目前,以泛在计算为背景的研究广泛开展,在泛在网络中,用户可以以一种"3W"(Wherever, Whatever, Whenever)的方式享受泛在业务。随着信息化社会的迅猛发展,大量的异构终端出现在用户周边,使网络边缘得到了极大的扩展,这些分布式终端设备能够通过互联互通协作构成智能网络来增强业务能力。泛在末梢环境下的终端具有异构性,因此对每个泛在业务,如何在业务组合环节选取异构终端形成高性能的协作终端集来尽可能地满足泛在业务需求是需要研究的问题。通常情况下,往往多个用户同时发起泛在业务请求,有效的多终端协同不能表现为仅保障一个泛在业务质量,而影响其他业务的质量。面对多用户多请求的情况,如何衡量和保证各用户的效益是亟待解决的问题。移动自组网作为一种典型的泛在末梢网络的组网方式,具有拓扑动态变化、不依赖固定设施、组网快速灵活、分布式控制、节点计算性能有限等特点。随着泛在计算的快速发展,移动终端不断被集成到泛在环境中来为复杂的泛在业务提供更加丰富的资源,尤其是在移动自组网中。由于移动终端具有内存小、CPU处理能力弱、使用电池供电等局限性,如何在同时保证多用户和终端效益的前提下对有限的资源进行合理、有效的分配显得至关重要。本文的主要贡献包括：(1)为了实现异构终端间的有效协同,解决泛在末梢环境中网络资源和终端能力有限性带来的多用户效益冲突分配问题,该文提出了一种面向多用户效益均衡的终端协同机制。首先以相对熵为均衡性指标设计了均衡服务质量效益函数,建立了而向多用户的终端聚合问题模型；然后,该机制对问题模型进行降维简化,提出了基于均衡的终端聚合算法；最后,通过C++和MATLAB仿真表明,在该机制下,用户均衡性改善了0.5%-20%,由此证明该方法很好地权衡和保证了多泛在业务请求下各用户效益。(2)为了解决资源受限条件下尽可能使用户和终端效益均衡最大化的问题,本文从经济学角度出发,对移动终端上的能量资源进行定价,提出了面向用户和网络效益均衡的终端协同机制。首先规范了面向用户和终端效益的资源定价模型；然后基于增广拉格朗日方法设计了一种资源协商机制,包括采用增广拉格朗日乘子求解两类子问题和多轮资源协商策略；最后,仿真结果表明,该机制能够在预算、响应延时和能量资源的约束下有效地优化系统效益、均衡用户和终端效益。