1.一种边缘计算环境下针对可靠性的工作流容错调度方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：定义移动边缘环境下的工作流和基站，W＝(T,E)表示用户提交到移动边缘环境的服务工作流，W代表工作流，T＝{t1,t2...tR}，R代表任务节点数目，任务节点间拥有以下依赖关系：E＝{(ti,tj,Dij)|(ti,tj)∈T×T,i≠j}其中，Dij表示任务ti和任务tj的数据传输成本，移动边缘计算系统M由一组给定的基站组成，M＝{eNB1,eNB2...eNBn}，eNB代表基站，每个基站对外提供一定程度的工作流执行可靠性，用γ＝{γ1,γ2...γn}表示，各个基站间利用网络互连，基站eNBi和eNBj间的带宽为BWij；

步骤S2：建立可靠性模型；用户在提交工作流W时，通常采用可靠性需求(Reliability Demand,RD)描述不同计算密集型的任务，RD＝{RD1,RD2...RDR}，RDi表示任务ti的可靠性需求系数；移动设备的失败计算服从暂态故障变量，故障变量服从泊松分布，在基站站点l下执行任务的可靠性如下：其中γl表示任务调度基站l的对外可靠性服务系数，λ表示移动边缘环境的故障系数；

步骤S3：建立延迟执行模型；当移动边缘计算资源的某个计算资源节点出现失效时，分配在此资源节点上的所有任务都无法执行；移动边缘计算资源下任务节点ti在基站站点l的延迟执行时间概率模型如下所示：其中参数μ表示由临时资源故障导致的延迟时间系数；

步骤S4：建立执行时间模型；其执行时间模型定义如下：

其中TFT(ti)代表任务ti的结束时间；

步骤S5：建立容错机制，以优化任务的流程执行；

步骤S6：初始化各参数；生成初始的生物种群POPULATION，最优调度方案向量Δ，最大迭代次数GENERATION_MAXIMUM；

步骤S7：计算调度方案的适应度值；在移动边缘环境下，假设有n个基站站点，针对某一指定的站点l，在站点l的执行结束时间ftl之后任务继续执行的概率如下：基站站点l的执行时间El(ti)如下所示：

其中，将计算得到的工作流执行时间作为适应度函数的值，评价工作流调度方案的优劣程度；

步骤S8：更新调度方案；在遗传算法的基础上进行迭代，不断更新现有的调度方案；具体步骤如下：步骤S81：调度方案双亲选择；根据遗传算法的定义，新的调度方案会遗传父母双方各一部分的基因；

步骤S82：双亲染色体切除；通过步骤S81中获得的双亲调度方案，随机选取其染色体编码向量的切除点；

步骤S83：双亲染色体拼接；通过步骤S82中获得的双亲染色体的切除点，将双亲染色体的编码向量进行拼接；

步骤S84：染色体变异；通过步骤S83中获得的染色体，在该染色体编码中随机选取变异点进行变异操作，最终生成新的调度方案；

步骤S9：判断是否符合结束条件；不符合则ITERATOR＝ITERATOR+1，ITERATOR代表当前迭代次数，返回步骤S7继续迭代更新操作,符合或者达到迭代次数则停止更新，输出最优调度方案。