由于物联网（Internet of Things,Io T）技术的迅速发展,终端设备的数量急剧增长,各种新兴应用和技术也不断涌现。移动云计算和移动边缘计算技术可以有效缓解终端设备的资源有限性问题,然而,许多实际场景中缺乏可以让用户随时随地接入的云基础设施,或因云服务器距离较远,会带来较高的传输延迟。移动Ad Hoc云计算可以共享邻近终端的闲置资源来处理计算任务,提升用户的业务体验。此外,体积较小的终端设备受限于其有限的电池能量,而能量收集技术可以使终端设备从环境中获取能量,实现绿色通信。因此,本文针对移动Ad Hoc云环境中基于能量收集的任务卸载方案展开研究,主要工作如下:由于Ad Hoc云网络中终端设备的异构性,算力资源的有限性,以及理性的终端设备为其它终端设备服务的自私性,制定合理的任务卸载方案面临着严峻的挑战。针对此问题,本文考虑所有终端设备都具有能量收集功能的移动Ad Hoc云网络,建立了基于任务卸载和资源报价的买卖博弈模型。运用Lyapunov优化理论和博弈论,提出了一种分布式动态卸载方案。该方案设计了一种基于动态报价的激励机制,鼓励终端设备积极参与任务处理过程。仿真结果表明所提方案可以有效提升系统收益,稳定电池能量并减少任务队列积压。Ad Hoc云网络中终端设备的随机移动性,使其网络拓扑结构动态变化,难以准确预测附近终端设备是否会移出当前的网络,会影响系统的任务卸载决策和资源分配策略,从而影响卸载收益。针对此问题,本文用Wi-Fi区域内终端设备间的随机连接时间表示终端设备的随机移动性,运用多阶段随机规划方法和博弈论,提出了一种随机买卖博弈任务卸载方案,该方案可以确定任务卸载过程的最优决策时隙数量,减少Wi-Fi连接时间预测不准确带来的影响。仿真结果表明所提方案可以有效提高系统收益,稳定电池能量并减少通信成本和系统能耗。