一种边缘计算系统的多无人机任务卸载和资源分配的方法

本发明公开了一种边缘计算系统的多无人机任务卸载和资源分配的方法，包括步骤如下：将无人机的当前位置、无人机的相对距离、无人机与物联网智能设备的相对距离、物联网智能设备的服务次数组合成系统状态；构建深度确定性策略梯度优化神经网络；将系统状态输入到深度确定性策略梯度优化神经网络中，得到系统动作；边缘计算系统执行系统动作，并根据即时回报函数得到该系统动作的报酬值；根据得到的报酬值继续训练深度确定性策略梯度优化神经网络的参数，直到报酬值趋于稳定，训练得到最优的策略π。本发明通过深度确定性策略梯度优化神经网络优化无人机的轨迹、卸载策略和计算资源分配策略，在保证物联网智能设备服务公平性的前提下，使得系统能耗最小化。

《一种边缘计算系统的多无人机任务卸载和资源分配的方法》是一发明专利，专利号为 2021106573420，当前法律状态为已下证，由广东工业大学提出申请，发明人为蒋丽;郑镐;赖健鑫;陈湛文，申请日期为2021-06-11，公开（公告）日期为2024-11-12，国际专利分类号（IPC）为 H04W 4/02 (2018.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：【无人机蜂群、无人机通信、物联网计算卸载、资源分配、边缘计算MEC、任务卸载、计算迁移、多目标优化、时延-能耗权衡、服务覆盖、调度策略、算力优化】。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种边缘计算系统的多无人机任务卸载和资源分配的方法，包括步骤如下：将无人机的当前位置、无人机的相对距离、无人机与物联网智能设备的相对距离、物联网智能设备的服务次数组合成系统状态；构建深度确定性策略梯度优化神经网络；将系统状态输入到深度确定性策略梯度优化神经网络中，得到系统动作；边缘计算系统执行系统动作，并根据即时回报函数得到该系统动作的报酬值；根据得到的报酬值继续训练深度确定性策略梯度优化神经网络的参数，直到报酬值趋于稳定，训练得到最优的策略π。本发明通过深度确定性策略梯度优化神经网络优化无人机的轨迹、卸载策略和计算资源分配策略，在保证物联网智能设备服务公平性的前提下，使得系统能耗最小化。

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