为了满足移动网络用户多样化、高标准的服务需求,移动边缘网络采用密集组网的方式部署了通信、计算和缓存等多种资源。现有以通信资源调度为核心的网络资源管理方法不能对这些有限并且分散的资源进行有效利用,使得移动边缘网络面临服务效率低和能量消耗大的问题。为了提高移动边缘网络的资源利用效率,就必须充分利用基站之间的协作特性,对分散部署的多种网络资源进行协作调度。由于不同基站的资源调度存在耦合性,并且不同网络资源的分配存在关联性,移动边缘网络资源的协作调度存在一定困难。为了解决网络资源协作调度存在的具体问题,提高移动边缘网络的能量效率、计算服务效率和数据传输效率,本文开展了以下四个方面的研究工作。(1)为了减少移动边缘网络基站的能耗,本文提出了一种协作式基站开关与通信调度方法。由于基站能耗包含了工作能耗和切换能耗,该方法分两步对基站能耗优化问题进行求解。首先,该方法提出了基于能耗准则的用户设备连接分配算法,解决相邻基站开关设置的空间耦合性问题,实现对基站工作能耗的优化。其次,该方法将基站的开关状态转换过程表示为网络流图,进而提出了网络流算法,解决同一基站开关设置的时间耦合性问题,实现对基站切换能耗的优化。实验结果表明,与现有方法相比,本文所提出的方法可以优化基站的开关设置和用户设备的连接分配,从而大幅减少移动边缘网络基站的总能耗。(2)为了减少云无线接入网的能耗,本文提出了一种协作式动态资源调度方法。该方法基于射频远端和基带处理单元的动态开关策略,提出了迭代装箱算法对射频远端的开关设置和基带处理单元的虚拟机整合进行同步优化,从而达到减少网络能耗的目的。同时,为了降低虚拟机迁移对基带信号处理稳定性的影响,该方法还通过控制需要重新整合虚拟机的基带处理单元数量,实现对网络能耗和虚拟机迁移次数的权衡。实验结果表明,本文所提出的方法可以显著减少云无线接入网的能耗,并有效控制虚拟机的迁移次数。(3)为了提高移动边缘网络的计算服务效率,本文提出了一种协作式服务部署与任务请求调度方法。综合考虑计算服务需求的多样性和不同用户设备可连接基站数量的差异,该方法提出了基于计算资源利用效率的服务部署策略。进一步,该方法将服务调度问题转化为计算任务请求与网络资源之间的匹配问题,并提出了基于贪婪策略及网络流方法的集中式算法和基于匹配理论的分布式算法进行求解。实验结果表明,本文所提出的方法可以提高移动边缘网络的计算服务效率,减少需要转发至云计算中心的任务请求流量。(4)为了提高移动边缘网络的数据传输效率,本文提出了一种协作式数据部署与传输调度方法。该方法分两步对基站的数据部署与传输调度进行优化。首先,该方法提出了一种迭代松弛线性规划算法和两种网络流算法,对用户设备与基站之间的连接进行调度,从而优化基站需要缓存的数据文件集合。其次,该方法利用不同用户设备所需数据文件的编码性质,提出了一种采用最大度优先策略的图顶点着色算法,对基站的多播组划分进行优化。实验结果表明,本文所提出的方法可以提高移动边缘网络的数据传输效率,减少基站数据下载与传输的总代价。