1.一种移动边缘计算网络节能的多任务分配方法，其特征在于，包括步骤：S1、获取多个用户与多个无人机的基本信息，用户基本信息包括用户位置信息、所需卸载任务信息，无人机基本信息包括无人机位置信息；

S2、建立一个以最小化任务计算卸载能耗为目标，以分配决策、无人机容量、无人机能量为约束的系统优化模型；

S3、基于无人机基本信息、用户基本信息，对系统优化模型进行求解，以得到任务分配方案。

2.根据权利要求1所述的一种移动边缘计算网络节能的多任务分配方法，其特征在于，步骤S2中，分配决策约束为：每个任务只能分配到一架无人机上，表示为：其中，xknm∈{0,1}，xknm＝1表示第k个用户的第n个任务fnk分配到无人机m上，xknm＝0表示第k个用户的第n个任务fnk在本地处理，n＝{1,2,3,...,N},k＝{1,2,3,...,K}，N表示相应用户的任务总数，K表示用户总数，m＝{1,2,3,...,M}，M表示无人机总数。

3.根据权利要求2所述的一种移动边缘计算网络节能的多任务分配方法，其特征在于，步骤S2中，无人机容量约束为：分配给相应无人机的任务容量不能超过相应无人机的最大存储容量，表示为：

其中，Qm表示无人机m的最大存储容量。

4.根据权利要求3所述的一种移动边缘计算网络节能的多任务分配方法，其特征在于，步骤S2中，任务计算卸载能耗包括任务卸载到无人机的能耗以及任务由用户本地处理所需的能耗。

5.根据权利要求4所述的一种移动边缘计算网络节能的多任务分配方法，其特征在于：任务卸载到无人机的能耗计算，包括步骤：A、基于用户位置信息、无人机位置信息，计算用户与无人机之间的视距无线传输概率；

B、基于用户位置信息、无人机位置信息、视距无线传输概率计算用户与无人机之间的路径损耗；

C、基于路径损耗计算用户与无人机之间的信道容量；

D、基于信道容量计算任务卸载到无人机的能耗，表示为：其中，Eknm表示任务fnk卸载到无人机m的能耗， 表示任务fnk的传输能耗，表示任务fnk在无人机m处理的能耗，Pk表示用户k的发送功率，Rkm表示用户k与无人u

机m之间信道容量，P表示无人机每秒处理任务的能耗，Ynk表示完成任务fnk所需的CPU周期，fm表示无人机m的计算能力；

任务由用户本地处理所需的能耗计算公式为：E′kn＝znkYnk，

其中，E′kn表示用户k的第n个任务在本地处理所需的能耗，znk表示完成任务fnk每CPU周期的能耗，Ynk表示完成任务fnk所需的CPU周期。

6.根据权利要求5所述的一种移动边缘计算网络节能的多任务分配方法，其特征在于，步骤S2中，无人机能量约束为：无人机的总能耗小于无人机最大能量ε，表示为：

7.根据权利要求6所述的一种移动边缘计算网络节能的多任务分配方法，其特征在于，步骤S2中，系统优化模型表示为：s.t.

xknm∈{0,1}

8.根据权利要求7所述的一种移动边缘计算网络节能的多任务分配方法，其特征在于，步骤S2与步骤S3之间还包括步骤：根据用户所需卸载任务数量创建与该用户位置相同的虚拟用户，并将该用户所需卸载任务分配至虚拟用户，以使每一用户分配一个所需卸载任务。

9.根据权利要求1所述的一种移动边缘计算网络节能的多任务分配方法，其特征在于，步骤S3中，具体采用模拟退火方法进行求解。

10.一种移动边缘计算网络节能的多任务分配系统，基于权利要求1‑9任一项所述的分配方法，其特征在于，包括依次联接的信息获取模块、求解模块、模型建立模块；

信息获取模块，用于获取用户与无人机的基本信息，用户基本信息包括用户位置信息、所需卸载任务信息，无人机基本信息包括无人机位置信息；

模型建立单元，用于建立一个以最小化任务计算卸载能耗为目标，以分配决策、无人机容量、无人机能量为约束的系统优化模型；

求解模块，基于无人机基本信息、用户基本信息，对系统优化模型进行求解，以得到任务分配方案。