在无线通信技术和移动互联网蓬勃发展的驱使下,互联网用户总数及网络设备总数急剧增长,计算密集、延迟关键型应用程序相继出现。为了在资源有限的移动设备上支持此类应用程序,计算模式发生了转变,从集中式的移动云计算发展到分布式的移动边缘计算。在移动边缘计算模式下,移动网络内具有存储容量和计算能力的边缘设备预先放置此类应用程序的服务并处理用户的服务请求,以降低服务的获取延迟并减轻核心网络的流量负担。但是边缘设备的存储和计算资源有限,无法放置所有的服务副本,也无法满足所有用户的服务请求。其次,边缘设备的资源容量具有异构性,其计算能力和存储容量可能不匹配,可能引起网络拥塞。另一方面,由于边缘设备覆盖范围的有限性和终端用户的移动性,用户的体验质量会下降,甚至发生服务中断。服务迁移是保证体验质量的一种有效方法,但是在边缘设备之间迁移控制指令和数据会产生开销。因此,本论文主要关注移动边缘计算网络中的服务放置和服务迁移问题,研究内容和结果如下:1.研究联合服务放置和请求路由策略。首先,在边缘计算网络中集成云无线接入架构以建立协作机制,融合双时间尺度框架以实现运营费用和响应实时性之间的权衡,将该网络中的联合服务放置和请求路由问题公式化为纯整数线性规划问题,在边缘设备的存储和计算资源约束下最大化总体系统效用。然后,将服务放置子问题等效为次模函数最大化问题,设计基于贪婪的具有近似保证的算法;将请求路由子问题转化为具有分配限制的多背包问题,采用基于线性规划松弛的启发式算法来求解。最后,数值结果表明提出的解决方案总是优于基准算法,在服务同构情况下达到了最优性能的90%,在服务异构情况下达到了76%。2.研究感知用户移动性的服务迁移策略。本论文提出一种服务迁移预测框架,根据用户移动模式决定何时、何处进行服务迁移。该框架由三种方案组成:一是切换时间估计方案,旨在估计用户到达目的地的路径上每个数据中心的通行时间;二是传输吞吐量估计方案,旨在估计该路径上每个数据中心的数据传输吞吐量;三是服务迁移管理方案,将用户请求的服务划分成多个部分并迁移到某个时刻或时间窗中平均传输吞吐量最高的最佳数据中心。最后,仿真结果说明提出的解决方案与基准算法相比实现了最低的数据传输延迟并有效降低了迁移开销。