移动边缘计算（Mobile Edge Computing,MEC）将部分或者全部计算任务从设备卸载到附近的边缘服务器,从而提高其计算能力。边缘用户往往受到能量和局部计算能力的限制,需要平衡卸载和局部计算。然而,在传统的MEC系统,设备尺寸和制造成本限制了配备的电池寿命和低性能计算,这些设备就无法适应需要可持续计算的应用。智能反射表面（Intelligent Reflecting Surface,IRS）通过智能控制无线电波的反射、散射和折射特性,减轻MEC系统卸载时的负面影响。在IRS控制的系统网络中,IRS提高移动网络的频谱效率和能量效率,不用消耗额外的能量。基于此,将IRS布置MEC系统中,提高MEC系统网络的性能。本文旨在通过优化算法和无限供能决策优化IRS辅助的MEC系统的能耗和计算效率。主要研究内容如下:（1）IRS辅助MEC系统的能耗优化。在传统的MEC系统中,计算卸载过程可能需要消耗额外的能量。为了降低系统的能耗,将IRS与MEC系统相结合。在该网络系统中,多个用户通过IRS的反射链路和直射链路,使用非正交多址变换（Non-orthogonal Multiple Access,NOMA）方式将自身计算任务全部卸载到移动边缘服务器上。主要研究两个用户来分析IRS对NOMA-MEC卸载的影响,从而了解NOMA-MEC的性能。以最小化目标用户的能耗建立了优化问题。为了解决目标问题的非凸性,首先使用块坐标下降法将目标问题分解成三个子问题,分别为传输功率优化、时延优化和相移优化。在传输过程中,用户首先使用分配给另一用户的时隙来共享一些任务,然后在它专用时隙内共享其他任务数据。最后,使用相移优化、时延优化和功率优化的几何表达式来得到策略的性能。仿真数值验证了数值推导的正确性,表明跟其他方案相比,所提出的优化方案能够降低系统的能耗。（2）IRS-MEC网络计算效率最大化。当MEC卸载的链路出现故障时,系统能量消耗将变得巨大,从而影响其计算效率。研究IRS增强型无线供能MEC系统,利用IRS技术来提高无线供能和任务卸载的计算效率。首先通过直射链路和IRS反射链路,配备了无线供能站的移动边缘服务器对移动用户设备供能。然后,移动用户设备在收集能量的限制的情况下,将部分计算任务卸载到移动边缘服务器。最后,移动边缘服务器将计算结果回传给用户设备。通过联合优化IRS供能时和卸载时的相移,用于无线供能和任务卸载的传输功率和时隙分配,最大化IRS增强无线供能MEC网络的计算效率。基于此,提出了一种迭代算法来解决非凸优化问题。仿真结果表明,相比其他基准方案,提出的方案可以明显提高MEC系统的计算效率。