摘要
随着移动互联网和物联网技术的快速发展，移动设备数量呈爆炸式增长，移动应用对计算资源和通信资源的需求也越来越高。
传统的云计算模式由于集中式处理数据，存在着时延高、带宽占用大等问题，已无法满足日益增长的移动应用需求。
移动边缘计算（MobileEdgeComputing，MEC）作为一种新兴的计算范式应运而生，它将计算和存储资源部署在网络边缘，为移动设备提供低时延、高带宽、高质量的服务。
然而，有限的计算资源和通信资源如何在用户、应用和服务之间进行高效分配，是MEC系统面临的一个关键挑战。
为了最大限度地提高系统性能并满足用户需求，需要对MEC系统中的资源进行联合优化。
本文针对移动边缘计算中的资源联合优化问题进行深入研究，首先介绍了移动边缘计算和资源联合优化的相关概念，并分析了当前面临的挑战。
然后，对现有的资源联合优化算法进行了分类和比较，并重点讨论了基于__算法和__算法的两种优化方法。
最后，对未来移动边缘计算资源联合优化研究方向进行了展望。
关键词：移动边缘计算，资源联合优化，__算法，__算法，__
#1.1研究背景及意义
随着智能手机、平板电脑、可穿戴设备等移动终端的普及，移动数据流量呈爆炸式增长，预计到2025年将达到4.8ZB[1]。
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