1.一种异构蜂窝网络的任务卸载方法，其特征在于，包括：

建立用户卸载任务请求，并预置参数；

根据建立的用户卸载请求，构造李雅普诺夫函数以及第一目标函数；

根据目标函数最大化用户系统卸载效用，减少用户队列积压，再根据设置的WIFI连接时间是否确定选择求解最佳卸载量的方法，即若设置的WIFI连接时间为确定，则采取拉格朗日优化方法求解最优卸载量，否则采取随机规划求解最优卸载量。

2.根据权利要求1所述的异构蜂窝网络的任务卸载方法，其特征在于，所述建立用户卸载任务请求包括：系统中每个用户卸载业务数据积压量的动态变化关系为：

Qi,k+1＝max[0,Qi,k-bi,k]+Ai,k；

其中，Qi,k+1第i个用户在第k+1时间片内的业务数据积压量；Ai,k为第i个用户在第k时间片内到达的业务数据量，bi,k为第i个用户在第k时间片内发送到云端的数据量；Qi,k表示第i个用户在第k时间片内的业务数据积压量。

3.根据权利要求1所述的异构蜂窝网络的任务卸载方法，其特征在于，所述构造李雅普诺夫函数以及第一目标函数包括：构造李雅普诺夫函数，并估计在第k时间片内李雅普诺夫函数的变化得到李雅普诺夫转移函数，并获取与控制阀值V有关的第一惩罚函数和第一推理函数；

根据李雅普诺夫优化方法，采取控制阀值V在数据积压与系统卸载效用之间获取一个折中点，通过控制阀值V来控制用户卸载效用与队列积压之间的关系，获得用户卸载效用和队列积压与控制阀值V之间的关系；

估计在第k时间片内李雅普诺夫函数的变化得到李雅普诺夫转移函数，获取控制阀值V有关的第二惩罚函数和第二推理函数；

根据李雅普洛夫优化方法和第二惩罚函数得到第一目标函数。

4.根据权利要求3所述的异构蜂窝网络的任务卸载方法，其特征在于，所述第一惩罚函数和第一推理函数包括：第一惩罚函数：

根据李雅普洛夫优化方法得到第一推理函数：

其中，Δk为转移量，V为控制阀值， 表示·的期望收益，Ui,k为效用函数，bi,k表示卸载到云端的数据量，Ai,k表示第i个用户在第k时间片内的卸载任务的到达数据，Qi,k表示第i个用户在第k时间片内的卸载的业务数据积压量，Qk表示队列积压的向量，B为常数，n表示用户数。

5.根据权利要求3所述的异构蜂窝网络的任务卸载方法，其特征在于，所述用户卸载效用和队列与控制参数V之间的关系包括：其中， 为队列的平均値，V为控制阀值，Qi,k表示第i个用户在第k时间片内的卸载的业务数据积压量， 为效用函数的平均值，Uk表示稳定的调度算法系统的效用， 表示稳定的调度算法系统的最优效用，Umax表示稳定的调度算法系统的最大效用，B为常数，ε为极限阈值，sup表示求函数的上确界，k∈(1,2,....K)，K表示系统参数总时间片数。

6.根据权利要求3所述的异构蜂窝网络的任务卸载方法，其特征在于，所述第二惩罚函数和第二推理函数为：根据李雅普洛夫优化方法得到第二推理函数：

其中，Δk为转移量，V为控制阀值， 表示·的期望收益， 表示计算开销， 表示第i个用户在第k时间片内卸载业务到云端数据中心产生的带宽开销，Ai,k表示第i个用户在第k时间片内的卸载任务的到达数据量，Qi,k表示第i个用户在第k时间片内卸载的业务数据积压量，bi,k表示第i个用户在第k时间片内卸载到云端的数据量，Pi,k表示卸载收益，B为常数，Qk表示队列积压的向量。

7.根据权利要求3所述的异构蜂窝网络的任务卸载方法，其特征在于，所述根据李雅普洛夫优化方法和第二惩罚函数得到第二目标函数包括：第二目标函数为：

Minimize:

Subject to:

其中，V为控制阀值， 表示·的期望收益， 表示计算成本， 表示第i个用户在第k时间片内卸载业务到云端数据中心产生的传输带宽成本，Ai,k第i个用户在第k时间片内到达的业务数据量，其中，Ai,k是服从均值为λi的泊松分布且Ai,k独立同分布，表示为且所有的用户都满足 bi,k第i个用户在第k时间片内卸载到云端的数据量，且所有的用户都满足 Amax为Ai,k到达任务量的最大值，bmax为bi,k发送任务量的最大值；Qi,k表示第i个用户在第k时间片内卸载的业务数据积压量，Pi,k表示卸载收益，B为常数，Qk表示队列积压的向量，n表示用户数；

bcf,k表示第i个用户在第k时间片内蜂窝

网络中的带宽传输速率。

8.根据权利要求1所述的异构蜂窝网络的任务卸载方法，其特征在于，所述求解最优卸载量包括：基于李雅普诺夫优化方法的基础之上，求解用户与云端传输数据在异构网络中，根据WIFI网络的连接时间的确定和不确定性，采用不同的方法，求出最优卸载任务量，考虑在每个时间片内用户接入WIFI网络确定的连接时间下，在每个时间片内基于拉格朗日优化方法求解出满足目标函数的最小化的最优卸载任务量 其次考虑用户的移动性，当用户接入WIFI网络连接时间不确定时，在每个时间片内，采用多阶段随机规划方法进行求解最优卸载任务量