近年来移动边缘计算(Mobile Edge Computing)架构得到学术界和工业界的广泛关注。该架构通过将远端云中的部分计算和存储资源下放到距离用户较近的边缘计算服务器中,大幅降低了用户请求资源的传输延时。为提升用户体验,服务提供商优先将用户设备卸载的计算任务分配给距离用户设备较近的边缘计算服务器处理。然而由于边缘基站和边缘计算服务器中的资源是有限的,用户设备卸载的计算任务可能无法全部在其内部处理。因此制定合理的资源分配策略、充分利用边缘计算层中的资源尤为重要。同时,由于用户设备在使用资源时是不断移动的,当用户设备与运行其任务的边缘计算服务器之间的距离增大时,通信延时也随之增大,此时服务提供商很难保证提供服务的质量。利用服务迁移技术将服务从源移动边缘计算服务器迁移到距离用户较近的边缘计算服务器可有效减少传输时延。然而服务迁移过程中会产生相应的迁移开销,因此制定合适的服务迁移策略、平衡迁移损耗和传输损耗为此问题的重点。本文分别讨论了移动边缘计算框架下密集部署的蜂窝网络中的资源分配问题和服务迁移问题。在制定资源分配策略时,本文综合考虑了服务提供商、用户设备以及边缘计算服务器之间的关系对资源分配策略的影响,并提出去中心化的多服务提供商资源分配算法。该算法在最大化服务提供商在边缘计算层总收益的同时,确保了服务提供商提供服务的质量。在资源分配问题中,我们综合考虑了计算和无线电资源的分配,并基于匹配理论,将此问题转化为用户设备与边缘基站间的匹配问题。本文提出的资源分配算法可以根据用户设备的请求以及边缘计算层中资源的分布动态调整资源分配策略。实验结果表明,该算法在提升服务提供商在边缘计算层总收益问题上优于现有的资源分配算法。与此同时,针对移动边缘计算中的服务迁移问题,本文提出了去中心化的服务迁移算法。该算法可根据用户设备的位置、卸载任务的相关信息、边缘基站和边缘计算服务器中的资源空闲量动态调整迁移决策。在此过程中,服务提供商首先根据用户设备的位置以及周围资源的分布情况为其构建边缘基站候选集合,然后根据制定的规则从候选集合中选择最优的边缘基站和迁移决策。仿真结果表明,本文提出的服务迁移算法可以有效降低服务提供商执行用户设备卸载的任务的总开销,且在该问题上优于现有的服务迁移算法。