随着移动设备数量与需要处理的数据日益增多,应用程序的能耗要求也不断提高,传统的云计算已经无法满足现有高能耗应用程序的顺畅执行。云计算模式转向边缘计算模式是近五年的一个新的趋势。在边缘计算环境中,移动设备不但能够访问边缘服务器,还能将自身的任务通过卸载的方式映射到边缘服务器上执行,卸载的主要目的之一就是为了降低移动设备能耗,而移动设备的能耗优化一直被认为是实现设备智能化和克服电池续航能力低的重要一步。为了减少移动设备能耗,本文首先采用优先级的方式将程序划分为几个互连的分区,然后将每个分区中需要卸载的任务最优地映射到边缘服务器。其中在任务映射至边缘服务器时,本文提出了一种基于动态电压及频率调节技术来降低移动设备能耗。为解决优先级划分和任务映射这2个问题,本文的主要工作如下:(1)通过确定每个子任务的优先级的方式,将同一优先级的任务划分到同一分区;(2)提出了基于遗传算法的任务映射方案,将任务分配到当前最优的边缘服务器上执行;(3)在满足任务截止时间的条件下,通过动态电压及频率调节技术尽可能地降低移动设备能耗。仿真结果表明:(1)基于遗传算法的任务映射方案比任务在本地执行节省了54.7%;(2)在任务独立时延条件下,基于动态电压的遗传算法比任务在本地执行节省了 57.18%;(3)在任务整体时延条件下,基于动态电压的遗传算法比任务在本地执行节省了61.15%。