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P2P网络在复杂多样、动态多变的环境中，进行信息、数据、服务之间的交互，由于资源的有限性，P2P网络节点之间存在大量的竞争，由于在非完全信息的情况下，P2P网络节点间的交互存在着大量的欺骗与不确定性，节点与节点间的信息无从得知，节点很难根据自身的利益做出理性的判断，因此了解对方节点的效用是至关重要的，可以根据对方的效用来推测下一时刻它可能采取的行动，以此为参照，采取对自己更有利的行动。
博弈论，也称对策论，是研究竞争条件下决策分析的科学。它研究的典型问题是若干个利益冲突者在同一环境中进行决策以求自己的利益得到满足。博弈论是分析系统中私有性节点行为的理想工具。
基于此，提出了基于博弈论的P2P网络节点效用值的获取算法，在博弈达到均衡的状态下，根据对方的策略，反推他的效用。
首先，本文用一个三元组G=来表示P2P网络节点的交互问题，模拟了一个博弈环境，通过对节点交互的博弈分析，提出在博弈达到均衡状态下，网络未知节点效用值的获取方法。其次，把求解未知节点的效用看作是一个函数优化问题。定义了目标函数，并把目标函数最优解的求解归结为一组线性规划问题，进而提出了求解目标函数最优解的遗传算法，从而得到节点的效用值。算法的实验研究表明，本文提出的方法可以求解连续策略空间中P2P系统任意未知节点的效用值，涉及到大规模的网络节点，也有较好的求解精度和求解效率。因此，提出的算法对于求解未知节点的效用值具有一定的可行性和高效性。