近年来,云计算已经成为信息产业的关键支撑技术,各行各业都借用云计算提高了自己企业的运行效率。与此同时,随着5G网络时代的到来,人们正在进入一个万物互联的智能时代,越来越多的移动终端设备需要执行计算密集型任务,这些任务在移动终端的卸载必将导致过高的时延和能耗,而在云端执行又因传输距离过远而又产生过高的传输时延,这两种任务卸载方式都无法满足某些应用程序低时延的要求,同时,有限资源的移动终端与计算密集型任务的资源需求之间的矛盾也日益突出。在此背景下,研究人员提出将用户任务上传至靠近用户端的边缘服务器进行处理的卸载方式,即移动边缘计算。移动边缘计算的运用不仅可以大大降低任务的传输时间和任务的处理时间,还可以有效降低核心网的数据传输压力。在移动边缘计算研究中,任务卸载调度的好坏直接影响到用户体验,因此如何设计一个合理的任务卸载调度方案,是一个十分重要的研究内容。本文主要研究移动边缘计算场景下,移动终端与边缘服务器之间的任务卸载调度方式。在多核多用户任务卸载场景中综合考虑了任务的上传时间和任务在边缘云端的卸载时间,多核服务器采用混合流水车间调度处理方式。为了得到合理的任务卸载方案,降低系统总体时延,提出采用模拟退火算法进行优化问题的求解。仿真结果表明,本文所提的算法,可以显著降低系统时延,提高用户的使用体验。同时本文探究了系统时延的优化瓶颈和带有优先级的任务卸载调度场景。通过在模型中设置不同的优先级,利用算法进行优化问题求解,这种调度方式满足了优先级较高的任务对时延较低的要求,进而证明了该调度模型和算法的适用性和有效性。其次,在多核多用户任务卸载调度场景中,综合考虑了系统时延与系统能耗。同时对传统模拟退火算法存在遗失当前最优解的缺陷进行了改进,在算法搜索中,增加了记忆模块,用来保留搜索过程中的较优解,进而提高算法性能。为了降低系统时延,提出了动态功率分配方案。仿真结果表明,与传统模拟退火算法相比,使用动态功率分配方案和改进后的模拟退火算法可以更近一步地降低系统总目标,获得更好的任务调度方案。同时得到了能耗与时延的关系,找到了一种合理的节能方式并给出了任务卸载调度甘特图。