现有的关于边缘计算的资源分配问题研究大多关注单一资源的分配。针对这一问题，根据用户类型的特点综合考虑计算、网络以及存储资源的分配对于用户的影响，结合边缘、云以及本地的资源情况，制定一个基于用户满意度的资源分配策略。基于流行度缓存请求内容提高用户边缘访问率，搭建用户移动、资源分配以及满意度模型，引入改进的遗传算法求解用户满意度最大化问题。场景仿真对比其它的策略，验证了其优越性。
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