1.一种能量消耗成本最小化的电动汽车辅助移动边缘计算卸载方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，求解电动汽车边缘最优的计算频率 所述最优的计算频率 满足在约束条件st1下使能耗成本函数FUN1最小；所述能耗成本函数FUN1为 其中，ai,j为电动汽车边缘选择决策参数， 为电动汽车边缘的单位能耗成本，λi为卸载比率，ki为能量效率系数，Fi为完成任务的总CPU周期，n为场景中的用户设备数量，m为场景中的电动汽车边缘数量，i为第i个用户设备，j为第j个电动汽车边缘；

S2，求解用户最优的卸载比率λi，所述最优的卸载比率λi满足在约束条件st2下使能耗成本函数FUN2最小；所述能耗成本函数FUN2为其中， 为用户

ue

设备的单位能耗成本，fi 为本地计算频率，Fi为完成任务的总CPU周期，ai,j为电动汽车边缘选择决策参数，Di为任务数据大小，B为传输带宽，C为子信道数量， 为用户设备的发射2

功率，gi,j为信道增益，σ为高斯白噪声功率， 为电动汽车边缘的单位能耗成本，ki为能量效率系数， 为电动汽车边缘的计算频率，n为场景中的用户设备数量，m为场景中的电动汽车边缘数量，i为第i个用户设备，j为第j个电动汽车边缘；

S3，求解最优传输功率 所述最优传输功率 满足在约束条件st3下使能耗成本函数FUN3最小；所述能耗成本函数FUN3为 其中，ai,j为电动汽车边缘选择决策参数， 为用户设备的单位能耗成本，λi为卸载比率，Di为任务数据大2

小，B为传输带宽，C为子信道数量，gi,j为信道增益，σ为高斯白噪声功率，n为场景中的用户设备数量，m为场景中的电动汽车边缘数量，i为第i个用户设备，j为第j个电动汽车边缘；

S4，采用启发式算法求解最优电动汽车边缘选择决策参数ai,j，所述最优电动汽车边缘选择决策参数ai,j满足在约束条件st下使能耗成本函数FUN最小；所述能耗成本函数FUN为其中， 为用户

ue

设备的单位能耗成本，fi 为本地计算频率，Fi为完成任务的总CPU周期，Di为任务数据大小，2

B为传输带宽，C为子信道数量， 为用户设备的发射功率，gi,j为信道增益，σ为高斯白噪声功率， 为电动汽车边缘的单位能耗成本，λi为卸载比率，ki为能量效率系数， 为电动汽车边缘的计算频率，n为场景中的用户设备数量，m为场景中的电动汽车边缘数量，i为第i个用户设备，j为第j个电动汽车边缘。

2.根据权利要求1所述的能量消耗成本最小化的电动汽车辅助移动边缘计算卸载方法，其特征在于，步骤S4中，电动汽车边缘的计算频率 取步骤S1求解的电动汽车边缘最优的计算频率 卸载比率λi取步骤S2求解的用户最优的卸载比率λi，用户设备的发射功率 取步骤S3求解的最优传输功率

3.根据权利要求1所述的能量消耗成本最小化的电动汽车辅助移动边缘计算卸载方法，其特征在于，步骤S4所述求解最优电动汽车边缘选择决策参数ai,j的启发式算法包括以下步骤：

S41，重复步骤S1、步骤S2、步骤S3，遍历场景中的所有电动汽车边缘，计算并选择场景中第i个用户设备的最小能耗成本函数值FUNi，存储最小能耗成本函数值FUNi以及其对应的计算频率 卸载比率λi、传输功率S42，重复步骤S41，遍历场景中的所有用户设备，选择所有FUNi中的最小值作为本次计算的最优能耗成本函数值FUNmin，存储最优能耗成本函数值FUNmin及其对应的计算频率卸载比率λimin、传输功率

S43，重复步骤S41、步骤S42，得到最优能耗成本函数值FUN′min以及其对应的最优变量计算频率 卸载比率 传输功率

S44，若|FUN′min‑FUNmin|小于预设阀值，则收敛，取FUNmin、FUN′min中较小者以及其对应的最优变量计算频率、卸载比率、传输功率、电动汽车边缘选择决策参数作为最终的优化结果；若|FUN′min‑FUNmin|大于预设阈值，进行步骤S45；

S45，用FUNmin、FUN′min中较小的替换FUNmin，重复步骤S43、步骤S44，直到结果收敛。

4.根据权利要求3所述的能量消耗成本最小化的电动汽车辅助移动边缘计算卸载方法，其特征在于，步骤S44中所述预设阀值为0.00001。

5.根据权利要求1所述的能量消耗成本最小化的电动汽车辅助移动边缘计算卸载方法，其特征在于，步骤S1所述约束条件st1为，对于属于用户设备集合N中的任一第i个用户设备和属于电动汽车边缘集合M中的第j个电动汽车边缘，满足：C1， C5， C9，

其中，ri,j为任务上传速率，Ti为用户设备的最大任务延迟， 为电动汽车边缘的最大计算频率， 为用户设备的最大发射功率。

6.根据权利要求1所述的能量消耗成本最小化的电动汽车辅助移动边缘计算卸载方法，其特征在于，步骤S2所述约束条件st2为，对于属于用户设备集合N中的任一第i个用户设备和属于电动汽车边缘集合M中的第j个电动汽车边缘，满足：C1， C2， C3， C8，0≤λi≤1；

其中，ri,j为任务上传速率，Ti为用户设备的最大任务延迟， 为用户设备的初始剩余能量。

7.根据权利要求1所述的能量消耗成本最小化的电动汽车辅助移动边缘计算卸载方法，其特征在于，步骤S3所述约束条件st3为，对于属于用户设备集合N中的任一第i个用户设备和属于电动汽车边缘集合M中的第j个电动汽车边缘，满足：C1， C3， C9，

其中，ri,j为任务上传速率，Ti为用户设备的最大任务延迟， 为用户设备的初始剩余能量， 为用户设备的最大发射功率。

8.根据权利要求1所述的能量消耗成本最小化的电动汽车辅助移动边缘计算卸载方法，其特征在于，步骤S4所述约束条件st为，对于属于用户设备集合N中的任一第i个用户设备和属于电动汽车边缘集合M中的第j个电动汽车边缘，满足：C1， C2， C3， C4，

C5， C6， C7，ai,j∈{0,1}；C8，0≤λi≤1；C9，其中，ri,j为任务上传速率，Ti为用户设备的最大任务延迟， 为用户设备的初始剩余能量， 为电动汽车边缘的最大计算频率， 为用户设备的最大发射功率。