在当今时代下,随着智能手机的快速普及与应用软件的广泛开发,移动手机已经成为生活中不可或缺的一部分。但是人们在使用的过程中却发现移动端能耗问题越来越严重,并且硬件性能改善速度滞后也进一步制约着其发展。因此,现在系统往往会从软件的角度出发,利用移动云计算来解决手机端能量匮乏的问题。具体来说,移动端通过系统任务调度将部分任务上传至云或者边缘节点来进行处理,并返回计算结果从而减轻移动端的本地能耗。但是需要注意的是,这样的迁移计算会产生额外的时间消耗。因此,如何合理的进行应用迁移来保证用户服务质量的同时还能减少移动设备的能耗是当下移动云计算急需要解决的问题。对此,本文有针对性的提出两个方面的解决思路:第一,提出一种基于云环境下多计算节点系统的计算迁移策略。在移动云计算环境下,系统拥有多个不同计算能力的接入节点,并且这些节点之间因服务质量而导致能耗也不尽相同。在本文背景中,系统可以有选择地使用本地、多个不同计算能力节点以及云端来处理任务。所以本文提出的新的系统可以在多个任务多个计算点之间找出一个最适合用户的方案。并且为了加速搜寻最终最优解,本文还使用了一种改进的遗传算法,它的具体优势在于可以更加适合于迁移算法中的目标值搜索,加快收敛,提高准确度。通过仿真实验表明,本文的策略可以很好地完成既定目标的调度任务,降低整个流程中的能耗与时间指标。第二,提出一种多用户下的迁移算法。现实环境中,云服务提供商为了降低开销、利于管理,通常会将多个用户共同调度使用云资源。在这样的场景下对原有系统提出新的挑战。本文首先基于云提供商与用户之间的协议将多用户分组,不同组之间的服务等级不同。再通过动态云资源划分策略,一方面提高对高级用户组的优先级,增强用户对支付额外服务的积极性。另一方面也保证对普通用户组的基本需求。通过实验可以表明该策略可以很好的满足多个不同需求的用户组要求。