近年来,在物联网和5G通信的驱动下,移动云计算的范式发生了转变,即从集中式移动云计算发展到分布式移动边缘计算。移动边缘计算是一种将计算、网络控制和存储迁移到网络边缘的新兴架构,其能够在接入网内为资源受限的移动设备提供低延时、高带宽的云计算环境。虽然移动设备可将任务卸载到远程云端执行来降低自身的能耗,但用户任务向中心云的迁移将带来较大的传输延迟。作为移动边缘计算新的组成部件,微云能将移动用户卸载的任务就近执行以降低移动用户的接入延迟,满足其对系统响应时间的要求。目前,对于移动边缘计算的研究大都侧重于如何将计算密集型的应用程序分割并卸载到资源丰富的云平台执行,以达到降低移动设备的能量消耗和减少移动应用的完成时间的目的。但是如何在一个规模较大的网络中部署微云,提高移动应用服务质量,仍然是目前研究的难点。针对移动边缘计算中的微云放置问题,本文设计了一个多微云多用户的放置模型和相应的放置算法,以实现归一化切割值和平均接入延迟最小化;同时考虑微云资源利用问题,本文还构建了一个多微云多用户的微云负载均衡算法,以实现系统响应时间最小化。其主要研究内容和贡献如下:(1)针对无线城域网的网络规模问题,设计了一个基于谱聚类的微云放置模型。利用矩阵扰动理论结合接入点的位置属性,并以最小化归一化切割值和最小化子区域用户接入延迟作为优化目标,获得区域分割和微云放置位置。采用此种模型充分考虑各个接入点之间的物理距离和最短数据传输延迟,利用矩阵性质求解,便于网络扩展。(2)针对无线城域网的微云放置模型和优化问题,设计了一个基于谱聚类的微云放置算法。该算法综合考虑了接入点数量、接入点之间的连接状况和接入点的用户请求到达率等因素的影响,以优化移动用户卸载任务到微云的接入延迟为目标,找到合适的接入点部署微云。由于提出的算法具有较低的时间复杂度,对于大规模无线城域网的微云部署问题,具有较好的应用前景。(3)针对无线城域网中微云负载不均衡的问题,构建了一个微云负载均衡模型和相应的负载均衡算法。基于提出的微云放置模型,考虑每个微云的用户任务到达率,将部分微云的用户卸载任务进行重新分配以实现微云的负载均衡。该算法显著减少了任务完成时间,降低了移动设备的能耗。