车辆自组织网络(Vehicular Ad hoc Network,VANET)的特点是不依赖于固定的中心设施,由移动车辆,路边基础设施等来建立临时通信,其中路由算法的好坏决定了整个网络的性能。由于道路上车流量大且移动速度快,带来的网络拓扑结构的快速变化导致通信链路频繁断裂,也加大了能量资源的消耗。另一方面,考虑到对于信息处理的实时性的要求,如果将所有的信息处理都放在云平台去执行,很明显无法满足低延迟以及高质量服务(Qo S)的要求。移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)技术将云计算功能和服务扩展到了网络边缘,通过将计算任务放在边缘服务器上执行,减轻云平台的任务执行压力,保证了信息处理的实时性,提高了数据传输的性能。如果所有用户将其任务都进行卸载,同样会给MEC服务器的计算能力带来很大的压力,因此,任务卸载决策成为了实现高效计算卸载的关键性问题。本文的具体研究内容和创新之处如下:针对车辆节点的高速移动的特殊性,在链路稳定性及网络拓扑控制开销上有了更高的挑战。提出了一种基于边缘计算的分簇AODV路由协议新算法(Ad hoc On-Demand Distance Vector with MEC,AODV-MEC)。综合考虑车辆节点能量,车辆行驶速度的信息,结合车对车以及车对路的通信模式,通过在路边单元RSU中添加边缘服务器,结合分簇的方法,在簇内车辆节点使用V2V通信模式,簇间车辆节点使用V2V与V2R相结合的通信模式来进行路由的选择。该算法在高速移动车辆自组织网络中提高了路由的选择效率,降低了链路因高速移动而导致断开重新建立链接带来的网络拓扑控制开销。实验表明,本算法是可行的。对于车辆的计算任务,提出了一种基于模拟退火的移动边缘计算任务卸载新算法(Task Offloading Algorithm with MEC Based on Simulated Annealing,TOSA),考虑拥有多个路边设备RSU的十字路口环境,并且每个路边设备都配置有MEC服务器,可以为移动用户提供计算卸载的服务,位于MEC服务器群周围的移动设备可以通过任意一个服务器进行任务的卸载,综合考虑时耗与能耗,通过定义用户卸载效用,使用模拟退火算法优化用户的任务卸载决策,得到当前环境下任务卸载效用最高的方案,实验证明该方法在降低计算任务时间的同时有效减少了能耗。