1.一种针对MEC服务器的随机卸载方法，其特征在于，包括步骤：S1、节点获取网络的基本配置信息，并整理成已知参数信息库；

S2、以最小化系统总时延为目标，队列稳定为约束条件，建立系统优化模型；

S3、基于已知参数信息库，并通过黄金分割法对系统优化模型进行求解，经数次迭代求解得到MEC处的随机处理概率；

S4、MEC处基于求解得到的随机处理概率对数据进行自行处理或递交至云端进行处理；

步骤S2中系统总时延包括MEC处理时间、云处理时间，队列稳定约束条件包括MEC处理排队稳定约束条件、云处理排队稳定约束条件。

2.根据权利要求1所述的一种针对MEC服务器的随机卸载方法，其特征在于,系统总时延T的计算公式为：T＝pt+(1‑p)t′    (7)

其中，pt表示MEC处理时间，(1‑p)t′表示云处理时间，p表示MEC处的随机处理概率，t表示MEC处理数据的平均等待时间，t′表示云端处理数据的平均等待时间。

3.根据权利要求2所述的一种针对MEC服务器的随机卸载方法，其特征在于，MEC处理数据的平均等待时间t计算公式如下：t＝dλx+CMEC+d′λx       (3)，其中，d表示用户到MEC的单位长度任务的平均传输延迟，λ表示用户数据流的平均到达率，x表示数据流的平均长度，CMEC表示MEC处理数据的平均计算延迟，d′表示MEC到用户的单位长度任务的平均传输延迟。

4.根据权利要求3所述的一种针对MEC服务器的随机卸载方法，其特征在于，CMEC的计算公式为：其中，μMEC为MEC的服务速率。

5.根据权利要求4所述的一种针对MEC服务器的随机卸载方法，其特征在于，μMEC的计算公式为：μMEC＝fMECK1    (2)

其中，fMEC表示MEC计算机频率，K1表示MEC计算机平均每MHz可处理的数据流大小。

6.根据权利要求5所述的一种针对MEC服务器的随机卸载方法，其特征在于，云端处理数据的平均等待时间t′计算公式如下：其中， 表示MEC到云端的单位长度任务的平均传输延迟，Ccloud为云端处理数据的平均计算延迟， 为云端到MEC的单位长度任务的平均传输延迟。

7.根据权利要求6所述的一种针对MEC服务器的随机卸载方法，其特征在于，云端处理数据的平均计算延迟Ccloud的计算公式为：其中，c(·)为等待公式，n表示云端配备的计算机数量，μcloud表示云端服务器的服务速率；

云端服务器的服务速率μcloud计算公式为：

μcloud＝nfcloudK2    (4)fcloud表示云端计算机频率，K2表示云端计算机平均每MHz可处理的数据流大小。

8.根据权利要求7所述的一种针对MEC服务器的随机卸载方法，其特征在于，步骤S2中，优化模型为：s.t. fMECK1＞λpx    (8‑1)nfcloudK2＞(1‑p)λx    (8‑2)其中，式(8)表示最小化系统总时延，式(8‑1)表示MEC处理排队稳定约束条件，式(8‑2)表示云端处理排队稳定约束条件。

9.一种针对MEC服务器的随机卸载系统，用于实施权利要求1‑8任一项所述的卸载方法，其特征在于，包括依次连接的信息获取模块、模型建立模块、求解模块，数据卸载模块；

信息获取模块，用于获取网络的基本配置信息，并整理成已知参数信息库；

模型建立模块，用于以最小化系统总时延为目标，队列稳定为约束条件，建立系统优化模型；

求解模块，用于基于已知参数信息库，并通过黄金分割法对系统优化模型进行求解，经数次迭代求解得到MEC处的随机处理概率；

数据卸载模块，设于MEC处，用于基于求解得到的随机处理概率控制MEC对数据进行自行处理或递交至云端进行处理。