随着5G时代的到来,移动边缘计算作为5G的重要技术之一,越来越受到社会的广泛关注。移动边缘计算给网络的边缘位置也带去了丰富的计算资源。如何合理分配这些计算资源,使其效益尽可能地放大,就成了移动边缘计算网络中的一个重要问题。为了解决上述问题,需要对当前网络资源和卸载任务进行全局上的统筹规划,而SDN网络具有集中控制的特点。因此,本文对移动边缘计算网络和软件定义网络的相关理论知识进行了调研,在此基础上提出一种融合SDN控制器的移动边缘网络架构。它通过SDN控制器来汇总当前的计算任务和网络资源,在此基础上进行合理的卸载任务调度,以达到提升网络服务质量、降低任务处理时延的目的。随后,本文对移动边缘网络的卸载任务调度策略做了进一步的研究,提出了一种先对任务进行聚类,再以聚类后得到的任务簇为单位,对任务进行顺序调度的思路。为了提升调度算法的性能,本文先后对卸载任务的聚类算法和任务调度策略做了深入研究,然后进一步提出了一种优化的聚类算法。它通过改变初始质心的选取方式,中和了现有聚类算法的不足之处,并具有较好的聚类性能。最后,本文基于贪心算法在任务到达极稀疏情况下的性能优势,提出了一种基于任务分簇的混合任务协同调度算法,它融合了多任务调度算法和单任务调度算法在不同网络状况下的优势,根据任务的实时到达率来进行算法的实时修正,对网络繁忙程度的变化具有较好的适应性。本文通过matlab对所提出的任务调度算法进行了仿真分析,验证了其可以有效降低移动边缘计算网络中的平均任务处理时延和任务拒绝率。