1.一种移动边缘计算系统中任务卸载的成本效率优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)搭建移动边缘计算系统。

L

2)计算任务Ri在用户设备上本地执行所需要的所述能量成本 和时间成本Ti；

3)计算任务Ri卸载到第j个基站‑边缘服务器组上执行所需要的能量成本 和时间成本

4)设置任务Ri的卸载决策变量oi，并建立用户服务体验增益模型；

5)计算任务Ri在卸载决策为oi时的成本效率

6)确定基于任务卸载优先级的任务卸载方案，并根据任务卸载方案对任务卸载请求建立通信连接，分配通信资源与计算资源。

2.根据权利要求1所述的一种移动边缘计算系统中任务卸载的成本效率优化方法，其特征在于：所述移动边缘计算系统包括若干用户、若干基站和若干边缘服务器；

所述边缘服务器部署在距离基站l的位置；直线距离等于l的基站和边缘服务器记为基站‑边缘服务器组；

所有基站‑边缘服务器组记为集合 其中，第j个基站‑边缘服务器组的工作能力记为 和 分别表示第j个基站‑边缘服务器组中基站的通信能力和边缘服务器的计算能力；

移动边缘计算系统中热点区域内的用户集记为 所述热点区域为基站通信信号的交叉覆盖区域；其中第i个用户的卸载任务记为 fi和ci分别表示任务卸载需要在通信链路中传输的数据量和任务执行所需的CPU运行周期次数；

αi和βi分别表示任务所属服务对服务能耗和服务时延的敏感度，且αi+βi＝1；

3.根据权利要求1所述的一种移动边缘计算系统中任务卸载的成本效率优化方法，其L特征在于，任务Ri在用户设备上本地执行所需要的能量成本 和时间成本Ti分别如下所示：L

式中，δi和 分别表示第i个用户设备一个CPU运行周期内消耗的能量和计算能力；ci表示任务执行所需的CPU运行周期次数。

4.根据权利要求1所述的一种移动边缘计算系统中任务卸载的成本效率优化方法，其特征在于：任务Ri卸载到第j个基站‑边缘服务器组上执行所需要的能量成本 和时间成本分别如下所示：式中， 分别表示任务卸载过程中数据传输的能量成本和任务执行的能量成本； 为第j个边缘服务器运行一个CPU周期的能量消耗；fi和ci分别表示任务卸载需要在通信链路中传输的数据量和任务执行所需的CPU运行周期次数；

其中，计算能力 任务Ri在通信链路中的数据传输速度vi,j分别如下所示：式中，pi和N0分别为第i个用户设备的信号发射功率和噪声功率，gi,j为第i个用户设备到第j个基站的信道增益；

通信能力 如下所示：

式中， 表示第j个基站‑边缘服务器组中基站的通信能力。

5.根据权利要求1所述的一种移动边缘计算系统中任务卸载的成本效率优化方法，其特征在于，用户服务体验增益模型如下所示：式中， 表示任务Ri本地执行时，第i个用户设备产生的能耗； 表示任务Ri本地执行时，第i个用户设备产生的服务时延； 表示任务Ri卸载到第oi个基站‑边缘服务器组上执行时，第i个用户设备产生的能耗； 表示任务Ri卸载到第oi个基站‑边缘服务器组上执行时，第i个用户设备产生的服务时延； 为用户服务体验增益值。

6.根据权利要求1所述的一种移动边缘计算系统中任务卸载的成本效率优化方法，其特征在于，利用用户服务体验增益模型确定任务Ri的卸载决策的方法是：计算任务Ri卸载到第j个边缘服务器上执行的用户服务体验增益值 若 则任务Ri在本地执行，卸载决策变量oi＝0；否则，任务Ri卸载到边缘服务器上执行，卸载决策变量oi＝j。

7.根据权利要求6所述的一种移动边缘计算系统中任务卸载的成本效率优化方法，其特征在于，任务Ri在卸载决策为oi时的成本效率 如下所示：式中，η为均衡能量成本项和时间成本项的系数。

8.根据权利要求1所述的一种移动边缘计算系统中任务卸载的成本效率优化方法，其特征在于：确定基于任务卸载优先级的任务卸载方案，步骤包括：

1)初始化变量，包括任务集合变量 基站‑边缘服

务器组的工作能力变量 未分配的任务集合变量 卸载决策变量 记录基站‑边缘服务器组的工作负载情况的变量其中 表示第j个基站‑边缘服务器组的计算工作负载；

表示第j个基站‑边缘服务器组的通信工作负载；

2)以工作负载最小的基站‑边缘服务器组为工作组，工作组的序号χ如下所示：式中， 表示求解基站‑边缘服务器组中工作负载最小的基站‑边缘服务器组序号；

L

3)对未分配的任务集合 进行分类，分类得到本地执行的任务集合Θ和卸载到边缘R R服务器上远程执行的任务集合Θ ；其中，任务集合Θ中的任务远程执行所对应的用户服务体验增益 大于1；

L R

任务集合Θ和任务集合Θ如下所示：

利用用户服务体验增益模型确定当前任务Ri的卸载决策，若当前任务Ri在本地执行，则L R将当前任务Ri写入任务集合Θ中，反之，将当前任务Ri写入任务集合Θ中。

R

4)为任务集合Θ中的任务制定卸载优先级，其中，任务Ri的卸载优先级Pi如下所示：式中， 表示任务Ri在本地执行与在第χ个边缘服务器上执行两种情况下第i个用户设备产生的能耗之比； 表示任务Ri在本地执行与在第χ个边缘服务器上执行两种情况下第i个用户设备产生的服务时延之比； 和 分别表示任务Ri在本地执行与在第χ个边缘服务器上执行两种情况下系统产生的能量成本之差和时间成本之差； 分别表示任务Ri在第χ个边缘服务器上执行下系统产生的能量成本和时间成本；

5)确定当前时刻卸载优先级最大的任务 并将卸载优先级最大的任务 卸载到工作组χ上执行，即任务 卸载决策卸载优先级最大的任务 如下所示：

式中， 表示求解任务中卸载优先级最大的任务序号；

6)第 个任务卸载到第χ个基站‑边缘服务器组后，更新系统状态变量，即：式中， 分别表示更新后的未分配的任务集合、第χ个基站‑边缘服务器组的计算工作负载和通信工作负载； 表示更新前第χ个基站‑边缘服务器组的计算工作负载和通信工作负载； 表示卸载第 个任务需要在通信链路中传输的数据量；

7)返回步骤2)，直至 为空集或所有的基站‑边缘服务器组的空闲系统资源不足以处理任务卸载请求；

8)重复步骤2)至步骤7)，得到任务卸载决策集 任务卸载决策集O即为任务卸载方案。

9.根据权利要求8所述的一种移动边缘计算系统中任务卸载的成本效率优化方法，其特征在于：当任务Ri的卸载决策变量oi＝j时，任务Ri卸载到第j个基站‑边缘服务器组上执行；当任务Ri的卸载决策变量oi＝0时，任务Ri卸载失败，任务Ri在第i个用户设备上本地执行；

10.基于权利要求1至9任一项所述的一种移动边缘计算系统中任务卸载的成本效率优化方法的系统，其特征在于：包括移动边缘计算系统、能量成本和时间成本计算模块、单任务卸载决策生成模块、任务卸载成本效率计算模块、任务卸载方案生成模块和数据库；

所述能量成本和时间成本计算模块计算任务Ri在用户设备上本地执行所需要的能量成L本 任务Ri在用户设备上本地执行所需要的时间成本Ti 、任务Ri卸载到第j个基站‑边缘服务器组上执行所需要的能量成本 和任务Ri卸载到第j个基站‑边缘服务器组上执行所需要的时间成本 并发送至单任务卸载决策生成模块、任务卸载成本效率计算模块；

所述单任务卸载决策生成模块存储有用户服务体验增益模型；

所述单任务卸载决策生成模块利用用户服务体验增益模型确定任务Ri的卸载决策，并发送至任务卸载成本效率计算模块；

所述任务卸载成本效率计算模块计算任务Ri在卸载决策为oi时的成本效率所述任务卸载方案生成模块确定基于任务卸载优先级的任务卸载方案，并根据任务卸载方案对任务卸载请求建立通信连接，分配通信资源与计算资源；

所述数据库存储能量成本和时间成本计算模块、单任务卸载决策生成模块、任务卸载成本效率计算模块、任务卸载方案生成模块的数据。