该问题以移动边缘计算为背景。云计算的发展使得物联网等移动设备可以通过云端的数据中心获得丰富的计算资源，但也不可避免地产生大量通信延迟，无法满足需即时响应的移动应用需求。边缘计算提出在互联网边缘放置边缘服务器，为移动设备提供高性能、高带宽、低延迟的计算服务。我们研究了移动计算任务以任意时间、次序产生，各任务何处执行（移动设备、某个边缘服务器或云端服务中心）、何时执行（各服务器上任务的调度）以最优化用户服务需求，包括最小化任务响应时间、最大化在截止时间前完成的任务数、最大化所有任务的收益等。针对此类问题，我们设计了一系列当前理论性能最优的在线近似算法，在理论上证明其与离线最优解的竞争比，并基于真实的数据集进行了大规模模拟、搭建边缘计算平台进行实验验证。我们的算法简洁，易于分布式部署。细节如图13所示，相关成果发表在INFOCOM 2019, IEEE/ACM ToN 2019, IEEE TPDS 2020，IEEE/ACM Mobihoc 2020。

 图 1. 在线任务分配和调度算法OnDisc的显著降低平均任务相应时间