多优先级通信网络的定价问题在九十年代以前一直未得到重视，这主要是因为缺乏经济背景，而近几年倍受专家学者的关注。网络需求量在最近几年成指数增长，受到用户追求高额利润要求的刺激，网络管理者仅仅依靠增加网络资源已满足不了市场的需要。近几年来研究焦点已转移到提高网络资源的利用率，提供更高的网络服务质量(QoS)，以满足用户需求量的不断增加及网络应用的日益多样性，同时这也预示着网络资源(缓冲器，带宽等)将不足，而价控可作为一种手段解决这些不充足的资源分配以及控制网络拥塞、提高网络服务质量等问题。 基于以上分析，为适应目前网络系统应用的日益多样性和复杂性，以及用户需求量的不断增加，我们以系统和用户的最大盈余为目标函数，建立随机网络系统的激励价格管理策略，利用激励价控策略对网络所具有的调整、引导和激励作用，使网络系统稳定在平衡点处。建立和完善合理的动态价格机制，加强动态定价对随机需求量的激励作用，提高网络资源的利用率，更好的控制网络拥塞的发生，是本文研究的方向。本文的主要工作概括如下： 研究了多用户非线性网络系统的Nash平衡问题，讨论了系统各优先级价差与Nash平衡的关系。建立了网络系统和用户盈余函数的数学模型，同时利用差分理论论证了各优先级价差对系统达到Nash平衡的影响，定量给出了由各优先级价差的取值范围来确定平衡点位置的方法，及网络系统达到Pareto最优的Nash平衡条件，并就优先级价差对用户服务选择的影响以及系统的平衡问题进行了分析。数值结果验证了该方法的有效性。 利用对策论中的Nash平衡和激励Stackelberg策略的相关概念，以用户盈余函数的线性组合作为管理者的网络盈余，以系统的Nash平衡点作为系统的期望策略组合，以个体用户的盈余函数最大化为目标函数，建立了多用户多优先级网络系