随着智能手机、平板电脑等智能终端的迅速发展,相关智能终端业务(如:移动支付、手机游戏、移动出行等)给人们带来了极大的便利。但智能终端设备性能,如:CPU处理能力弱、存储空间小和电池续航时间短等多方面因素影响,给便捷的智能业务体验造成诸多不便。而移动云计算技术将移动智能终端复杂的任务通过网络传输卸载到云端处理,弥补了上述移动智能终端的性能缺陷问题,同时也大大提高了任务处理效率和用户服务质量。目前移动云计算关于任务卸载策略的研究,主要集中于任务卸载能耗、传输信道、时延等相关性能方面,然而忽略了任务卸载中用户的卸载成本问题。针对此问题,本文基于李雅普诺夫优化方法,建立了任务卸载队列模型,以优化任务卸载成本为目标,提出了一种基于网络时延与卸载成本均衡的任务卸载策略。仿真结果表明,充分利用移动智能终端的发送缓存队列的动态效果,根据当前调度时刻用户的网络连接状态及其缓存队列的积压信息实时调度,任务卸载成本最优的同时降低了任务卸载时延。在上述任务卸载队列模型的基础上,考虑网络异构,不同网络连接(蜂窝、WIFI)等对任务卸载的传输宽带成本、系统卸载效用的影响。首先,基于李雅普诺夫优化方法对系统卸载效用和队列积压之间进行权衡;然后用拉格朗日优化方法和多阶段随机规划方法分别对确定性WIFI连接和随机WIFI连接状态下求解最优任务卸载量;最后通过仿真表明,所提优化方法有效地提高了系统卸载效用,也减少了用户卸载任务的队列积压。此外,由于移动云计算中可用微云和智能终端本地的资源利用不均衡。在多个用户和多微云环境下,当某个微云资源不足,一味向云中心获取卸载服务,会引入较大的传输时延。针对上述问题,提出一种基于最小能耗权重的最优匹配任务卸载策略,以优化卸载能耗为目标,得到用户与微云之间的最优匹配。仿真结果表明,用户通过合理的选择,降低任务卸载能耗的同时也降低了网络中用户请求卸载任务的响应时间,使得用户获取高效任务卸载服务。