1.一种面向区域性边缘计算物联网的协作服务部署与业务分配方法，其特征在于：包含以下步骤：步骤S1：统计收集网络中各物联网节点上安装的应用业务信息及计算任务卸载速率，并计算每个物联网节点在计算任务处理期间所需的计算资源；

步骤S2：根据步骤S1获得的节点应用资源占用信息，采用最小资源占比增量启发式算法，确定网络所需的最小边缘服务器数量及初始应用分配方案；

步骤S3：根据步骤S2所得的初始应用分配方案及最小边缘服务器数量，基于最小均方差准则，采用迭代搜索移动方式，对业务进行重新分配，均衡边缘服务器计算负载；

步骤S4：对步骤S3获得的均衡业务分配结果执行分支定界算法，以最大化由本地部署边缘服务器处理的计算任务数为目标，确定边缘服务器与目标区域性物联网中接入网之间的部署关系；

步骤S5：在步骤S4的基础上，执行本地搜索交换算法，提升由本地部署边缘服务器处理的计算任务数量，获得网络中服务部署业务分配方案。

2.根据权利要求1所述的一种面向区域性边缘计算物联网的协作服务部署与业务分配方法，其特征在于：所述步骤S1具体包括：统计收集网络中物联网节点安装应用的属性，包括：业务的时延约束τa、业务可承受超时延约束任务占比Va、业务计算任务计算强度即每个计算任务处理所需的平均CPU资源处理单个计算任务流所需的内存资源 计算任务及计算结果的平均数据长度 以及计算任务从物联网节点卸载进入网络的速率λu，安装运行一个服务应用所需的CPU资源及内存资源 部署的服务器CPU及内存资源的总量(C，M)；

网络中物联网节点用集合U表示，则来自物联网节点u的计算业务流在远端服务器处理时所需的CPU和内存资源(cu，mu)分别为：其中μu为业务任务流所需的平均服务率，du，e为物联网节点u到边缘服务器e的传输时延。

3.根据权利要求2所述的一种面向区域性边缘计算物联网的协作服务部署与业务分配方法，其特征在于：所述步骤S2中，确定最小边缘服务器数量，具体步骤为：建立如下所示矢量装箱问题模型，用于确定所需最小边缘服务器数量：

Np∈{0，1}

其中集合P代表网络中的接入网，Np代表是否有服务器被部署到接入网p，A为网络中所有的应用业务类型集合，E为网络中所安装的边缘服务器的集合，Ce和Me分别为在边缘服务器e上被占用的CPU和内存资源， 表示物联网节点u上是否安装有a类业务，xu，p表示物联网节点u是否连到p接入点，yu，e表示物联网节点u的应用业务是否分配到边缘服务器e上执行，ψp，e表示物联网节点e是否部署到由接入点p所覆盖的接入网内；

采用最小资源占比增量启发式算法确定所需最小边缘服务器数量及初始业务分配方案。

4.根据权利要求3所述的一种面向区域性边缘计算物联网的协作服务部署与业务分配方法，其特征在于：采用最小资源占比增量启发式算法确定所需最小边缘服务器数量及初始业务分配方案，具体操作步骤为：步骤S2-1：查找当前未分配的物联网节点应用业务，计算每个应用业务安装到当前服务器所需的CPU和内存资源：其中cu，e，mu，e分别表示物联网节点u的应用业务安装到边缘服务器e所需的CPU和内存资源，α代表当前是否有a类应用业务已经分配至当前服务器中；

步骤S2-2：查找分配到当前服务器的应用业务，应用业务所需资源小于或等于当前服务器剩余空闲资源，将满足条件的应用业务集合表示为CU；

步骤S2-3：如果CU为空集，即当前服务器的剩余资源无法满足任何尚未分配的应用业务的计算资源需求，则开启一个新的服务器，并转到步骤S2-2；

步骤S2-4：如果CU不为空集，计算CU中的每个应用分配到当前服务器之后的服务器被占用资源量，并选择其中安装后服务器最大资源占比最小的用户u*，如：其中(ec，em)为当前服务器已被占用的CPU和内存资源，cu，e和mu，e分别为用户u分配到当前服务器所需的CPU和内存资源；

步骤S2-5：重复步骤S2-1～S2-4，直到所有应用都被分配到边缘服务器中。

5.根据权利要求1所述的一种面向区域性边缘计算物联网的协作服务部署与业务分配方法，其特征在于：所述步骤S3基于最小均方差准则，采用迭代搜索移动方式，对业务进行重新分配，均衡边缘服务器计算负载，包括以下步骤：步骤S3-1：将分配到同一个服务器的同类应用业务组合为一个应用业务块；

步骤S3-2：计算当前边缘服务器的资源占用比方差值，设置为最小方差值，当前应用分配方案为最优分配方案；

步骤S3-3：依次查找选择应用业务块，如果将当前选定的业务块从当前分配到的边缘服务器移动到顺序选择的其它服务器后，资源占用比方差减小，则移动当前业务块至选定的服务器，并选定下一业务块重复该步骤；否则，顺序选择下一个边缘服务器作为目标服务器；如果移动当前选定的业务块到其它所有边缘服务器都不能降低资源占用比方差，则选定下一业务块重复该步骤；如果所有业务块被遍历一遍，转入步骤S3-4；

步骤S3-4：如果当前资源占用比方差值小于最小方差值，则更新最小方差值为当前资源占用比方差值，最优分配方案为当前业务分配方案；否则重复步骤S3-3～S3-4；

步骤S3-5：重复步骤S3-3～S3-4的次数达到设定次数后，结束迭代，输出当前最优分配方案。

6.根据权利要求1所述的一种面向区域性边缘计算物联网的协作服务部署与业务分配方法，其特征在于：所述步骤S4是对获得的分配结果，利用分支定界算法求解最优边缘服务器到接入网的部署方案，其中优化目标为最大化由本地部署的服务器处理的计算任务数，优化目标表示为：其中xu，p表示物联网节点u是否连到p接入点，yu，e表示物联网节点u的应用业务是否分配到边缘服务器e上执行，ψp，e表示物联网节点e是否部署到由接入点p所覆盖的接入网内，λu表示计算任务从物联网节点卸载进入网络的速率，U表示网络中物联网节点集合，P代表网络中的接入网集合，E为网络中所安装的边缘服务器的集合。

7.根据权利要求1所述的一种面向区域性边缘计算物联网的协作服务部署与业务分配方法，其特征在于：所述步骤S5是在步骤S4获得边缘服务器部署位置信息基础上，采用本地搜索交换方法，进一步增大由本地部署的服务器所处理的计算任务数，减轻网络转发单元的转发负载，具体如下：步骤S5-1：将分配到同一个服务器的同类应用业务依据部署位置组合为应用业务块；

步骤S5-2：依次选定来自于部署了边缘服务器的接入网但未分配到其接入网本地部署的边缘服务器的应用业务块；

如果将当前选定的业务块移动到其源接入网部署的服务器上所需资源被满足，则移动该业务块至其源接入网部署的服务器；否则，转入步骤S5-3；

如果遍历完成所有来自部署了边缘服务部器的接入网但未分配到其接入网本地部署的边缘服务器应用业务块，转入步骤S5-4；

步骤S5-3：查找当前选定的应用业务块所对应的源接入网中部署的边缘服务器上当前分配的非本地业务块；

如果无非本地业务块，则跳过当前业务块，转入步骤S5-2；否则，依次选择非本地业务块，判断将选择的非本地业务块同当前选定的待移动业务块交换分配服务器，双方所需资源是否满足；

如果满足，则交换两个业务块分配的服务器位置，完成后转入步骤S5-2；否则，查找下一个非本地业务块进行判断；

当所有非本地业务块查找完成并且都无法满足交换条件时，跳过当前选定的业务块，转入步骤S5-2；

步骤S5-4：如果查找完成所有来自边缘服务器部署网络的应用业务块后，没有移动任何业务块，转入步骤S5-5；否则重复执行步骤S5-2～S5-3；

步骤S5-5：查找所有来自部署了边缘服务器接入网但未分配到所在接入网部署的边缘服务器的应用业务集合LRA，如果LRA为空则转到步骤S5-8，否则转入步骤S5-6；

步骤S5-6：依次选定LRA中业务，如果将当前选定的业务移动到其源接入网部署的服务器上所需资源被满足，则移动该业务至其源接入网部署的服务器；否则，转入步骤S5-7；如果遍历了所有LRA中的应用业务，转入步骤S5-8；

步骤S5-7：查找当前选定的业务所对应的源接入网中部署的服务器上当前分配的非本地业务；如果无非本地业务，则跳过当前选定的业务，转入步骤S5-6；

否则，依次选择非本地业务，判断将选择的非本地业务同当前选定的待移动业务交换分配服务器，双方所需资源是否满足；

如果满足，则交换两个业务分配的服务器位置，完成后转入步骤S5-6；否则，查找下一个非本地业务进行判断；

当所有非本地业务查找完成并且都无法满足交换条件时，跳过当前业务，转入步骤S5-

6；

步骤S5-8：如果查找完成所有来自边缘服务器部署网络的业务后，没有移动任何业务，结束搜索，输出业务分配结果；否则重复步骤S5-5～S5-8。

8.根据权利要求7所述的一种面向区域性边缘计算物联网的协作服务部署与业务分配方法，其特征在于：所述步骤S5-1中，将分配到同一个服务器的同类应用业务依据部署位置组合为应用业务块；具体为：(1)来自同一个部署边缘服务器网络的同类业务组合为一个应用业务块；

(2)来自未部署边缘服务器网络的同类业务组合成一个业务块。

9.根据权利要求1所述的一种面向区域性边缘计算物联网的协作服务部署与业务分配方法，其特征在于：所采用的协作模式包含三种：(1)负载分担型协作：将业务过载接入网中的业务卸载至具有空闲资源的临近服务器上执行；

(2)计算资源消耗互补型协作：当相邻边缘服务器中所承担的业务在计算执行时对不同计算资源的消耗程度不同时，交换业务处理；

(3)同类业务集中处理协作：将多个边缘服务器上的同一种业务集中到一处进行处理。