移动边缘计算（Mobile　Edge　Computing,MEC）作为一种新兴的计算范式，旨在弥补物联网中移动设备的计算、存储和带宽等资源的不足。由于地域、时间等因素，边缘服务器间的负载差异大，因此边缘服务器的负载均衡至关重要。文中提出了一种基于博弈论的边缘服务器负载均衡策略，其满足边缘服务器间的负载均衡需求。首先，将MEC服务器负载均衡问题建模为非合作博弈，引入基于近端分解算法（Proximal　Decomposition　Algorithm,PDA）的正则化方法来得到唯一的纳什均衡解。然后，根据建立的博弈模型，提出了一种分布式边缘服务器负载均衡算法（Distributed　Load　Balancing　Algorithm,DLBA），优化系统响应时间与能耗。实验结果表明，DLBA能够通过较少的迭代次数快速达到纳什均衡点，且DLBA得到的策略在平均响应时延方面较本地计算策略、基于计算能力分配策略降低了18.39%和9.91%；在平均能耗方面较本地计算策略、基于计算能力分配策略降低了2.42%和7.33%；与粒子群遗传算法得到的最优策略差距较小，但计算时间仅为粒子群遗传算法的1.81%。因此，该策略可以有效降低系统响应时间和能量消耗，且执行时间较短，适用于真实场景。