1.一种边缘网络中主动队列管理优化方法，其特征在于，包括以下步骤：根据网络带宽计算当前总队列平均长度；

基于所述当前总队列平均长度，得到当前网络中各业务类型的队列平均长度；

根据当前各业务类型的队列平均长度，更新各业务类型数据包的最大阈值丢弃概率，并计算各业务类型数据包实际标记的丢弃概率；

将计算出的各业务类型数据包实际标记的丢弃概率赋予相应的业务类型数据包，以便由网络节点做出丢弃还是入队转发的决策。

2.根据权利要求1所述的边缘网络中主动队列管理优化方法，其特征在于，通过以下公式计算当前总队列平均长度：avgq＝(1-wq)×avgq_old+wq×q        (1)其中，avgq_old为上一时刻的总队列平均长度；q表示采样时刻的队列长度；wq为加权系数；

通过以下公式确定wq：

其中，BW表示当前网络带宽，Tdelay表示网络传输时延；Pflow表示业务类型标记概率。

3.根据权利要求2所述的边缘网络中主动队列管理优化方法，其特征在于，所述Pflow通过tswTCM分类标记算法确定，表示不同业务类型的优先级。

4.根据权利要求2所述的边缘网络中主动队列管理优化方法，其特征在于，第i类业务的队列平均长度avgq(i)表示为：其中，num(i)表示第i类业务的数据包个数， 表示优先级低于第i类业务的类别个数之和；λm表示比例调节参数。

5.根据权利要求权利要求3所述的边缘网络中主动队列管理优化方法，其特征在于，通过下述方式计算λm：其中，q(m)表示当前采样时刻第m类业务数据包的队列长度。

6.根据权利要求4或5所述的边缘网络中主动队列管理优化方法，其特征在于，通过以下公式更新第i类业务数据包的最大阈值丢弃概率其中，qtarget(i)∈[minth(i)+0.4(maxth(i)-minth(i))，minth+0.6(maxth(i)-minth(i))]， β＝0.9，maxth(i)表示第i类业务最大阈值，minth(i)表示第i类业务最小阈值， 表示上一时刻的第i类业务数据包的最大阈值丢弃概率。

7.根据权利要求6所述的边缘网络中主动队列管理优化方法，其特征在于，第i类业务数据包实际标记的丢弃概率为：其中，count(i)为第i类业务从上一次丢包到采样时刻进入队列的该类型数据包的个数，p(i)表示第i类业务数据包到达的分组丢弃概率。

8.根据权利要求7所述的边缘网络中主动队列管理优化方法，其特征在于，所述p(i)通过以下公式得到：

9.一种边缘网络中主动队列管理优化装置，其特征在于，所述装置包括：总队列平均长度获取模块，用于根据网络带宽计算当前总队列平均长度；

各业务类型的队列平均长度获取模块，用于基于所述当前总队列平均长度，得到当前网络中各业务类型的队列平均长度；

实际标记的丢弃概率获取模块，用于根据当前各业务类型的队列平均长度，更新各业务类型数据包的最大阈值丢弃概率，并计算各业务类型数据包实际标记的丢弃概率；

管理决策模块，用于将计算出的各业务类型数据包实际标记的丢弃概率赋予相应的业务类型数据包，由网络节点做出丢弃还是入队转发的决策。

10.根据权利要求9所述的边缘网络中主动队列管理优化装置，其特征在于，所述装置设置于边缘网络网络节点的控制器中。