随着移动通信技术的发展以及各种移动智能终端的广泛普及,高清视频传输,增强现实/虚拟现实以及自动驾驶等大量的移动互联网新兴服务陆续出现。在此背景下,为了进一步满足诸多应用对于网络的时延、能耗等需求,业界提出了移动边缘计算和超密集组网的概念。基于二者,网络承载能力和网络服务能力都得到了有效的提升。而基于二者的融合架构一方面可以有效的将计算存储等能力拓展到网络边缘;另一方面超密集组网技术也为用户设备扩张带来的连接问题提供了解决方案。此外,计算卸载也可以有效的保障网络中终端用户的时延等需求。虽然已经有很多的相关工作,但是现有的融合架构设计和计算卸载方案都考虑的并不完备。如何将二者有效结合进行架构设计,以及相应的部署方案都可以进一步研究。而现有的计算卸载方案则较少考虑环境的动态变化和用户服务的不同需求,仍有进一步的研究空间。因此,本文针对移动边缘计算与超密集组网融合架构设计进行了深入研究。考虑到超密集组网网络架构特性和移动边缘计算技术特点及网络服务的需求,针对于网络架构的必要设计准则,不仅考虑了融合架构设计,还设计了具体的层级式功能模块,最后基于容器和Kubernetes提出了相应的部署方案。此外,对于计算卸载方案,本文针对于动态时变场景下的多用户计算卸载进行了研究,考虑了信道和用户任务的动态变化。并且针对于多用户计算卸载问题,考虑用户的竞争关系,将整体模型转化为一个随机博弈问题,针对用户计算任务的整体时延和丢包进行了优化,最后基于Nash-Q学习算法进行了求解。仿真部分验证了本文提出的方案性能,基于与常见方案的数值仿真对比,本文的方案能更为有效的处理相关问题。