估计战略网络形成模型的主要挑战是多重均衡的存在，以及可能的网络配置数量随参与者数量呈指数增长的事实。 我提出了一个具有异构参与者的战略网络形成的动态模型，该模型收敛到一个独特的平稳平衡。 因此，可以使用单个网络观察来估计结构偏好参数。 此外，该模型提供了指数随机图的第一个平衡微观基础。 由于维数的诅咒，这种可能性在计算上难以解决。 因此，我提出了一种贝叶斯估计策略，该方法从后验，交织参数和网络模拟中进行采样，而无需评估可能性。 我证明了所提出的算法收敛于正确的后验分布。 平均场分析表明，该算法在实际应用中收敛Swift。 估算值是通过人工数据和“添加健康”数据进行测试的，从而确认了高中同质性的证据。
