随着通信技术的不断发展和移动互联网的繁荣,智能应用与智能移动设备的数量突飞猛进。在伴随着软件应用越来越智能化的同时,它们对能耗的需求和处理的延时越来越敏感,然而移动设备本身有限的资源却愈发难以满足这些要求,于是移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)应运而生。移动边缘计算是一种将计算资源下沉至边缘侧,使得移动设备可以将自身的计算任务迁移至边缘服务器处理的技术。作为一项能辅助移动设备处理计算集中型或者时延敏感型应用的技术,移动边缘计算相比于云计算,具有低时延、高带宽、移动性支持、安全隐私保护和个性化服务等优点,有效增强了移动设备的计算能力并节约了电池能耗,是5G中一项重要技术。在移动边缘计算系统中,需要解决的核心问题包括三个方面,即移动设备迁移策略、通信与计算资源分配和任务处理调度。本文利用凸优化理论与任务调度理论,成功提出了TDD(time-division duplex)模式与FDD(frequency-division duplex)模式下,多设备多任务如何实现移动边缘计算的方法,其中主要的研究内容如下所示:1)本文同时考虑到了任务的上行、处理、下行三个阶段以及它们的时间分配和能量消耗,并结合TDD和FDD两种通信模式,分别给出了在不同通信模式下,如何分配时隙或者频谱资源的算法。2)本文考虑了边缘服务器的并行处理能力限制,并给出了在边缘服务器仅有有限并行处理能力时,如何进行任务调度排序与任务上传、结果回传的执行序列算法。3)本文综合考虑了移动边缘计算中移动设备的任务迁移策略、任务上行处理下行三阶段以及它们的时序安排、TDD模式下上下行时隙资源分配、FDD模式下上下行物理频谱资源分配、移动设备上传功率分配、移动设备接收任务结果能耗以及计算资源的时序调度等因素,并给出了在TDD和FDD两种通信模式下的资源分配与任务调度算法。