Multi-Hop Broadcastübertragung ist eine wichtige Anwendung in drahtlosen Netzwerken. Sie kann u.a. zum Austausch von Dateien, zur Aktualisierung von Software oder zur Verteilung von Benachrichtigungen eingesetzt werden. Beim Multi-Hop Broadcast teilt ein Knoten des drahtlosen Netzwerks, der als Quelle agiert, seine Nachricht durch Multi-Hop Übertragung mit anderen Knoten. Aufgrund der Bedeutung des Energieverbrauchs in drahtlosen Netzwerken, wird in dieser Dissertation die Minimierung des Energieverbrauchs in Multi-Hop Netzwerken untersucht. Der Nachrichtenfluss von der Quelle zu den Empfängern kann als Baumdiagramm dargestellt werden, welches als Broadcast-Tree (BT) bezeichnet wird. Das entsprechende Problem, die Nachricht mit minimalem Energieaufwand im Netzwerk zu verbreiten, wird als Minimum-Power Broadcast-Tree (MPBT) Problem bezeichnet. Das MPBT-Problem ist NP-vollständig, was bedeutet, dass es sich vermutlich nicht effizient lösen lässt. Daher wurden viele zentralisierte und verteilte Algorithmen vorgeschlagen, die das MPBT-Problem approximieren. Der primäre Fokus dieser Dissertation liegt auf der Entwicklung verteilter Algorithmen, die das MPBT-Problem angehen. In dieser Dissertation wird ein Modell für das MPBT-Problem basierend auf Spieltheorie vorgeschlagen. In diesem Modell wählt jeder Knoten, der eine Nachricht empfangen möchte, einen anderen Knoten als entsprechenden Sendeknoten aus. In diesem Fall wird der sendende Knoten als Parent Node (PN) und der empfangende Knoten als Child Node (CN) bezeichnet. Eine solche Entscheidung erlegt dem gewählten PN eine Sendeleistung auf. Der Grundgedanke des Modells ist die Zuordnung von Kosten zu jedem CN in Abhängigkeit der auferlegten Sendeleistung an den von ihm gewählten PN, um durch Kostenminimierung an den CNs auch die Leistung im Netzwerk zu minimieren. Das modellierte Spiel ist ein nicht-kooperatives Kostenteilungsspiel. In einem solchen Spiel werden die Kosten der Nutzung eines PNs von allen CNs, die diesen PN wählen, über ein sogenanntes Kostenteilungsschema geteilt. Durch die Nutzung eines Kostenteilungsspiels, werden die CNs zum Zusammenschluss durch Bildung einer Multicast-Empfangsgruppe motiviert, um die Anzahl der notwendigen Übertragungen im Netzwerk zu reduzieren. Mehrere Kostenteilungsschemata und die jeweiligen Eigenschaften in Bezug auf die Performanz des erreichten BT sowie die Konvergenz hin zu einem Nash-Gleichgewicht (engl. Nash equilibrium, NE) werden diskutiert. In dieser Dissertation wird daher das vorgestellte spieltheoretische Grundgerüst weiter auf Videostreaming in nutzerzentrierten Netzwerken (engl. User-Centric Networks, UCNs) optimiert. Es wird angenommen, dass das betrachtete Video mit der Scalable Video Coding (SVC) Technik kodiert ist. Ein SVC Video besteht aus mehreren Schichten, und es wird angenommen, dass jede Schicht des Videos über einen anderen BT verbreitet wird. Um eine bestimmte Videoqualität zu erhalten, muss ein Knoten dem entsprechenden BTs beitreten. Um den beitragenden Knoten einen Anreiz zu bieten nehmen wir an, dass empfangende Knoten als Belohnung einen sogenannten Token an die sendenden Knoten zahlen, der von der von den PNs verbrauchten Energie abhängig ist. Indem ein teilnehmender Knoten Tokens für das Weiterleiten von Videos sammelt, erhält er die Möglichkeit an einer größeren Anzahl BTs teilzunehmen und eine bessere Videoqualität zu erhalten. Bei Multi-Hop Broadcast haben in der Nähe der Quelle sitzende Knoten eine hohe Bedeutung für den Rest des Netzwerks. Um die Performanz zu erhöhen schlagen wir daher ein Verteilungsmodell vor, das speziell den Knoten nahe der Quelle höhere Belohnungen verspricht. Es wird gezeigt, dass das vorgestellte spieltheoretische Anreizmodell zu einer signifikanten Steigerung der wahrgenommenen Videoqualität bei den Nutzern bei gleichzeitiger Beibehaltung der Energieeffizienz des Netzwerks führt.