随着5G通信、新型存储系统、轻量级函数库等技术的不断成熟,以及携带智能芯片的终端设备的大范围普及,万物互联(Internet of Everything,IoE)的时代已经到来,这使得人们对网络数据流量和设备计算能力的需求不断增加。为了满足这些需求,具有本地部署、靠近用户、低时延等特点的边缘计算成为了学术界和工业界的研究重点。部署在网络边缘的设备为其覆盖范围内的用户终端提供了一定的计算资源和存储资源。由于边缘设备在覆盖范围和资源能力方面的限制,网络中仍存在负载不均衡的问题。因此,本文针对私有小型基站组成的有线局域网中部署边缘协同计算展开了研究,研究内容包括:第一、提出了分层的边缘计算网络体系结构。首先,基于“端—边—云”面向物联网应用的计算体系的融合发展趋势,结合不同计算系统的技术特征,提出了分层的边缘计算网络体系结构,即终端网络层(物理)和边缘计算层(虚拟),详细分析了各层在资源共享等方面的技术特征和需求。第二、提出了基于博弈论的边缘计算资源分配算法(edge computing resource allocation algorithm based on game theory,ERAG)。面向小型基站的长期性能优化问题,首先根据任务到达特性、小型基站间信用关系、计算任务的时延和能耗,以及有线信道拥塞等因素建立系统模型。其次,针对小型基站在长期优化过程中小型基站能耗约束问题,建立了基于李雅普诺夫漂移惩罚技术的能耗赤字队列。然后,根据小型基站纯分布式部署的特性,提出了基于博弈论的边缘计算资源分配算法。该算法通过小型基站间的非合作博弈,实现了小型基站成本的最小化。最后,通过MATLAB进行了仿真对比实验,验证了该算法在能耗和时延方面有较为明显的优化,同时验证了在博弈过程中可达到纳什均衡。