随着科学技术的不断发展,在物联网领域终端设备对计算资源的需求呈指数级增长。传统的云计算架构由于传输链路过长,存在延时和能耗无法满足本地设备工作需求的问题。边缘计算能够在邻近本地设备的位置提供计算功能和存储功能,以满足设备的工作需求。然而,由于边缘计算节点与云服务器相比在最大计算能力以及最大缓存空间等方面均存在着巨大差距,如何有效利用边缘服务器的计算能力和存储能力满足本地设备的任务处理需求,是目前边缘计算研究的重点问题。任务卸载技术能够将原本云服务器进行计算的任务卸载边缘服务器,利用边缘服务器与本地设备距离更近的优势,降低任务的执行成本。高效的任务卸载策略可以综合考虑系统中延时与能耗等因素,为任务分配最合理的处理位置,从而达到降低任务开销、提高运行速度的目的。本研究针对这一目标,提出了一种边缘-云架构场景下结合了边缘缓存技术的任务卸载策略,主要工作如下:（1）本研究针对传统边缘-云网络架构进行了改进,为架构中的边缘服务器赋予了数据缓存功能,并通过无向图的方式为边缘服务器之间的传输链路建立了网络拓扑模型。（2）针对云服务器传输距离过长导致延时与能耗不理想的问题,提出了一种基于边缘缓存的任务卸载策略。通过在边缘服务器中缓存各类型数据块,并将终端设备产生的任务上传至已缓存相应类型数据块的边缘服务器进行处理的方式,达到了降低延时与能耗的目的。仿真结果表明,本研究所提出的基于边缘缓存的任务卸载策略与基于云计算的卸载策略以及传统边缘计算卸载策略相比,在处理延时与系统能耗两方面均有着更为理想的效果。（3）针对传统的缓存策略在部分场景下缓存命中率不理想的问题,提出了一种基于多人非合作博弈论的数据缓存策略。其具体方式为将每个边缘服务器视为一个博弈对象,通过寻找纳什均衡解的方式为每个边缘服务器进行缓存数据的选择。仿真结果表明,本研究所提出的结合了博弈论的数据缓存策略与基于使用频率的数据缓存策略相比具有更为理想的缓存命中率,且在任务卸载策略中的延时与能耗结果同样有所提高。本研究基于边缘缓存技术对边缘-云架构下的任务卸载环节进行了研究及优化,综合考虑延时、能耗等因素,有效解决了任务的处理位置选择问题。同时结合多人非合作博弈算法,有效解决了边缘服务器有限存储空间内的缓存内容选择问题。