1.一种基于区块链和物联网边缘任务协作的多源信任分析方法，应用于边缘代理服务器，其特征在于，所述方法包括：在接收到设备i发送协作请求的情况下，获取设备i当前任务所需的资源阈值Tik＝{δi1，δi2，......，δin}，i∈D，D＝{1、2、3......m}，其中，D为设备集，m为设备集中的设备数量，δin表示设备i的当前任务所需的第n个能力资源的大小；

获取设备集D中各设备j对应于当前任务所拥有的资源向量Njk＝{εj1，εj2，......，εjn}，j∈D，j≠i，D＝{1、2、3......m}，其中，εjn表示设备j对于当前任务所拥有的第n个资源的大小；

根据设备i当前任务所需的资源阈值和设备集D中各设备j对应于当前任务所拥有的资源向 量，分析设 备集 D中 各设备 j与 设备 i的 当前 任务的 能力 匹配 度根据设备集D中各设备j在当前时刻的能力匹配度，分析设备集D中各设备j在当前时刻的能力信任 其中，H(Pij)为设备j与设备i的当前任务的能力匹配度Pij的信息熵；

获取设备集D中设备1到设备m与设备集D中各设备j的直接信任；

根据设备集D中设备1到设备m与设备集D中各设备j的交互次数计算其反馈信任所占权值 其中，是设备i和设备j在当前时间窗口t的交互次数；

分析设备集D中各设备j的间接反馈信任 其中，ωzj表示设备z对设备j的反馈信任的权值， 为设备z和j在当前时间窗口t内的直接信任；

结合所述直接信任、所述能力信任和反馈信任，分析出设备集D中各设备j的全局信任值根据设备集D中各设备j的全局信任值更新历史全局信任值，从设备集D中确定出全局信任值最高的设备与设备i协作当前任务。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述设备j的全局信任值 为：其中， 为设备j的全局信任值，α为设备i对设备j在当前时间窗口t内的直接信任的权重，β为边缘代理服务器k对设备j在当前时间窗口t内的直接信任的权重，γ为当前时间窗口t内设备i对于设备j的间接反馈信任的权重， 为设备i对设备j在当前时间窗口t内的直接信任， 为边缘代理服务器k对设备j在当前时间窗口t内的直接信任， 为当前时间窗口t内设备i对于设备j的间接反馈信任。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述设备i对设备j在当前时间窗口t内的直接信任的权重的确定方式为：根据设备i对设备j在当前时间窗口t内的请求频率，确定设备i对设备j在当前时间窗口t内的直接信任的权重，所述设备i对设备j在当前时间窗口t内的直接信任的权重为：n

α＝1‑v

其中，v是一个范围从0到1的超参数，n为设备i和设备j当前时间窗口t内交互的次数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据设备集D中各设备j的全局信任值更新历史全局信任值，从设备集D中确定出全局信任值最高的设备与设备i协作当前任务，包括：根据设备集D中各设备j的全局信任值，采用全局信任值更新公式对历史全局信任值进行更新，确定设备集D中各设备j最新的全局信任值；

根据设备集D中各设备j所述最新的全局信任值，从设备集D中确定出全局信任值最高的设备与设备i协作当前任务。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述全局信任值更新公式为：其中， 为最新的全局信任值，α为信任奖励因子，θ为更新调整因子。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述更新调整因子θ为：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述设备j与设备i的当前任务的能力匹配度Pij的信息熵为：H(Pij)＝‑Pijlog2Pij‑(1‑Pij)log2(1‑Pij)其中，H(Pij)为设备j与设备i的当前任务的能力匹配度Pij的信息熵。