1.基于关联数据集合的边缘计算任务调度方法，其特征在于：其步骤为：步骤1)、对传感器数据及可迁移的节点进行实时监测，确定数据数量及可迁移节点的数量、容量；

步骤2)、对计算任务请求进行实时监测，基于各任务对数据的依赖关系将数据与计算任务进行捆绑；

步骤3)、将数据‑任务关联项聚集形成总体数据‑任务关联集合，并以总体数据关联度最大为目标将总体数据‑任务关联集合优化为最优迁移集合；

3.1)收集数据‑任务关联项d，汇聚成总体数据‑任务关联集合D；

3.2)总体数据关联度R的计算公式为 其中ds表示第s个数据‑任务关联项，ti表示第s个数据‑任务关联项中包含的计算任务，rs‑1表示计算任务与前一个数据‑任务关联项中数据的关联度，而rs+1表示计算任务与后一个数据‑任务关联项中数据的关联度，二者之和表示计算任务与相邻数据‑任务关联项中数据的关联度；对总体数据‑任务关联集合内的数据‑任务关联项进行递归组合，求出对应的总体数据关联度R；

3.3)当总体数据关联度R最大时，该总体数据‑任务关联集合为所需要的最优迁移集合；

步骤4)、以可迁移节点容量为约束，对最优迁移集合进行切割，形成局部最优迁移集合；

步骤5)、获取局部最优迁移集合中的数据及计算任务，将其迁移到对应容量的目标节点执行，并重复执行步骤1‑4，直至中央处理器停止接收计算任务请求。

2.根据权利要求1所述的基于关联数据集合的边缘计算任务调度方法，其特征在于，所述的步骤1)中，具体方法为：

1.1)数据实时采集：使用传感器对边缘计算环境下所需要的数据进行采集；

1.2)节点数量信息获取：使用中央处理器或者传感器获取边缘计算平台上可迁移节点数量n及容量cp(p＝1,2,...,n)，进行信息采集；

1.3)动态采集处理：当传感器实时采集数据量较标准数据量 差异较大时，及时的调整数据的采集周期T：当实时数据量为标准数据量150％及以上时，缩短数据的采集周期到当实时数据量为标准数据量的65％及以下时，延长数据的采集周期到2T；

1.4)保存传感器数据信息与可迁移节点信息。

3.根据权利要求1所述的基于关联数据集合的边缘计算任务调度方法，其特征在于，所述的步骤2)中，具体方法为：

2.1)计算任务数量实时监测：监测并采集边缘计算平台上计算任务请求，采集周期内收集的计算任务数量为I；

2.2)对每个计算任务ti(i＝1,2,...,I)，若其需要k项数据执行，则该项计算任务对每个所需数据关联度ri为 对其余数据的关联度为0；

2.3)从全局存储器中获取计算任务所需要的数据S；

2.4)利用数据与计算任务的映射关系，将数据与计算任务进行捆绑，建立S个数据‑任务关联项d。

4.根据权利要求1所述的基于关联数据集合的边缘计算任务调度方法，其特征在于，所述的步骤4)中，具体方法为：

4.1)从全局存储器中获取可迁移节点的数量n及对应容量cp；

4.2)将可迁移节点按照容量cp从高到低进行排序；

4.3)采用高容量优先原则将最优迁移集合依照容量约束依次进行切割，形成局部最优迁移集合；

4.4)将局部最优迁移集合与容量cp进行一一映射；

4.5)将未切割的部分继续放在集合中，等待迁移节点空闲时继续切割执行。