随着移动互联网技术的蓬勃发展,大量基于内容下载的新兴应用服务不断涌现,丰富了人们的社会生活。然而,海量的新兴应用服务使得网络中的数据流量爆炸式增长,造成用户体验下降,并增大网络的运营成本。为减轻通信网络的流量压力,提高网络的服务质量,使云服务器资源下沉至网络边缘的移动边缘计算技术将被广泛应用于未来网络的建设与发展。为应对现实生活中车辆的快速移动性而使得用户难以在同一小区完整下载请求内容的问题,如何设计边缘网络中的内容缓存与预缓存机制尚且具有一定的研究空间。本文针对车辆边缘网络中的内容缓存与预缓存优化方法展开研究,具体内容如下:针对车辆边缘网络中内容预缓存配置的资源效率与时间效率问题,本文提出一种面向车辆用户的内容缓存与预缓存优化方案。该方案根据内容流行度、车辆速度和发起请求位置,以及边缘服务器缓存容量等约束条件,采用内容切分的方式,通过云服务器与边缘服务器的纵向协作完成车辆请求内容的预缓存配置,最大化边缘服务器的资源利用率。仿真结果表明,所提方案在车辆的内容下载时延、边缘服务器的内容更新成本,以及车辆用户的满意度等指标方面有一定的优势,分析了不同边缘服务器容量和流行度参数分布对性能指标的影响,并分析了不同传输速率对时延性能的影响。针对具有边缘服务器协作能力的车辆边缘网络,提出一种基于相邻小区协作的边缘网络内容预缓存方案。根据内容流行度的变化、车辆速度和发起请求位置,以及边缘服务器缓存容量等约束条件,通过相邻小区边缘服务器之间的横向协作,为请求车辆提供缓存、预缓存、协作缓存,以及云服务器下载服务,最大化边缘服务器的资源利用率。根据车辆请求信息,为内容请求车辆提供合适的下载方式,降低车辆的内容下载时延,并减少边缘服务器的内容更新成本。仿真结果表明,所提方案能够进一步地提高车辆用户的满意度。