随着物联网和人工智能技术的蓬勃发展,基于核心云的计算网络正面临长距离传输时延、回程链路带宽有限等问题,在此背景下,边缘计算技术应运而生。边缘计算是一种倡导资源和服务下沉的新计算模式,能通过更快的服务响应满足网络内成倍增长的数据需求。然而,目前大多数针对边缘计算的研究侧重于任务卸载或内容缓存等资源分配问题,忽略了边缘计算资源拥有者是否愿意参与网络计算以及边缘计算能否有效促进网络发展等基本经济问题的研究。为弥补此不足,研究了三种边缘计算网络生态模型,分析了各模型内不同群体的经济交互行为和博弈均衡,并通过仿真结果对比了不同模型下均衡解的差异。针对边缘计算资源被独立公司部署的场景,构建了此场景下的网络生态模型,其中包含内容提供商、网络运营商、边缘计算资源提供商、用户四大群体。在此模型下,分别考虑了理想网络环境（不考虑网络拥塞和服务等待）和实际网络场景（考虑网络拥塞和服务等待）中用户效用和行为模式,对应建立了基础模型和扩展模型。进一步地,每个模型均建立了两阶段的斯塔克尔伯格博弈模型,并利用凸优化方法对各群体的最优决策进行了分析,利用反向归纳法求得了博弈的纳什均衡。通过仿真,分别观察了两种模型均衡状态下各群体均衡策略和效用随着网络内计算资源服务成本、服务意愿度、边缘计算单位服务速率、无线链路单位传输速率等参数改变时的变化趋势。针对边缘计算资源附属于网络运营商和内容提供商的场景,再次对应构建了两种网络生态模型。两种模型均考虑了各群体目标效用的变化,分别建立了对应场景中新的斯塔克尔伯格博弈模型,并基于最优化方法和反向归纳法得到了新的博弈均衡。通过仿真,研究了差异化的资源部署方式对边缘计算网络发展造成的影响,结果表明网络运营商部署边缘计算资源的方案对各群体承担数据量、各群体净收益等参数的促进效用最好。围绕三种网络生态模型,进一步实现了各模型中网络运营商定价策略、网络数据服务量、网络总收益的综合对比分析,发现了边缘计算技术总是有利于网络流量和网络总收益的增长,总结了边缘计算资源进入市场后网络运营商倾向的市场定价方案和整体网络可能出现的市场形态,证明了边缘计算技术产业化的可行性,为日后实际产业部署提供了理论支撑。