Con el rápido desarrollo de nuevos sistemas de energía, diversos nuevos servicios de energía han impuesto requisitos más estrictos sobre los recursos y el rendimiento de la red. Sin embargo, el método tradicional de transmitir datos de solicitud a la plataforma de gestión de IoT para un procesamiento unificado sufre de grandes retrasos debido a las largas distancias de transmisión, lo que dificulta cumplir con los requisitos de retraso de los nuevos servicios de energía. Por lo tanto, para reducir el retraso de transmisión, es necesario realizar la transmisión de datos, el almacenamiento y el cálculo localmente. Sin embargo, debido a los recursos limitados de los nodos individuales en la red de comunicación inalámbrica de energía local, se deben abordar problemas como el acoplamiento estrecho entre dispositivos y recursos y la falta de asignación flexible. La asignación colaborativa de recursos entre múltiples nodos en la red local es necesaria para satisfacer los requisitos de recursos multidimensionales de los nuevos servicios de energía. En respuesta a los problemas de recursos limitados de los nodos, la asignación de recursos inflexible y la alta complejidad de la asignación de recursos multidimensionales en las redes de comunicación inalámbrica de energía local, este documento propone un modelo de optimización conjunta multiobjetivo para la asignación colaborativa de recursos de comunicación, almacenamiento y computación. Este modelo utiliza las características computacionales de los recursos de comunicación para reducir la dimensionalidad de la función objetivo. Además, se propone un algoritmo de optimización de enjambre de ratones basado en mejoras de múltiples estrategias. Los resultados de la simulación demuestran que este método puede reducir efectivamente el retraso total del sistema y mejorar la utilización de los recursos de la red.