随着物联网技术的蓬勃发展,物联网终端上的应用越来越丰富,所需的计算量也越来越大,但是物联网终端设备的计算能力和存储资源十分有限,任务在终端设备上处理会产生很高的时延,而且终端设备也会受到电源电量的限制,长时间进行数据处理会造成较大的能耗导致续航能力不足,而设备上的应用往往对延时和功耗的要求比较高。为了解决这些问题,传统的做法是将一些复杂的计算任务上传到中心服务器中去执行,但是中心服务器往往距离终端设备较远,进行数据传输将会产生很高的延时。研究人员提出可以考虑将这些复杂计算上传到距离终端设备较近的边缘服务器上去执行,用以减少数据传输的延时。但是边缘服务器也往往会受到计算资源和网络资源的限制,如何进行计算任务的调度以改善任务的整体耗时以及终端续航时间等指标就显得尤为重要。面对边缘计算的分布式任务调度问题,本文主要开展了以下研究工作:(1)针对终端设备由于计算能力有限要进行任务调度处理的问题,本论文详细分析了将任务上传到中心服务器的影响因素,并且给出了任务在本地执行或上传服务器执行的时延以及能耗的组成部分,同时建立了任务调度的问题模型,给出了一种优化时延与能耗的任务调度算法。(2)采用物联网实物设备搭建了任务调度实验系统,系统中包括终端设备、边缘服务器以及中心服务器,终端设备负责数据的采集,并在数据采集之后能够选择将计算任务在本地处理或是上传到服务器上处理。并在树莓派上做了初步试验,使用动态调度算法的数据处理效率,比只在本地进行数据处理或只上传服务器处理的效率要高,初步证明了调度算法的有效性。为了模拟较大规模的终端设备、边缘服务器和中心服务器在上述条件下对任务调度算法的验证,进行了仿真实验,通过分析实验结果,表明该算法是一种近似最优的算法,能够有效的降低系统中的时延与能耗。