1.一种QoE感知的移动辅助边缘服务方法，其特征在于，包括步骤：获取用户终端发出的新任务；根据设定目标函数和约束条件对所述新任务进行任务划分，得到划分后的各子任务并分配到当前可用的各移动边缘节点所对应的任务缓存队列；所述设定目标函数为最小化任务的最大完成时间，所述约束条件包括任务分配方案满足任务的精度要求、任务在负责该任务的移动边缘节点之间分配和子任务的权值不小于0；各所述移动边缘节点包括智能汽车、无人机和机器人，子任务的外部延迟为： 表示子任务 的外部延迟， 表示任务 到移动边缘节点 的权值， 表示任务 从用户终端到达固定边缘节点 的速率， 表示固定边缘节点 到移动边缘节点 的速率， 表示移动边缘节点 到固定边缘节点 的速率， 表示固定边缘节点 发出任务 的用户终端的速率；对每个所述移动边缘节点所对应的任务缓存队列，按照混合灵敏度排序法分别对各所述任务缓存队列中的子任务进行重新排序处理，得到重新排序后的各所述任务缓存队列；所述混合灵敏度排序法中使用任务服务延迟的导数和任务处理时间的比值计算混合灵敏度得分；根据重新排序后的各所述任务缓存队列分别向各相应所述移动边缘节点进行任务分发；其中，获取用户终端发出的新任务的步骤，包括：周期性收集所述用户终端发出的用户服务请求；从所述用户服务请求中提取所述新任务并存入所属时间片对应的用户请求集；每一个时间片对应有一个所述用户请求集，所述用户请求集中的每一个任务通过参数元组 表示；其中， 表示任务 的总上传数据量， 表示任务 的总下载数据量， 表示任务 所需的计算资源量。
2.根据权利要求1所述的QoE感知的移动辅助边缘服务方法，其特征在于，所述设定目标函数为：所述约束条件为：其中， min 表示最小值， max 表示最大值， 表示队列 的任务完成时间， 表示权值向量， 表示任务 到第 j 个移动边缘节点 的权值， 表示移动边缘节点 的计算精度， 表示任务 的需求精度， n 表示移动边缘节点数量。
3.根据权利要求1所述的QoE感知的移动辅助边缘服务方法，其特征在于，若所述新任务不可拆分，则将所述新任务的拆分权值设置为布尔变量并将所述新任务交由单个所述移动边缘节点进行处理。
4.一种QoE感知的移动辅助边缘服务系统，其特征在于，包括：任务接收模块，用于获取用户终端发出的新任务；任务分配模块，用于根据设定目标函数和约束条件对所述新任务进行任务划分，得到划分后的各子任务并分配到当前可用的各移动边缘节点所对应的任务缓存队列；所述设定目标函数为最小化任务的最大完成时间，所述约束条件包括任务分配方案满足任务的精度要求、任务在负责该任务的移动边缘节点之间分配和子任务的权值不小于0；各所述移动边缘节点包括智能汽车、无人机和机器人，子任务的外部延迟为： 表示子任务 的外部延迟， 表示任务 到移动边缘节点 的权值， 表示任务 从用户终端到达固定边缘节点 的速率， 表示固定边缘节点 到移动边缘节点 的速率， 表示移动边缘节点 到固定边缘节点 的速率， 表示固定边缘节点 发出任务 的用户终端的速率；重排序模块，用于对每个所述移动边缘节点所对应的任务缓存队列，按照混合灵敏度排序法分别对各所述任务缓存队列中的子任务进行重新排序处理，得到重新排序后的各所述任务缓存队列；所述混合灵敏度排序法中使用任务服务延迟的导数和任务处理时间的比值计算混合灵敏度得分；任务分发模块，用于根据重新排序后的各所述任务缓存队列分别向各相应所述移动边缘节点进行任务分发；获取用户终端发出的新任务的步骤，包括：周期性收集所述用户终端发出的用户服务请求；从所述用户服务请求中提取所述新任务并存入所属时间片对应的用户请求集；每一个时间片对应有一个所述用户请求集，所述用户请求集中的每一个任务通过参数元组 表示；其中， 表示任务 的总上传数据量， 表示任务 的总下载数据量， 表示任务 所需的计算资源量。
5.根据权利要求4所述的QoE感知的移动辅助边缘服务系统，其特征在于，所述设定目标函数为：所述约束条件为：其中， min 表示最小值， max 表示最大值， 表示队列 的任务完成时间， 表示权值向量， 表示任务 到第 j 个移动边缘节点 的权值， 表示移动边缘节点 的计算精度， 表示任务 的需求精度， n 表示移动边缘节点数量。
6.一种计算机设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至3任一项所述的QoE感知的移动辅助边缘服务方法的步骤。
