移动边缘计算（MEC）的出现使移动用户能够以低延迟访问部署在边缘服务器上的服务。然而，MEC仍然存在各种挑战，尤其是服务部署问题。边缘服务器的数量和资源通常是有限的，只能部署数量有限的服务；此外，用户的移动性改变了不同服务在不同地区的流行度。在这种情况下，为动态请求部署合适的服务就成为一个关键问题。针对该问题，通过了解动态用户请求来部署适当的服务以最小化交互延迟，将服务部署问题表述为一个全局优化问题，并提出了一种基于集群划分的资源聚合算法，从而在计算、带宽等资源约束下初步部署合适的服务。此外，考虑动态用户请求对服务流行度及边缘服务器负载的影响，开发了动态调整算法来更新现有服务，以确保服务质量（QoS）始终满足用户期望。通过一系列仿真实验验证了所提出策略的性能。仿真结果表明，与现有基准算法相比，所提出的策略可以降低服务交互延迟并实现更稳定的负载均衡。
