随着移动智能设备的大量普及,人们日益依赖于蜂窝网络,这给现有的蜂窝网络造成了巨大负担。为解决这一问题,人们提出将蜂窝网络中冗余的数据流量转移到拥有大量空闲资源的机会网络。目前,针对机会网络数据分流的研究主要集中在种子节点的选择问题上。如果选择一组高效的种子节点来辅助分流是机会分流领域内的关键技术和主要研究课题。本论文重点对如何选择种子节点以及如何快速高效的将请求数据交付给订阅节点进行研究。论文的研究工作主要集中于两点:(1)基于投资组合最优化的种子节点选择算法;考虑到具有期望上最大传染能力的种子节点在分流实践操作中并不一定总能取得理想的效果,即存在实际接收到数据的用户的数量远远达不到预期数量的“风险”,我们引入经济学领域的投资组合概念,量化机会分流种子节点选择的风险,并选择多个备选种子节点集合,给每个种子节点集合赋予权重,分散“风险”。我们将该问题建模为复杂线性规划问题,然后通过MW理论解决。(2)基于联盟博弈的拓扑控制和频谱资源分配算法;考虑到种子节点到订阅节点距离过大不能直接一跳交付,但中继节点转发会造成更大的时延问题,我们引入网络编码技术。通过种子节点-订阅节点传输对和中继节点形成“X”拓扑结构,节省数据转发时延。同时,我们也考虑到频谱资源共享导致的信号干扰。我们将该问题建模为系统吞吐量最大化的优化问题,并使用联盟博弈理论解决。仿真实验及分析验证了论文工作的有效性及合理性,从仿真实验结果可以看出,所提出的两种算法在对应的应用场景中,其性能表现均由于现有算法。