合起来同时改变策略（其中k为一个比较小的正整数）.在这种情形下我们给出了k-强纳什均衡(k-strongNashequilibrium)以及k-SPoA的概念，并且证明了2-SPoA没有常数上界;然而当k≥3时，k-SPoA≤2，特别地，k-SPoA=2.　　 二.排序博弈（或者称为自私调度）部分我们主要研究了当机器类型相同的情况下均衡的效率问题.与传统的模型中只把工件看成自私的参与者不同，我们将工件及机器同时看做自私的参与者，提出了这种模型下的稳定状态—对偶均衡(dualequilibrium)，并且证明了在对偶均衡意义下PoA的值严格等于1.4，这与传统模型中PoA的值（传统模型中PoA=2）有着显著的差别.因此，我们的结果说明在有些情况下，个体的自私性对均衡系统的效率会起到促进作用.