边缘计算的出现解决了传统云计算在实时性、带宽限制和应用服务质量等方面的问题。然而,随着无线接入用户数量的激增和应用场景的不断演进,在共享资源竞争环境下,如何通过社会福利最大化来激励服务提供商共享资源,同时保证资源分配和定价机制的可信性,是边缘计算环境中资源分配面临的新挑战。针对这一挑战,论文以社会福利最大化为目标,基于可信的机制设计,对边缘计算环境中边缘服务器的资源分配与定价机制进行深入研究。论文完成的主要的研究工作如下:（1）针对边缘服务器上连续任务分配问题,论文以提交持续任务的视频监控场景为例,设计了一种基于剩余价值策略的资源分配算法和基于临界值理论的定价算法,其将该问题表示为一个具有多重资源约束的非线性整数规划模型,以解决竞争环境下连续任务分配问题。通过理论证明了机制的可信性和个体理性,实验也表明该方法在执行时间、社会福利和资源利用率方面较现有研究更有优势。（2）针对用户提交任务需求随时间变化的问题,论文以时变云端虚拟机资源分配场景为例,提出了一种面向固定执行时隙的整数规划模型,设计了最优和贪婪近似两种可信拍卖机制,以解决竞争环境下资源分配和定价问题。其中,最优拍卖机制是基于Vickrey-Clarke-Groves（VCG）机制的动态规划（DP）资源分配和定价算法;贪婪拍卖机制是基于优势资源比例排序和二分法的资源分配和定价算法。通过理论证明了两种算法都符合可信机制要求,且计算并证明了贪婪分配算法的近似比率。与最新研究的对比实验表明,所提出的算法具有较高的社会福利、较高的服务用户比例和较短的执行时间。（3）针对计算资源提供商面临的动态任务执行的在线资源分配问题,论文以时变多维资源分配场景为例,提出了一种弹性执行时隙的时变多维资源分配的整数规划模型,设计了基于等待策略和优势资源比排序的资源分配和定价算法。通过理论证明了机制的可信性和个体理性。对比实验表明该方法具有社会福利高、资源利用率高、执行时间短的特点。（4）针对边缘计算场景中涉及共享带宽和异构服务器集群的在线资源分配问题,论文将问题描述为一种带共享资源的多维资源在线分配整数规划模型,基于优势资源比例、等待期策略和服务器选择策略设计了资源分配算法,并基于临界值理论设计了定价算法。通过理论证明了机制的可信性和个体理性,并通过实验分析了共享资源比例、需求规模和相关策略对资源分配的影响。