随着物联网的发展,越来越多的移动设备通过无线连接到互联网,传统的集中式云计算无法满足爆炸式的数据增长,移动边缘计算(MEC)应运而生,同时5G通信技术的发展也大大方便了迁移计算。在MEC系统中,优化目标大多是最小化系统的能耗,而任务分发算法就起了很重要的作用,所以本课题主要研究MEC系统中的任务分发算法,并且针对已有的任务分发算法的缺点和不足,进行了补充和完善。在原有的MEC系统中增加了数据共享的概念,并在此基础上对于几类任务的分发问题进行了研究。首先,本文分析了在MEC系统中数据共享的意义,并在此基础上对不可分任务的分发问题进行了探讨,在分析了此类问题的难度后提出了一个基于线性规划的近似算法,并且不仅通过理论分析证明了该算法的近似比,而且设计了多组实验验证了算法的性能,数学分析和实验结果都表明了本课题所提出的算法可以很好的解决不可分任务的分发问题。其次,为了补充对MEC系统中任务的定义,本文分析了可分任务的存在性以及意义,研究了可分任务在MEC系统中的调度问题,并且根据不同的优化目标将此类问题形式化为两个特殊的集合覆盖问题,提出了对应的启发式算法来求解此类问题。最终设计了几组对照实验,实验结果不仅体现出可分任务相对不可分任务的优点,也体现了本文针对此类问题提出的两个算法能够适用于不同的应用场景。最后,将任务间的偏序关系也纳入研究范围,讨论了有序任务的分发问题。在借鉴了已有的异构任务分发算法的基础上,针对本文提出的MEC系统进行了创新,并且给出了合理的理论分析作为算法正确性的保障。通过大量的对照实验验证了本文所提出算法的高效性。