1.一种基于主从博弈的边缘计算任务卸载方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)边缘服务器接收来自第i个终端用户待处理任务的参数和终端用户参数，并根据待处理任务的参数和终端用户参数获取第i个终端用户的本地处理时延 任务上行时延边缘服务器处理时延 本地处理能耗 任务上行能耗 其中i表示存在待处理任务的终端用户的序号，且有i∈[1，边缘计算系统中存在待处理任务的终端用户的总数]；第i个终端用户的待处理任务的参数包括第i个终端用户的待处理任务的任务大小Ri，第i个终端用户处理1bit任务所需要的CPU周期数Ci；终端用户参数包括第i个终端loc用户的本地CPU频率fi ；

第i个终端用户的本地处理时延 是根据以下公式进行计算：

其中Di为第i个终端用户的任务卸载量；

第i个终端用户的任务上行时延 是根据以下公式进行计算：

其中ri为终端用户i将任务发送到边缘服务器的无线通信速率，可由香农原理表示为 其中Bi为终端用户i的无线信道带宽，pi为终端用户i2

的发射功率；hi为第i个终端用户的信道增益，描述的是信道本身的衰减及衰落特性；σ为噪声功率谱密度；

第i个终端用户的边缘服务器处理时延 是根据以下公式进行计算：edge

其中fi 为边缘服务器分配给终端用户i的任务的计算资源，为了便于分析，此发明假设计算资源为平均分配；

第i个终端用户的本地处理能耗 是使用以下公式进行计算：

其中ε为能量系数，取决于第i个终端用户的芯片结构；

第i个终端用户的任务上行能耗 是使用以下公式进行计算：

(2)边缘服务器将终端用户和边缘服务器的交互过程建模为主从博弈过程，并基于步骤(1)得到的第i个终端用户的本地处理时延 任务上行时延 边缘服务器处理时延 本地处理能耗 任务上行能耗 获取第i个终端用户以及边缘服务器的优化目标；步骤(2)中基于步骤(1)得到的第i个终端用户的本地处理时延、任务上行时延、边缘服务器处理时延、本地处理能耗、任务上行能耗获取第i个终端用户的优化目标这一过程包括以下子步骤：(2‑1)根据步骤(1)得到的第i个终端用户的本地处理时延 任务上行时延以及边缘服务器处理时延 获取第i个终端用户的最终时延开销Ti；

(2‑2)根据步骤(1)中得到的第i个终端用户的本地能耗 传输能耗 以及步骤(2‑1)中得到的第i个终端用户的最终时延开销Ti获取第i个终端用户的综合开销函数Ui；

(2‑3)根据步骤(2‑2)中得到的第i个终端用户的综合开销函数，并以第i个用户的任务卸载量为变量，获取第i个终端用户的综合开销函数的等价表达函数(2‑4)根据步骤(2‑3)得到的第i个终端用户综合开销函数的等价表达函数 获取第i个终端用户的优化目标P1；

(3)边缘服务器基于逆向归纳法对步骤(2)中得到的第i个终端用户的优化目标进行分析，以得到第i个终端用户的任务卸载量关于带宽的最优解；步骤(3)包括以下子步骤：(3‑1)边缘服务器基于逆向归纳法，获取步骤(2)中第i个终端用户的综合开销函数关于第i个终端用户的任务卸载量Di的分段函数：其中：

(3‑2)判断是否有0

3)，如果K1i<0

(3‑3)基于步骤(3‑1)得到的分段函数单调递增的性质，获取第i个终端用户的任务卸载量Di＝0时，终端用户综合开销为最小值，然后转入步骤(3‑6)；

(3‑4)基于步骤(3‑1)得到的分段函数先减后增的性质，获取第i个终端用户的任务卸载量Di＝xi时，终端用户综合开销为最小值，然后转入步骤(3‑6)；

(3‑5)基于步骤(3‑1)得到的分段函数单调递减的性质，获取第i个终端用户的任务卸载量Di＝Ri时，终端用户综合开销为最小值，然后转入步骤(3‑6)；

(3‑6)分析不同情况下，第i个终端用户的综合开销函数的最小值以及对应的任务卸载量，得到第i个终端用户任务卸载量关于带宽的最优解如下：其中q1i为第i个终端用户进行卸载时带宽的下边

界，且有 q2i为终端用户进行卸载时带宽的上边

界；

(4)边缘服务器根据步骤(2)得到的边缘服务器的优化目标以及步骤(3)得到的第i个终端用户的任务卸载量关于带宽的最优解，采用凸优化方法，得到第i个终端用户的最优任务卸载量 和最优带宽 以及边缘服务器对第i个终端用户最优带宽定价(5)边缘服务器根据步骤(4)得到的第i个终端用户的最优带宽 最优任务卸载量边缘服务器对第i个终端用户的最优带宽定价 获取最终进行任务卸载的终端用户，并对最终进行任务卸载的终端用户进行带宽和计算资源的分配。

2.根据权利要求1所述的基于主从博弈的边缘计算任务卸载方法，其特征在于，第i个终端用户的最终时延开销第i个终端用户的综合开销函数Ui等于：

其中ui为边缘服务器为第i个终端用户的带宽定价，Qi为第i个终端用户的带宽大小，表示第i个终端用户的时延因子， 表示第i个终端用户的能耗因子， 表示第i个终端用户的费用因子；

第i个终端用户的综合开销函数的等价表达函数 等于：

其中xi为第i个终端用户的本地计算时延和任务卸载时延相等时的任务卸载量，其值为第i个终端用户的优化目标P1等于：其中C1约束表示所有终端用户购买的带宽资源不可超过带宽总容量的约束；C2约束表示所有终端用户计算卸载量不可超过边缘服务器总计算量，其中N表示边缘计算系统中存在待处理任务的终端用户的总数， 表示边缘服务器的带宽总资源， 表示边缘服务器的计算量总资源；

边缘服务器的优化目标P2等于：

edge

其中U 表示边缘服务器的总收益函数。

3.根据权利要求2所述的基于主从博弈的边缘计算任务卸载方法，其特征在于，步骤(4)包括以下子步骤：(4‑1)根据步骤(3)中得到的第i个终端用户的任务卸载量关于带宽的最优解，代入步骤(2)得到的边缘服务器的优化目标中，以获取第i个终端用户关于边缘服务器带宽定价ui与带宽大小的最优关系 其中(4‑2)根据步骤(4‑1)得到的第i个终端用户关于边缘服务器带宽定价ui与带宽大小的最优关系Qi，代入边缘服务器对第i个终端用户的收益函数 中，以获取边缘服务器对第i个终端用户的最优带宽定价(4‑3)对步骤(4‑2)得到的边缘服务器对第i个终端用户的最优带宽定价 代入步骤(4‑1)得到的第i个终端用户关于边缘服务器带宽定价与带宽大小的最优关系Qi中，得到第i个终端用户的最优带宽(4‑4)将步骤(4‑3)得到的第i个终端用户的最优带宽 代入步骤(2)获得的任务卸载量xi中，得到第i个终端用户的最优任务卸载量

4.根据权利要求3所述的基于主从博弈的边缘计算任务卸载方法，其特征在于，步骤(4‑1)中，得到的边缘服务器带宽定价ui与带宽大小的最优关系Qi出现在 的极值点处；

步骤(4‑2)中，得到的边缘服务器对第i个终端用户的最优带宽定价 出现在 的极值点处。

5.根据权利要求4所述的基于主从博弈的边缘计算任务卸载方法，其特征在于，步骤(5)包括以下子步骤：(5‑1)对步骤(2)中得到的边缘服务器的优化目标P2进行改写，得到背包问题P3：其中参数ki＝{0,1}判断第i个终端用户是否进行了计算卸载，当ki＝0时，终端用户i的所以任务都在本地执行，当ki＝1时，终端用户i将 的任务数据卸载到边缘服务器，第i个终端用户的最优带宽 为第i个物品的体积，边缘服务器带宽总资源 为背包容量；

(5‑2)判断第i个物品的体积 是否小于步骤(3)中得到的第i个终端用户进行卸载时带宽的下边界q1i，如果是则获取第i个物品价值为0，然后进入步骤(5‑3)，否则得到第i个物品价值为 然后进入步骤(5‑3)；

(5‑3)判断当前第i个物品的体积 是否大于当前背包容量k，如果是则获取E[i][k]＝E[i‑1][k]，然后转入步骤(5‑6)，其中E[i][k]表示为边缘服务器通过向前i个终端用户出售k个大小的带宽资源所能获得的最大利益，否则转入步骤(5‑4)；

(5‑4)判断步骤(4)中得到的第i个终端用户的最优任务卸载量 是否大于边缘服务器剩余计算资源，如果最优任务卸载量 大于边缘服务器剩余计算资源，得到E[i][k]＝＝E[i‑1][k]，然后转入步骤(5‑6)，如果最优任务卸载量 小于边缘服务器剩余计算资源，则转入步骤(5‑5)；

(5‑5)判断对第i个终端用户不进行任务卸载时边缘服务器的最大利益E[i‑1][k]是否大于对第i个终端用户进行任务卸载时边缘服务器的最大利益如果 得到E[i][k]＝E[i‑1][k]，否则得到

(5‑6)设置背包大小为k＝k+1，并判断是否有 如果是则进入步骤(5‑7)，否则进入步骤(5‑2)；

(5‑7)设置用户索引为i＝i+1，并判断是否有i大于总终端用户数，如果是则进入步骤(5‑8)，否则进入步骤(5‑2)；

(5‑8)根据上述步骤(5‑1)至(5‑7)得到数组E，并使用回溯法进行求解，以得到问题P3中k＝1对应的用户索引，即最终进行任务卸载的终端用户；

(5‑9)对步骤(5‑8)得到的最终进行任务卸载的终端用户进行带宽和计算资源的分配。

6.一种基于主从博弈的边缘计算任务卸载系统，其特征在于，包括：第一模块，其设置于边缘服务器，用于接收来自第i个终端用户待处理任务的参数和终端用户参数，并根据待处理任务的参数和终端用户参数获取第i个终端用户的本地处理时延 任务上行时延 边缘服务器处理时延 本地处理能耗 任务上行能耗 其中i表示存在待处理任务的终端用户的序号，且有i∈[1，边缘计算系统中存在待处理任务的终端用户的总数]；第i个终端用户的待处理任务的参数包括第i个终端用户的待处理任务的任务大小Ri，第i个终端用户处理1bit任务所需要的CPU周期数Ci；终端用loc户参数包括第i个终端用户的本地CPU频率fi ；

第i个终端用户的本地处理时延 是根据以下公式进行计算：

其中Di为第i个终端用户的任务卸载量；

第i个终端用户的任务上行时延 是根据以下公式进行计算：

其中ri为终端用户i将任务发送到边缘服务器的无线通信速率，可由香农原理表示为 其中Bi为终端用户i的无线信道带宽，pi为终端用户i2

的发射功率；hi为第i个终端用户的信道增益，描述的是信道本身的衰减及衰落特性；σ为噪声功率谱密度；

第i个终端用户的边缘服务器处理时延 是根据以下公式进行计算：edge

其中fi 为边缘服务器分配给终端用户i的任务的计算资源，为了便于分析，此发明假设计算资源为平均分配；

第i个终端用户的本地处理能耗 是使用以下公式进行计算：

其中ε为能量系数，取决于第i个终端用户的芯片结构；

第i个终端用户的任务上行能耗 是使用以下公式进行计算：

第二模块，其设置于边缘服务器，用于将终端用户和边缘服务器的交互过程建模为主从博弈过程，并基于第一模块得到的第i个终端用户的本地处理时延 任务上行时延边缘服务器处理时延 本地处理能耗 任务上行能耗 获取第i个终端用户以及边缘服务器的优化目标；第二模块中基于第一模块得到的第i个终端用户的本地处理时延、任务上行时延、边缘服务器处理时延、本地处理能耗、任务上行能耗获取第i个终端用户的优化目标这一过程包括以下子模块：第一子模块，用于根据第一模块得到的第i个终端用户的本地处理时延 任务上行时延 以及边缘服务器处理时延 获取第i个终端用户的最终时延开销Ti；

第二子模块，用于根据第一模块得到的第i个终端用户的本地能耗 传输能耗以及第一子模块得到的第i个终端用户的最终时延开销Ti获取第i个终端用户的综合开销函数Ui；

第三子模块，用于根据第二子模块得到的第i个终端用户的综合开销函数，并以第i个用户的任务卸载量为变量，获取第i个终端用户的综合开销函数的等价表达函数第四子模块，用于根据第三子模块得到的第i个终端用户综合开销函数的等价表达函数 获取第i个终端用户的优化目标P1；

第三模块，其设置于边缘服务器，用于基于逆向归纳法对第二模块得到的第i个终端用户的优化目标进行分析，以得到第i个终端用户的任务卸载量关于带宽的最优解；第三模块包括以下子模块：第五子模块，其设置于边缘服务器，用于基于逆向归纳法，获取第二模块中第i个终端用户的综合开销函数关于第i个终端用户的任务卸载量Di的分段函数：其中：

第六子模块，用于判断是否有0

第七子模块，用于基于第五子模块得到的分段函数单调递增的性质，获取第i个终端用户的任务卸载量Di＝0时，终端用户综合开销为最小值，然后转入第十子模块；

第八子模块，用于基于第五子模块得到的分段函数先减后增的性质，获取第i个终端用户的任务卸载量Di＝xi时，终端用户综合开销为最小值，然后转入第十子模块；

第九子模块，用于基于第五子模块得到的分段函数单调递减的性质，获取第i个终端用户的任务卸载量Di＝Ri时，终端用户综合开销为最小值，然后转入第十子模块；

第十子模块，用于分析不同情况下，第i个终端用户的综合开销函数的最小值以及对应的任务卸载量，得到第i个终端用户任务卸载量关于带宽的最优解如下：其中q1i为第i个终端用户进行卸载时带宽的下边

界，且有 q2i为终端用户进行卸载时带宽的上边

界；

第四模块，其设置于边缘服务器，用于根据第二模块得到的边缘服务器的优化目标以及第三模块得到的第i个终端用户的任务卸载量关于带宽的最优解，采用凸优化方法，得到第i个终端用户的最优任务卸载量 和最优带宽 以及边缘服务器对第i个终端用户最优带宽定价第五模块，其设置于边缘服务器，用于根据第四模块得到的第i个终端用户的最优带宽最优任务卸载量 边缘服务器对第i个终端用户的最优带宽定价 获取最终进行任务卸载的终端用户，并对最终进行任务卸载的终端用户进行带宽和计算资源的分配。