在灾难响应、通信救援、军事机动等突发应急场景下,无人机辅助边缘计算技术的应用,解决了边缘服务器部署受环境约束的问题。用户设备通过将计算任务卸载到边缘计算无人机的处理方式,在降低任务处理时延和能耗的同时,实现了海量信息数据的低时延、高可靠传输。在边缘计算无人机场景中,设计高效可靠的任务卸载和资源调度策略,是提高用户服务质量,降低系统运行成本的有效途径。首先,围绕无人机辅助边缘计算的定点部署和资源分配问题,运用李雅普诺夫随机优化理论,分析了无人机部署、设备资源分配和任务动态卸载过程,建立了边缘计算无人机任务卸载模型。在研究最小化能耗问题的基础上,提出并设计了DPOTFF算法,求解目标问题。实验结果表明,DPOTFF算法在随机动态条件下,得到了低能耗的定点部署和资源分配策略。其次,围绕用户设备与无人机-云协同系统间的任务调度问题,运用李雅普诺夫随机优化理论和凸优化方法,分析了系统运行过程中,任务队列冗余和信道动态条件,建立了协同系统任务调度模型。在研究最小化能耗目标问题和自变量非耦合关系的基础上,提出并设计了CTRS算法,转化随机优化问题为确定性子问题并分别求解。实验结果表明,CTRS算法根据系统资源约束和信道传输状态,获得了低能耗的动态任务调度策略。最后,围绕无人机群辅助边缘计算中的任务卸载和资源调度问题,分析了系统运行过程中,用户设备的任务执行时延、系统资源约束和各设备传输过程中的信道干扰,建立了无人机群多资源协同调度模型。在研究最小化系统成本问题的基础上,采用牛顿内点法和遗传算法,提出并设计了GABSRS算法,转化求解最优化目标问题。实验结果表明,GABSRS算法在资源调度模型中,得到了低成本的多资源协同调度策略。