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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种无人机辅助边缘卸载决策与无人机轨迹优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116634502B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310516330.5，技术领域涉及：H04W28/084；该发明授权一种无人机辅助边缘卸载决策与无人机轨迹优化方法是由田贤忠;缪娉婷;邹雨加;李燕君设计研发完成，并于2023-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人机辅助边缘卸载决策与无人机轨迹优化方法在说明书摘要公布了：一种无人机辅助边缘卸载决策与无人机轨迹优化方法，包括以下步骤：将F个设备和K架带由边缘服务器的无人机组成系统，系统时间由多个连续的时隙组成；设备在每个时隙把自己的部分子任务卸载给无人机计算，或者本地计算，直至全部任务计算完毕；以最小化每个设备完成任务时间的总和为优化目标，以每个设备的卸载策略A和无人机的位置LUAV为优化变量建立优化模型P；利用基于遗传算法的深度强化学习算法求解优化模型P。本发明适用于设备位置实时移动的移动边缘计算系统场景，根据设备的位置和任务量情况，合理部署无人机位置，并制定合适的卸载决策，可有效减少边缘计算系统的任务完成时延。

本发明授权一种无人机辅助边缘卸载决策与无人机轨迹优化方法在权利要求书中公布了：1.一种无人机辅助边缘卸载决策与无人机轨迹优化方法，其特征在于：通过无人机与设备之间的动态距离变化进行无人机的轨迹优化，包括如下步骤： 步骤1：将F个设备和K架带由边缘服务器的无人机组成系统，系统时间由多个连续的时隙组成；设备集合表示为，无人机集合表示为； 步骤2：设备在每个时隙把自己的部分子任务卸载给无人机计算，或者本地计算，直至全部任务计算完毕；设备在时隙的卸载决策表示为，表示设备将任务卸载给无人机的子任务数量，表示本时隙设备本地计算的子任务数量,； 步骤3：以最小化每个设备完成任务时间的总和为优化目标，以每个设备的卸载策略和无人机的位置为优化变量建立优化模型P；具体包括：利用三角形余弦定理计算飞行中的无人机与设备之间在时隙内的关于时刻的距离函数，通过距离的变化计算每个设备完成任务的时间；以最小化每个设备完成任务时间的总和为优化目标，以每个设备的卸载策略和无人机的位置为优化变量建立优化模型P；所述优化模型P的优化目标为最小化每个设备完成任务时间的总和： 其中为所有时隙的计算任务卸载情况,;为所有时隙的无人机位置部署情况,；，为当前时隙t设备的剩余任务量,，其中为时隙开始时的设备任务总量； 步骤4：利用基于遗传算法的深度强化学习算法求解优化模型P。

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