在车联网场景中,原有的“云-车”网络架构已经无法满足自动驾驶、虚拟现实等新型任务对时延的要求。而在移动边缘计算实现将服务器部署在靠近用户一侧,向用户提供IT服务环境及云计算能力,减少了任务卸载所需的时延消耗。然而边缘服务器所拥有的资源同样有限。为了提高任务卸载成功率及减少任务卸载能源消耗与时延消耗,本文提出以下任务卸载方案:(1)针对任务计算卸载、边缘服务器能源消耗、任务成功率等问题,提出一种基于软件定义网络的移动边缘计算卸载策略。在该策略中对任务特性、能量消耗和时延消耗等几个维度进行建模。根据任务特性采用K均值聚类算法对任务进行分析并计算出其具体卸载位置,同时根据软件定义网络控制器获取边缘端服务器的网络资源,保证当多个计算任务来临时,能够实现多个边缘服务器之间的负载均衡。经仿真结果表明,该策略能够在提高边缘计算服务器任务卸载成功率的同时也减少完成任务所需的时延消耗与边缘计算服务器的能源消耗。(2)针对网络流量中许多流量是对同一内容发起的请求且根据不同任务的紧急情况,提出车联网中基于云-边合作的移动边缘卸载策略。在该策略中对完成任务所需要的计算资源、最大可容忍时间、请求内容数、任务大小等几个维度进行建模并计算其优先级,最后根据卸载至不同服务器预期资源消耗决定其最终卸载位置。经仿真结果表明,该策略在提高边缘服务器中高优先级任务计算效率的同时也能够减少完成全部任务所需的时延消耗及能源消耗。