论文题目：Stackelberg Game-based Computation Offloading Method in Cloud-Edge Computing Networks

目的：边缘云计算卸载的优化策略

针对问题：本文考虑的场景是CS有很多计算任务要执行，而ES有空闲的计算资源。为了降低成本和压力，CS可以将计算任务卸载到具有空闲计算资源的ES。

解决方案：本文提出了一种基于博弈论的计算卸载方法，制定激励机制，鼓励空闲的ES或CS参与任务卸载过程。CS和ESs之间的相互作用被建模为一个Stackelberg博弈，其中CS是领导者，ES是追随者。CS和ES之间的博弈看作是一个单领导多追随者的Stackelberg博弈模型。CS作为领导者给出其支付策略di，ESi充当跟随者以确定从CS接收计算任务Hi的大小。并使用反向归纳法对所提出的博弈进行了分析。证明了博弈可以达到唯一的纳什均衡。然后，提出了一种基于梯度的迭代搜索算法（GISA）来获得最优解，从而最大化CS和ES的效用。此外，还考虑了任务执行时间和ES满意度对CS和ES效用的影响。

（Stackelberg博弈可以用来研究智能理性决策者（参与者）之间的冲突与合作，参与者分为领导者和追随者[25]-[28]。）

结果：最后，数值模拟结果表明，在不同的场景下，我们提出的方法大大优于其他基准方案，并且可以鼓励ESs有效地与CS交换其计算资源，可以很好地鼓励CS和ES之间的合作，以实现双赢。此外此迭代搜索算法算法不仅可以提高CS和ES的效用，还可以达到理想的平衡。