移动边缘计算技术是下一代移动通信系统的核心技术之一。各种新型设备的增长及其不断增加的新型业务需求,给集中式的移动云计算架构带来了诸多挑战。移动边缘计算作为一种新范式,在网络边缘融合网络、计算、存储和应用等能力,可以有效提高服务持续性和服务质量,缓解核心网络的负载和带宽压力。然而,边缘节点资源有限,设计基于定价的计算卸载策略,合理分配边缘节点中的资源,对推动边缘网络经济的发展具有重大意义。本学位论文基于边-边协同卸载框架进行卸载策略设计,以提高任务协同处理数量,并降低任务边缘执行时延,所做工作如下:首先,在保证用户任务容忍时延基础上,基于拍卖定价提出一种最大化边缘节点利益的移动边缘计算卸载策略。首先,采用基于市场的定价模型,结合异构部署边缘服务器的特点,确定二进制卸载模型下的整体拍卖流程,综合考虑移动用户的设备电量水平、利益和任务容忍时延;然后,在有效保证用户个人理性的基础上,确定其在每轮拍卖中的投标意愿;最后,提出基于拍卖的利益最大化计算卸载算法,单轮拍卖的赢家用户可将其计算任务卸载到对应的边缘服务器。仿真结果表明所提策略在边缘节点利益和用户卸载量方面都具有突出的表现。其次,在保证每个边缘节点利益的情况下,提出一种基于拍卖定价的计算卸载策略,最小化赢家用户时延。首先,关注助力节点的选择问题,当任务不能由当前边缘节点处理时,采用基于强化学习的方法明确此任务应当转发给哪个助力节点参与拍卖,同时给出将该任务转发给助力节点时的让利比例。然后,根据预测的结果,每个边缘节点判定自己该轮拍卖的赢家。最后,提出一种基于拍卖的计算卸载算法,单轮拍卖的赢家用户可将其计算任务卸载到对应的边缘服务器。仿真结果表明所提策略在用户时延、用户卸载量和边缘节点利益方面都具有突出的表现。最后,全面总结本文的研究工作与创新点,并展望后续研究内容。