计算迁移是移动边缘计算的关键技术之一,是移动边缘计算中减少任务计算时间和移动设备计算能耗的重要手段。计算迁移系统和计算迁移决策作为当前计算迁移研究的热点问题,前者是计算迁移顺利实施的基础,后者则是对计算迁移有效性和高效性的保证。本文即针对上述两点开展研究,主要工作如下:（1）针对包含多个移动设备和边缘计算节点的计算迁移系统,建立了一个考虑任务等待时间的计算迁移数学模型。该模型考虑了计算迁移系统中边缘计算节点计算资源有限的特点,将边缘计算节点的计算资源数量作为约束条件,考虑边缘计算节点计算资源不能满足任务需求时可能产生的等待时间的影响,对计算迁移系统中任务的计算时间和移动设备的计算能耗进行计算。（2）为了实现计算迁移系统中任务计算时间和移动设备计算能耗的最优化,设计了一个综合评价计算迁移系统收益的系统效用函数,将计算迁移决策问题转化为系统效用函数的最优化问题,并在果蝇算法的基本框架下设计了一种基于混合果蝇算法的计算迁移决策算法HFOA,实现对计算迁移策略的优化搜索。HFOA算法首先使用启发式方法和随机方法进行种群初始化;然后,使用基于概率选择的自适应方法进行嗅觉搜索;最后,基于模拟退火原理对嗅觉搜索后的最优解作进一步优化,以提升算法的局部搜索能力。仿真实验表明,相较于其他对比计算迁移决策算法,HFOA算法在减少系统任务计算时间、降低移动设备能耗及算法收敛性等方面均有提高。（3）设计并实现了一个基于Docker容器的计算迁移系统。该计算迁移系统分别选用树莓派和个人电脑作为移动设备和边缘计算节点,使用Docker容器作为实现计算迁移的核心部件。本文完成了系统中自动部署、服务发现、计算迁移决策等关键功能模块的设计与实现,并通过实验对各项功能进行测试。最后选用人脸识别应用对计算迁移系统性能进行测试,验证了系统在减少应用完成时间、降低设备能耗方面的可行性。