1.一种异构边缘网络中基于服务器休眠的协同计算方法，其特征在于，所述协同计算方法包括以下步骤：S1、建立出服务器的任务到达队列模型，并根据任务到达量建立任务卸载策略模型；

S2、建立出服务器睡眠决策模型、时延模型以及能耗模型，并构建出最小化系统的长期平均能耗；所述最小化系统的长期平均能耗包括：s.t.

C6:M(t)＝M

其中，P(t)表示在时隙t内的总能耗；T表示总时隙数；

S3、将系统的长期平均能耗拆分成每个时隙的能耗，使用基于CPLEX优化器的卸载决策算法按照任务卸载策略模型计算出每个时隙的卸载决策集合；

S4、对求解出的卸载决策集合使用卸载更新算法进行卸载决策的纠错，得到该时隙的最优卸载策略集合；

所述对求解出的卸载决策集合使用卸载更新算法进行卸载决策的纠错包括获取上一时隙中活跃服务器集合，根据当前时隙的宏基站服务器计算的任务量和所有微基站服务器计算的总任务量，按照卸载更新算法进行纠错；若成功纠错则调整宏基站服务器的任务卸载比例或者唤醒微基站服务器，并更新服务器所对应的任务卸载决策；所述卸载更新算法采用的纠错方式包括判断是否满足第一条件、第二条件或/和第三条件，若至少满足其中一个条件，则进行纠错，其中，所述第一条件、第二条件和第三条件依次表示为：第一条件：

第二条件：

第三条件：C

其中，δ表示宏基站服务器的任务卸载比例；υ

S5、根据卸载更新算法得到的最优卸载决策集合，使用睡眠决策算法求解所述睡眠决策模型，得到服务器的睡眠决策集合。

2.根据权利要求1所述的一种异构边缘网络中基于服务器休眠的协同计算方法，其特征在于，所述任务卸载策略模型包括按照任务到达量确定出迁移后的任务总量；基于迁移模型对卸载任务的非负性要求和稳定性要求，利用迁移模型让计算任务较多的服务器将任务迁移到任务较少的服务器上；当微基站服务器的任务负载超过了其最大计算能力时，将任务迁移到宏基站服务器上；让部分服务器的计算任务量饱和，其他没有计算任务的服务器进入睡眠模式，其中所述服务器包括安装在宏基站上的MEC服务器和安装在微基站上的MEC服务器。

3.根据权利要求1所述的一种异构边缘网络中基于服务器休眠的协同计算方法，其特征在于，所述服务器休眠模型包括划分出活跃状态和多个睡眠状态，其中活跃状态与睡眠状态之间可以相互切换，而所述睡眠状态不能切换到其他睡眠状态，不同睡眠状态设置有不同的过渡时延和能耗。

4.根据权利要求1所述的一种异构边缘网络中基于服务器休眠的协同计算方法，其特征在于，所述基于CPLEX优化器的卸载决策算法按照任务卸载策略模型计算出每个时隙的卸载决策集合，包括根据CPLEX优化器的参数要求构造出当前时隙的系数矩阵，根据输入参数调用CPLEX函数求解出该时隙的卸载决策集合，即该时隙每个服务器计算的任务量大小；其中所述输入参数包括任务队列，宏基站服务器的计算能力，微基站服务器的计算能力，以及能耗模型中各个状态的能耗和容忍时延。

5.根据权利要求1所述的一种异构边缘网络中基于服务器休眠的协同计算方法，其特征在于，所述睡眠决策算法包括根据当前时隙卸载后的任务量来决定是否进入睡眠模式，如果当前时隙t内MEC服务器i的卸载决策X

6.根据权利要求5所述的一种异构边缘网络中基于服务器休眠的协同计算方法，其特征在于，所述第四条件表示为：其中，b

7.根据权利要求5所述的一种异构边缘网络中基于服务器休眠的协同计算方法，其特征在于，当未进入睡眠模式的服务器的数量刚好与服务器总数相同时，根据该当前时隙的总睡眠决策和多时隙的中任务量大小来动态更改宏基站服务器的任务比例δ。