1、拓?fù)淇刂剖茿d Hoc網(wǎng)絡(luò)研究中的核心問(wèn)題之一。本文旨在利用拓?fù)淇刂萍夹g(shù)生成能量有效的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?。本文引入?shì)博弈理論，構(gòu)建了拓?fù)淇刂频膭?shì)博弈模型，給出了在包含自私節(jié)點(diǎn)的環(huán)境下尋找穩(wěn)定拓?fù)涞乃惴?，用于網(wǎng)絡(luò)性能的分析，取得的主要成果如下：
　　（1）基于勢(shì)博弈構(gòu)建了多功率拓?fù)淇刂颇Ｐ蚆TCPGT，在該模型的基礎(chǔ)上給出了全局能量效率至少為1/2且生成納什均衡拓?fù)涞牡募惺剿惴∕SPT。在MTCPGT模型中，將網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)作為博弈的參與者，

2、參與者在決策時(shí)能夠使用全局網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔?；模型中的收益函?shù)包含負(fù)載和發(fā)射功率兩個(gè)參數(shù)；勢(shì)函數(shù)是所有參與者收益的總和。
　　（2）引入迭代最優(yōu)響應(yīng)動(dòng)態(tài)方法，考慮了網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涫諗坑诩{什均衡拓?fù)涞膭?dòng)態(tài)演化性，在MTCPGT模型的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)相應(yīng)的分布式算法，包括基于貪婪的最優(yōu)響應(yīng)動(dòng)態(tài)算法Max-MTCPGT和基于最佳響應(yīng)動(dòng)態(tài)的改進(jìn)算法δ-MTCPGT。理論分析表明，Max-MTCPGT算法能使網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涫諗坑诰植磕芰坑行負(fù)淝疑傻木W(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

3、和參與者的運(yùn)行順序有關(guān)；仿真結(jié)果表明，δ-MTCPGT算法能使網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涫諗坑陬A(yù)期的納什均衡拓?fù)洌宜惴ǖ目偰芰肯膬?yōu)于最小生成樹(shù)算法，此外算法的結(jié)果也不隨參與者執(zhí)行順序的改變而不同。
　?。?）為了分析局部網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔?duì)網(wǎng)絡(luò)性能的影響，在MTCPGT模型的基礎(chǔ)上構(gòu)建了局部多功率控制模型LMTCPGT，其中每一個(gè)節(jié)點(diǎn)只獲取和維護(hù)離節(jié)點(diǎn)自身最多k跳距離的拓?fù)湫畔??；贚MTCPGT模型給出了Local-MTCPGT算法，其中參與者采