1.一种基于契约理论的任务卸载与资源分配优化方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：建立基站和边缘服务器的模型，针对任务卸载场景，计算基站和边缘服务器的效用；

构建基于契约理论的边缘计算网络任务卸载与资源分配联合优化目标函数，通过数学方法和遗传优化算法求解基于契约理论的边缘计算网络任务卸载与资源分配联合优化目标函数，获取最优的契约项；

基站和边缘服务器的模型包括1个基站和 个边缘服务器，表示为 ；其中基站具有部分处理任务的能力并且负责协调通信和计算资源；边缘服务器的类型定义如下：将其按照升序分为 个类型，表示为 ，其中 ，根据先前边缘服务器的性能表现，基站可以预测 的概率表示为 ，并且满足 ；

基站为 类边缘服务器设计 项条款，每一项条款对应每个类型的边缘服务器；边缘服务器在类型值为 的情况下签约合同项目 ，其中 表示基站卸载到类型 的边缘服务器的计算任务比例系数， 表示类型为 的边缘服务器提供的计算资源比例系数， 是基站支付给类型为 的边缘服务器相应的奖励；

在项目条款 下，类型为 的边缘服务器消耗的能量表示为 ，其期望效用表示为：

 (1)

其中， 是边缘服务器的类型， 是基站支付给类型为 的边缘服务器相应的奖励；

基站通过卸载任务到类型为 的边缘服务器上会减少其计算时延，表示为 ；

因此，和 个边缘服务器签订契约，基站的效用可以表示为： (2)

其中， 是基站减少计算时延的单位效用；

契约需要满足个人理性约束：

                         (3)契约需要满足激励相容条件约束：

 (4)

其中， ，

表示类型为 的边缘服务器选择与之类型匹配的项目条款时的效用； 表示

类型为 的边缘服务器选择与之类型不对应的项目条款时的效用，表示除了 之外的所有元素；

BS获得最大期望效用的目标函数为： (5)。

2.根据权利要求1所述的基于契约理论的任务卸载与资源分配优化方法，其特征在于：满足 ，其中 表示没有计算任务卸载到类型为 的边缘服务器上计算， 表示所有的计算任务都由类型为 的边缘服务器计算， 表示所有的任务都在边缘服务器上计算； 满足： ，其中 表示类型为 的边缘服务器没有提供计算资源， 表示类型为 的边缘服务器提供了自身的所有计算资源。

3.根据权利要求2所述的基于契约理论的任务卸载与资源分配优化方法，其特征在于：通过数学过程推导个人理性和激励相容条件得到最优的奖励 ，则： (6)

其中， 是基站通过卸载任务到类型为 的边缘服务器上会减少的计算时延；

通过遗传算法求解目标函数，具体是：将基站的效用定义为适应度函数；

将任务卸载比例 和资源分配比例 组合起来当作染色体，把适应度高的染色体作为精英留给下一代，适应度低的进行变异操作产生后代，适应度中等的用于产生父代；

交叉父代个体来产生后代，直至找寻到最优的个体，得到最优的契约 。

4.一种基于契约理论的任务卸载与资源分配优化系统，其特征在于，包括：第一模块：被配置为用于建立基站和边缘服务器的模型，针对任务卸载场景，计算基站和边缘服务器的效用；

第二模块：被配置为用于构建基于契约理论的边缘计算网络任务卸载与资源分配联合优化目标函数，第三模块：被配置为通过数学方法和遗传优化算法求解基于契约理论的边缘计算网络任务卸载与资源分配联合优化目标函数，获取最优的契约项；

基站和边缘服务器的模型包括1个基站和 个边缘服务器，表示为；其中基站具有部分处理任务的能力并且负责协调通信和计算资源；边缘服务器的类型定义 如下 ：将其 按 照 升 序分 为 个 类 型 ，表 示 为 ，其中，根据先前边缘服务器的性能表现，基站可以预测 的概率表示为，并且满足 ；

基站为 类边缘服务器设计 项条款，每一项条款对应每个类型的边缘服务器；边缘服务器在类型值为 的情况下签约合同项目 ，其中 表示基站卸载到类型 的边缘服务器的计算任务比例系数， 表示类型为 的边缘服务器提供的计算资源比例系数， 是基站支付给类型为 的边缘服务器相应的奖励；

在项目条款 下，类型为 的边缘服务器消耗的能量表示为 ，其期望效用表示为：

 (1)

其中， 是边缘服务器的类型， 是基站支付给类型为 的边缘服务器相应的奖励；

基站通过卸载任务到类型为 的边缘服务器上会减少其计算时延，表示为 ；

因此，和 个边缘服务器签订契约，基站的效用可以表示为： (2)

其中， 是基站减少计算时延的单位效用；

契约需要满足个人理性约束：

                         (3)契约需要满足激励相容条件约束：

 (4)

其中， ，

表示类型为 的边缘服务器选择与之类型匹配的项目条款 时的效用； 表示

类型为 的边缘服务器选择与之类型不对应的项目条款时的效用， 表示除了 之外的所有元素；

BS获得最大期望效用的目标函数为： (5)。