1.一种基于MEC多服务器的车联网资源分配方法，其特征在于，所述方法包括：根据车联网资源分配的优化目标，将车联网资源分配的任务完成时间和设备能耗的加权和得到系统效益函数；

将所述系统效益函数解耦为在特定任务卸载决策下的资源优化函数以及基于资源优化结果的卸载决策优化函数；

将所述特定任务卸载决策下的资源优化函数二次解耦为车辆的传输功率分配函数和MEC服务器的计算资源分配函数；

使用二分法求解车辆的传输功率分配函数的拟凸优化问题，得到最优传输功率分配策略；

使用KKT条件求解MEC服务器的计算资源分配函数的凸优化问题，得到最优计算资源分配策略；

基于最优传输功率分配策略和最优计算资源分配策略结果，使用多轮组合卸载调度机制，将对任意初始集内可行解的筛选与对任意初始集外可行解的筛选两部分组合起来，同时进行，经过对各MEC服务器、各占用子带宽、以及各辆车的多轮迭代，共同得到最优卸载策略集；

执行所述最优卸载策略时对应的多MEC服务器场景下的传输功率、计算资源进行车联网资源分配。

2.根据权利要求1所述的一种基于MEC多服务器的车联网资源分配方法，其特征在于，所述系统效益函数的表达式为：s.t.C1:

C2:

C3:

C4:

C5:

C6:

C7:

其中，Q表示系统收益函数； 表示任务卸载决策集， 表示传输功率分配决策集； 表示计算资源分配决策集；Q表示车联网资源分配的优化目标； 表示车辆用户集合； 表示MEC服务器集合； 为每个基站可用子带宽的集合；xvm表示车辆v任务卸载到MEC服务器m的决策变量； 表示车辆v的任务在本地完成时间；

tv表示车辆v任务卸载至MEC服务器远端执行所需的时间； 表示车辆v在本地执行任务能耗；Ev表示车辆v的任务卸载至MEC服务器远端执行所需的能耗；δ表示加权和控制因子；约束C1表示卸载决策为二元变量；约束C2表示车辆任务卸载到MEC服务器或者在本地执行；约束C3表示每个子通道最多可以分配给一个车辆；约束C4表示最多可向MEC服务器卸载的车辆数量；约束C5为车辆的功率约束，pv表示车辆v将任务卸载到MEC服务器的传输功率，Pv表示车辆v所对应的最大传输功率；约束C6表示MEC服务器分配给车辆的计算资源必须为正，fvm表示MEC服务器m分配给车辆v的计算资源；约束C7表示卸载任务所需的计算资源总和不超过MEC服务器的计算能力，fm表示MEC服务器m所拥有的计算资源。

3.根据权利要求2所述的一种基于MEC多服务器的车联网资源分配方法，其特征在于，将所述资源优化函数解耦为满足约束C1～约束C4的特定任务卸载决策下的资源优化函数以及基于资源优化结果的卸载决策优化函数，分别表示为：s.t.C5:

C6:

C7:

s.t.C1:

C2:

C3:

C4:

其中， 表示特定卸载任务决策下的资源优化函数； 表示基于的资源优化结果 所求解出的卸载决策优化函数。

4.根据权利要求3所述的一种基于MEC多服务器的车联网资源分配方法，其特征在于，将特定卸载任务决策下的资源优化函数代入所述系统效益函数中，并化简求得所述资源优化函数表示为：s.t.C5:

C6:

C7:

其中， 表示最大化系统效益函数下的资源分配结果是车辆的传输功率分配， 是MEC服务器的计算资源分配；ξ为车辆v的功率放大效率， 为特定任务卸载决策的系数； 表示车辆v自身具有的计算资源，fvm为MEC服务器m分配给车辆v的计算资源。

5.根据权利要求4所述的一种基于MEC多服务器的车联网资源分配方法，其特征在于，将所述资源优化函数进行二次解耦所得的所述传输功率分配函数表示为：其中， 表示最大化系统效益函数下的传输资源分配结果

6.根据权利要求4所述的一种基于MEC多服务器的车联网资源分配方法，其特征在于，将所述资源优化函数进行二次解耦所得的所述计算资源分配函数表示为：其中， 表示最大化系统效益函数下的计算资源分配结果

7.根据权利要求3所述的一种基于MEC多服务器的车联网资源分配方法，其特征在于，所述卸载决策优化函数表示为：s.t.C1:

C2:

C3:

C4:

其中， 表示特定卸载任务决策下的最优传输资源分配； 表示特定卸载任务决策下的最优计算资源分配。

8.根据权利要求2所述的一种基于MEC多服务器的车联网资源分配方法，其特征在于，车辆v的任务卸载至MEC服务器远端执行所需的时间tv的计算过程包括：车辆v选择从其附近可连接的任意一个基站将计算任务卸载到对应的MEC服务器上；

基于OFDMA上行传输方式，求出车辆v的上行传输速率，并计算出车辆v的任务在远端执行的传输时延获取MEC服务器的计算时延 将任务远端执行的传输时延 与MEC服务器的计算时延求和从而求解出车辆任务卸载至MEC服务器远端执行所需的时间tv。

9.根据权利要求1所述的一种基于MEC多服务器的车联网资源分配方法，其特征在于，所述最优卸载策略集的计算过程包括使用多轮组合卸载调度机制，对任意初始任务卸载决策集内的某些任务卸载元素进行删除操作，得到初始策略集内的可行解；同时，向初始卸载策略集相斥子集中任意添加任务卸载元素，对不满足约束条件C2、C4的元素进行删除操作，得到初始卸载策略集外潜在的可行解；对各MEC服务器、各占用子带宽、以及各车辆进行多轮迭代，最后，两部分可行解组成了最优卸载策略集合。