5G网络时代流量激增,边缘计算将面临高带宽、低时延、高可靠性等各类5G网络业务服务需求挑战。由于节点通信、计算、存储资源有限,在突发性、密集型、大流量的任务请求下,边缘计算将出现网络抖动、延迟过高、访问拥塞、服务失效、分发效率低等问题。为保障网络服务质量,提高服务效率,必须通过构建有效的协同服务机制,激励节点参与协作,融合网络服务资源,自适应管理协同服务。本文针对边缘计算协同服务中信誉评价机制、协同服务组织策略、任务迁移与分发策略进行了研究,其主要研究工作如下:(1)为解决通信链路状态不稳定,节点通信资源有限,节点行为不可预知条件下,如何进行节点信誉和协同服务质量评价的问题,提出一种在边缘计算网络下信誉度评价模型。该方法根据协同节点在网络中的身份、状态和行为信息构建基础隐式信任关系,并根据不同任务类型,基于延迟、抖动、丢包、期望速率等服务质量评价进行用户满意度建模,实现基于信誉度的协同服务质量QoS评价反馈。仿真实验结果表明,该机制能够有效地反映在不同链路状态和交互结果下节点间的信任关系,更有效地促进节点协作。(2)为了解决边缘计算如何进行快速分发任务、执行任务迁移和卸载决策的问题,提出一种在多约束条件下边缘计算可信协同任务迁移策略。该策略基于任务需求,由边缘计算协同服务盟主节点组织调度协同服务盟员,基于用户任务迁移的K维权重指标,确定协同盟员调度优先级,以盟员负载均衡性为适应函数,通过贪心算法执行盟员任务分配与调度,基于路由捎带选择备用节点,通过迁移优先级评估,实现协同服务异常时的调度和迁移;基于协同服务任务大小、成功率等交互特征,提出边缘计算协同服务池信誉评价模型和满意度评价模型,实现动态跟踪协同服务池状态,自适应管理协同服务池规模和负载,由此提高边缘计算任务迁移的服务质量,保障任务迁移的可靠性。仿真实验结果表明,该机制能有效完成协同任务分发与迁移调度,提高边缘计算协同效率,保障网络服务质量。