面向无人机移动边缘计算场景的路径规划和任务卸载方法

摘要

本发明公开了面向无人机移动边缘计算场景的路径规划和任务卸载方法，涉及移动边缘计算和深度学习领域，包括S1建立网络场景模型；S2无人机和地面终端信息导入网络场景模型；S3建立深度强化学习网络并初始化；S4求解最优飞行时隙；S5初始化无人机移动边缘计算场景状态；S6执行行为；S7判断飞行是否越界，若是则惩罚、停止飞行并更新状态；S8保存行为、奖励、当前及下一刻状态至样本；S9重复S6至S8；S10计算目标值，更新网络参数；S11重复S4至S10，获得路径规划和任务卸载方法；设计基于深度增强学习的框架，实现深度增强学习和凸优化技术在计算复杂度和计算精度上的权衡与互补，最小化无人机能耗和终端任务完成时间，提升无人机执行地面终端任务能效。