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公开(公告)号：CN119997105A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510117790.X
申请日：2025-01-24
Applicant: 北方工业大学
IPC: H04W28/084 , H04W4/029 , G06N3/006 , G06N3/092 , H04W84/06
Abstract: 本发明提供一种基于深度强化学习的无人机任务卸载方法及装置，涉及车联网技术领域。该方法包括：根据车辆的计算能力判断任务由车辆或边缘服务器处理；若由边缘服务器处理则构建车辆的高斯‑马尔可夫移动性模型得到车辆位置，根据无人机的计算资源和车辆与智能路边设施的距离判断由无人机或由无人机和智能路边设施执行；由无人机则将根据DGBCO模型输出无人机的路径规划结果；由智能路边设施则根据计算重用技术优化任务分配；构建基于Lyapunov优化的无人机能量约束问题；采用MADDPG算法求解得到任务卸载策略。本发明优化了UAV轨迹，结合车辆的移动性和计算资源的动态变化设计了一种联合优化方法，提升系统的综合性能。
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