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公开(公告)号：CN115113647B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202210813729.5
申请日：2022-07-11
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本发明提供了一种基于智能演化算法的集群无人机资源调度方法，涉及无线通信技术领域，包括：S1、建立集群无人机侦察跟踪任务处理模型；S2、根据所述集群无人机侦察跟踪任务处理模型，设计集群无人机资源调度方法；S3、根据所述调度方法中的参数预测方法确定无人机位置。根据所述调度方法确定无人机位置。本发明提出的一种基于智能演化的集群无人机资源调度方法，通过增加预处理过程与基于分组的选择交叉方式和分区域编码办法，以任务完成时任务目标所产生的威胁度和单机无人机的能量消耗为优化目标。本发明同时调度多架搭载雷达设备无人机进行目标侦察和目标跟踪任务，通过本发明提高集群无人机对任务的处理效率。
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公开(公告)号：CN118647052A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410746921.6
申请日：2024-06-11
Applicant: 大连海事大学
IPC: H04W28/084 , H04W28/08 , G06F9/50 , G06F18/23213 , G06N3/086 , G06N3/092 , G06N3/006
Abstract: 本发明提供了一种面向定向无线供能辅助移动边缘计算的智能任务分配方法，涉及移动边缘计算资源分配技术领域，包括如下步骤：S1、建立动态任务场景下定向无线供能辅助移动边缘计算模型的基本框架；S2、根据基本框架生成调度方案，利用深度确定性策略梯度算法对场景中的设备计算任务进行任务分配和资源调度，在保证能量能够完成该组任务的前提下进行完成任务的时延计算。本发明同时优化移动小车的行走路径、无线供电时间和终端设备的任务卸载决策来完成合理调度，通过本系统提高移动边缘计算服务器对任务的处理效率，提高无线充电的充电效率。
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公开(公告)号：CN117545017A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202410026067.6
申请日：2024-01-09
Applicant: 大连海事大学
IPC: H04W28/08 , H04W28/084 , H02J50/20 , H04L67/10 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种面向无线供能移动边缘网络的在线计算卸载方法，涉及移动边缘计算技术领域，包括如下步骤：S1、建立随机任务数据到达和时变信道场景下无线供能辅助移动边缘计算模型的基本框架；S2、根据所述的无线供能辅助移动边缘计算模型的基本框架，对移动边缘计算资源分配进行数学建模，得到数学模型；S3、根据S2所得到的数学模型，利用李雅普诺夫优化方法结合基于模型的优化算法和无模型的机器学习方法在保证数据队列稳定性的前提下最大化所有无线设备的加权和计算速率，并联合优化无线供能持续时间、传输时间分配和计算卸载决策。本发明使用李雅普诺夫函数将随机优化问题解耦为每时间帧确定性问题，同时保证数据队列稳定性。
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公开(公告)号：CN117076121A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311064179.2
申请日：2023-08-21
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供了一种面向无线供能辅助移动边缘计算的智能任务分配方法，涉及移动边缘计算资源分配技术领域，包括如下步骤：S1、建立动态任务场景下无线供能辅助移动边缘计算模型的基本框架；S2、根据基本框架生成调度方案，利用增强免疫差分优化算法对场景中的设备计算任务进行任务分配和资源调度，在保证能量能够完成该组任务的前提下进行完成任务的归一化时延和能耗最小加权和计算。本发明同时优化无线能量站的充电时间和终端设备的卸载路径选择来辅助移动边缘计算，通过本系统提高移动边缘计算服务器对任务的处理效率。
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公开(公告)号：CN117553803B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202410026065.7
申请日：2024-01-09
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供了一种基于深度强化学习的多无人机智能路径规划方法，涉及无人机移动边缘计算技术领域，包括如下步骤：S1、建立静态任务场景下无人机辅助移动边缘计算模型的基本框架；S2、根据基本框架生成路径优化策略，所述优化策略即利用引入辅助奖励机制的多智能体深度强化学习算法对基本框架的场景中的无人机进行任务分配和路径规划，在保证所有无人机的能量能够完成系统任务的前提下最小化无人机完成所有任务需要消耗的时间。本发明在传统的多智能体深度强化学习算法的基础上引入了无监督强化辅助学习算法的辅助奖励机制，在优化无人机消耗的能量和飞行时间的基础上对无人机的飞行路径进行规划，通过本系统提高无人机对任务的处理效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116455451A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310381066.9
申请日：2023-04-11
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供了一种面向无人机辅助移动边缘计算的资源调度方法，涉及无人机资源分配技术领域，包括如下步骤：S1、建立动态任务场景下无人机辅助移动边缘计算模型的基本框架；S2、根据资源调度方法对无人机辅助移动边缘计算模型的基本框架中的用户计算任务进行任务分配和资源调度，得到无人机辅助移动边缘计算的调度方案，最终在保证能量能够完成下一组任务的前提下进行无人机的替换。本发明同时调度多架搭载通信设备无人机来辅助移动边缘计算，通过本系统提高无人机节点对任务的处理效率。
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公开(公告)号：CN113220465A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110604198.4
申请日：2021-05-31
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种面向工业污染排放监测的移动边缘计算资源分配方法，涉及无线通信技术领域，所述分配方法包括如下步骤：S1、采集工业物联网在监测工厂各种污染物排放时产生的有毒气体的信息，得到有毒气体数据，根据得到的有毒气体数据，使产生代价最大的气体得到较高的优先级，进而得到面向工业污染物排放监测的移动边缘计算系统的基本框架；S2、根据所述移动边缘计算系统结构的基本框架，对移动边缘计算资源分配进行数学建模，得到移动边缘计算资源分配数学模型；S3、对S2所得到的移动边缘计算资源分配数学模型进行求解。本发明部署了多种传感器及移动边缘计算系统，通过系统对传感器收集的具有优先级的数据进行处理大幅度提升了算法搜索效率。
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公开(公告)号：CN117553803A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202410026065.7
申请日：2024-01-09
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供了一种基于深度强化学习的多无人机智能路径规划方法，涉及无人机移动边缘计算技术领域，包括如下步骤：S1、建立静态任务场景下无人机辅助移动边缘计算模型的基本框架；S2、根据基本框架生成路径优化策略，所述优化策略即利用引入辅助奖励机制的多智能体深度强化学习算法对基本框架的场景中的无人机进行任务分配和路径规划，在保证所有无人机的能量能够完成系统任务的前提下最小化无人机完成所有任务需要消耗的时间。本发明在传统的多智能体深度强化学习算法的基础上引入了无监督强化辅助学习算法的辅助奖励机制，在优化无人机消耗的能量和飞行时间的基础上对无人机的飞行路径进行规划，通过本系统提高无人机对任务的处理效率。
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公开(公告)号：CN118585331A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410746919.9
申请日：2024-06-11
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供了一种面向无人机辅助移动边缘计算的模型压缩方法，包括如下步骤：S1、建立应用于应急通信情况下的无人机辅助移动边缘计算模型；S2、搭建神经网络，通过神经网络将无人机辅助移动边缘计算模型转换为可压缩模型，使用进化知识蒸馏算法对可压缩模型进行模型压缩。所述无人机辅助移动边缘计算模型包括：无人机模型，用于无人机调度；网络模型，用于在无人机和边缘服务器上设置神经网络；任务模型，用于计算任务完成时延。本发明可快速调度多架搭载通信设备无人机来辅助移动边缘计算，通过本系统提高无人机调度的反应速度和执行效率。
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公开(公告)号：CN117545094B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202410026070.8
申请日：2024-01-09
Applicant: 大连海事大学
IPC: H04W72/50 , H04W72/0453 , H04W72/541 , H04W72/542 , H04B17/382 , H04W72/0457 , H04W4/38 , H04W84/18 , G06N3/092
Abstract: 本发明提供了一种面向分级异构认知无线传感网络的动态频谱资源分配方法，涉及认知无线电动态频谱接入技术领域，包括如下步骤S1、建立实时任务场景下分级异构式传感器认知无线传感器网络的基本框架；S2、根据所述基本框架，对分级异构式传感器网络中频谱资源分配进行数学建模，得到数学模型；S3、根据S2中所得到的数学模型，利用Dueling MADQN算法对传感器网络进行动态频谱分配。本发明同时优化认知无线网络的系统总吞吐量和主次用户的碰撞率，通过本系统提高认知无线网络中主用户信道的频谱利用率。
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