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近年来,随着终端智能化和云计算的迅猛发展,移动云计算迎来了它发展的一个契机。在移动云计算环境下,如何实现把用户在一个终端尚未完成的任务或该终端不能完成的任务,高效迅速地迁移到云端平台上继续执行,以实现资源的有效转移,是一个亟待解决的问题。移动Agent作为一种可以在异构网络上自由迁移的软件实体,能够根据需要装载任务并迁移到不同的网络节点上来执行任务。本文在深入研究移动Agent技术的基础上,提出了基于移动Agent的移动云计算任务迁移机制,其中,构建了适应于移动云计算环境的移动Agent模型,并通过任务分配策略的改进实现了对任务执行位置的优化选择,对任务迁移策略的改进实现了移动Agent对任务迁移路径的自适应选择。具体研究内容包括:1.构建移动云计算下的移动Agent模型。传统的移动Agent在处理移动云计算环境下计算任务时缺乏获取移动云节点信息的相关组件支持,本文构建了一个移动云计算下移动Agent模型,并分别从模型组成和系统结构两个方面论述移动Agent模型对获取移动云计算节点信息的组件支持,最后在移动云计算下移动Agent任务交互结构的基础上详细给出了移动Agent的任务交互协议。2.在移动云计算的任务分配策略研究中,针对根据任务的工作量及重要性来确定任务执行位置而易暴露任务整体目标的问题,提出了基于关系的任务分配策略。其中,低耦合分配实现了终端任务由复杂到简单的分解过程,任务权重解决了任务执行地点的判断问题,子任务重定义了移动云计算下不同子任务间的复杂关系,基于关系的任务分配算法则进一步分散了任务的执行位置。通过实验分别对传统的任务分配算法和基于关系的任务分配算法进行了验证及对比分析,结果表明后者实现了对子任务执行位置的优化选择,在一定程度降低了因子任务执行位置过于集中而易暴露整体目标的风险。3.在基于移动Agent的任务自适应迁移策略研究中,针对传统的任务迁移策略不能根据环境变化自适应获取全局最优迁移路线的问题,提出了一种新的任务自适应迁移策略。其中,任务装载实现了子任务与移动Agent的多对一封装,任务迁移代理实现了对移动云计算环境节点信息的统一搜集与管理,云节点距离考虑到了节点间物理距离和带宽对迁移权值的影响,并通过任务自适应迁移算法改进了移动Agent对任务迁移路径的自适应选择。仿真实验分别对几种任务迁移算法进行了验证及对比分析,结果表明任务自适应迁移算法中移动Agent迁移消耗的时间最少,执行效率更高,实现了移动Agent对任务迁移路径的最优选择。