随着移动通信技术的迅猛发展,移动智能终端设备已经成为了人们日常工作、学习、生活中不可或缺的一部分。然而为了保证便携性,智能终端设备的物理体积有限,其在计算、存储、续航等方面的能力难以满足各类应用程序的需求。移动云计算技术是一种基于互联网的计算方式,用户可以通过特定接口远程租用云端的物理资源,从而弥补本地存储、计算等资源的匮乏问题。通过移动云计算技术,智能终端设备可以将应用程序上传至云端,授权云端进行处理,这一过程被称为应用卸载。利用移动云计算技术,可以降低对终端设备的性能要求,同时大大提升业务执行效率。然而,相比于飞速发展的计算领域,电池的存储技术却发展缓慢,电池容量已成为移动设备发展难以突破的瓶颈,因此,如何优化应用卸载过程中数据上传至云端的能量消耗对电池的续航能力至关重要。本文主要研究移动云计算应用卸载过程中的资源调度优化算法,主要工作包括:1.本文首先通过改进李雅普诺夫优化方法,对应用卸载过程中上传数据所耗能量进行优化。该算法可以获得一个传输速率的闭式表达式,只需要根据每个时隙信道增益的实际测量值,就可以得到该时隙的传输速率值,从而避免了随机信道的预测偏差。仿真分析表明,该算法可以节省约30%左右的能量。2.由于移动通信业务种类繁多,实际的蜂窝小区中多种业务共存,共享同一段频谱资源。因此,本文又对多业务并存的无线网络环境,即使用移动云计算技术的终端设备与使用其他业务的终端设备并存的无线网络环境进行了研究。提出了不同终端设备间的带宽分配策略和使用移动云计算的设备应用卸载过程中数据上传阶段的能量优化策略。通过带宽分配及传输速率调度,最大限度地提高系统的总吞吐量,同时降低单台终端设备的能量消耗。仿真分析表明,所提算法可以有效兼顾系统吞吐量和终端设备的能耗优化。