基于无人机辅助与能量收集的移动边缘计算任务卸载优化

来源：计算机集成制造系统杂志2025年第10期北京时间：

作者：陈训杨, 冯毅雄, 金柯兵, 肖溪, 洪兆溪, 谭建荣

单位：1.贵州大学省部共建公共大数据国家重点实验室2.浙江大学流体动力与机电系统国家重点实验室3.贵州大学机械工程学院4.浙江大学海洋学院

摘要：传统移动边缘计算因基站部署困难、覆盖有限及能量不足,难以满足动态环境下的计算需求。为此,提出一种结合无人机辅助与能量收集设备的边缘计算系统,进行任务卸载与无人机路径规划的联合优化。其中,无人机凭借灵活部署和高机动性,作为移动服务器为设备提供动态计算支持;能量收集设备通过捕获可再生能源,解决传统边缘节点能量不足的问题,实现稳定高效的计算服务。将联合优化问题形式化为马尔可夫决策过程,并提出一种基于深度强化学习的混合优化算法框架。该框架基于深度Q网络(DQN)算法与深度确定性策略梯度(DDPG)算法,利用DQN处理离散动作,DDPG处理连续动作。仿真实验表明,所提算法在能耗与时延之间实现了更优的平衡,与基线方法相比显著降低了系统成本。

关键词：无人机辅助计算,能量收集,任务卸载,移动边缘计算

基金资助：浙江省“尖兵领雁+”科技计划资助项目(2025C01088,2025C01023,2025C02010);贵州省基础研究资助项目(黔科合基础-zk［2025］面上627);贵州大学资助项目(贵大基础［2024］10号,贵大人基合字(2023)21号)。