在移动边缘计算中,由于移动设备自身计算资源和移动边缘云资源的有限性,导致移动设备中应用程序的执行不能满足时延需求,论文针对移动边缘计算中的计算卸载和资源分配联合优化问题进行研究。本文分别利用中心云辅助和博弈方法决策移动设备的计算任务卸载和系统资源分配,有效降低应用程序的执行时延和移动边缘节点的能耗成本。论文关注的主要研究点以及取得的研究成果如下:（1）针对移动边缘计算系统资源的有限性,提出中心云辅助的计算卸载和资源分配计算算法在移动边缘云服务节点处利用中心云扩展计算资源,设立综合决策器,根据当前移动设备的本地计算卸载策略进行无线网络资源分配,决策移动设备计算卸载位置。证明中心云辅助的计算卸载和资源分配问题是凸优化问题,提出中心云辅助的计算卸载和资源分配计算算法进行求解,最小化移动边缘响应时延和能耗成本。（2）针对应用程序的时延敏感性,提出最优计算卸载和资源分配联合优化算法在移动边缘服务节点处设立计算卸载决策器和资源分配决策器,统一决策移动设备的计算卸载策略和系统资源分配策略。将计算卸载决策器和资源分配决策器构建为单领导者-单跟随者的斯塔克伯格博弈模型,证明此博弈问题存在斯塔克伯格博弈均衡,提出最优计算卸载和资源分配联合优化算法,求解移动设备的最优计算卸载策略和系统最优资源分配策略,以最小化移动边缘响应时延和系统总时延。本文的研究中,还对上述两个问题进行了仿真实验。通过与基准算法进行比较,证明了本文所提出算法的有效性。