1.一种面向移动边缘计算的服务功能链部署方法，其特征是，采用q强化学习方法进行部署，q强化学习方法为一个马尔可夫决策过程mdp，在这个mdp中有一个状态集合s，一个动作集合a，一个转移函数t:s×a×s→[0；1]以及一个反馈函数r:
其中，s和a分别代表当前的状态和动作，
1)、状态空间
状态空间包含了所有可能的系统状态，用式(2)表示：
sn＝{sn|sn＝(qn,hp)},se＝{se|se＝(qe,hp)}(2)
其中qn＝(o1,o2,…,on)是一个n位的0-1变量以表示所有边缘服务器的计算资源的可用性，具体来说，oi＝0(oi＝1)表示边缘服务器ni的剩余计算资源是大于/小于预设阈值t的，如果oi＝0，则vnf被部署到边缘服务器ni上，否则不能部署；qe＝(t1,t2,…,tm)是一个m位的0-1变量以表示所有物理链路的带宽资源的可用性；
2)、动作空间
动作空间定义如式(3)：
其中hw代表将被部署vnf的边缘服务器，在系统的初始状态，a包含所有的候选边缘服务器；
3)、反馈函数
反馈函数定义如式(4)：
其中lmax是所有延迟中的最大值，如果hp,hw之间的不存在物理链路或边缘服务器hw的计算资源不足，rn(sn,a)将被赋值为-n。如果边缘服务器hw的计算资源仍然充足，则rn(sn,a)的值将根据(4)中的式子计算得到，式中的λ和ρ分别是用于衡量处理时延和传输时延重要程度的权重因子，物理链路的反馈函数根据式(5)进行定义：
其中如果hp,hw之间的不存在物理链路或物理链路(hp,hw)的带宽资源不足，rn(sn,a)将被赋值为-n；
为了避免产生局部最优策略，引入∈-greedy机制，用下式表示：
这是一种探索和采用之间的折中，∈-greedy将具有∈的概率去探索新的解决方法，同时具有1-∈的概率采用原有的解决方法去做决策。
2.如权利要求1所述的面向移动边缘计算的服务功能链部署方法，其特征是，具体步骤细化如下：
[1]初始化q矩阵和r矩阵qn(sn,a),qe(se,a)，rn(sn,a),re(se,a)
[2]迭代开始，进入[3]
[3]从sfc请求集合
[4]依次取sfc请求cu中的每一个虚拟网络功能vnf进行放置训练，进入[5]
[5]产生随机数，如果该随机数小于∈的值，进入[6],否则进入[9]
[6]进行判断，如果rn(sn,a)>0∧re(se,a)>0为真，进入[7]
[7]将当前动作a添加到候选动作集合possibleactions中
[8]从候选动作集合possibleactions中随机产生放置当前vnf的服务器selectserver
[9]进行判断，如果rn(sn,a)>0∧re(se,a)>0为真,进入[10]
[10]将当前动作a添加到候选动作集合possibleactions中
[11]从候选动作集合possibleactions中选择具有最高q值的动作作为放置当前vnf的服务器selectserver
[12]将当前需要放置的vnf放置在selectserver上
[13]更新链路状态空间
[14]更新边缘服务器状态空间
[15]根据
[16]从sfc请求集合
[17]依次取sfc请求cu中的每一个vnf进行放置训练，进入[18]
[18]根据qs(s,a)＝qn(sn,a)+qe(se,a)计算qs矩阵
[19]根据qs矩阵进行部署，
[20]计算当前部署情况下的总延时
[21]更新链路状态空间
[22]更新边缘服务器状态空间
[23]判断每一个sfc是都被部署成功，并计算出部署成功的sfc数目
[24]计算平均延迟l＝总延迟/成功部署数
[25]返回部署策略