移动边缘计算环境中的智能基站网络一般由多个配备移动边缘计算服务器的基站构成,如何充分利用基站有限的计算和存储能力,实现网络负载均衡,降低时延和提高流行内容文件的缓存数量是该领域的核心技术问题之一。高效的任务迁移方法可充分降低时延并实现多负载节点负载均衡,有效的缓存分配技术可充分增加服务于用户的缓存文件数量。已有研究工作大多关注用户侧或用户与基站之间计算和存储资源分配问题,未考虑多基站间协作,难以实现基站资源的充分使用。为此,本文开展了如下研究工作:(1)提出了一种以优化基站时延为目的的基于博弈论的基站间任务迁移方法。该方法构建基站间网络模型,确定以计算量和数据量为核心的多类型任务模型,基于M/M/1排队模型建立计算和传输模型,依照最小化时延的目标定义优化函数,并将所研究问题考虑为一个玩家地位均等的非合作博弈,从数学角度验证了纳什均衡的存在及近似转换后的唯一性。进而设计一种迭代算法模拟博弈,通过仿真验证了所提算法的快速收敛性,并得到了不同条件下45%-50%的性能提升。(2)提出了一种最大化效用的基于博弈论的基站间缓存分配技术。该技术考虑了网络服务提供商(NSP)、流行内容提供商(PCPs)和基站组合的异构网络并构建网络模型,根据用户对流行内容文件的需求和基站存储约束建立了文件需求和缓存模型,分别建立了异构网络中不同的利润模型,并依据该模型将所研究问题定义为一个斯塔克伯格博弈,验证了跟随者非合作博弈纳什均衡的存在性和唯一性。最后设计了一种异步算法模拟非合作博弈,仿真验证了所提算法的快速收敛性,缓存文件数增加了 33%。并且当流行文件在50Mb～100Mb之间时缓存文件价格在0.2～0.25可以最大化NSP效用;当剩余缓存空间在50%～90%时,缓存文件在3～4个可以最大化PCP效用。本文所提出的基于博弈论的基站间任务迁移与缓存分配技术能够为移动边缘计算领域内任务迁移与缓存分配研究与实践提供理论参考。