最新成果|贵州大学冯毅雄教授等：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

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，本文提出了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。本文将联合优化问题形式化为马尔可夫决策过程，并提出了一种基于深度强化学习的混合优化算法框架。该框架基于DQN算法与DDPG算法，利用DQN处理离散动作，DDPG处理连续动作。通过仿真验证表明，所提出的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。

本文的创新点如下：

（1）针对任务卸载与无人机路径规划混合优化问题，设计了UHE-MEC网络，考虑了设备的能量收集特性。

（2）针对UHE-MEC场景下DRL的混合动作空间问题，设计了一种融合离散与连续决策的深度强化学习模型Hybrid-AC，能够高效探索并优化任务卸载与无人机路径规划。

（3）在PyCharm平台上实现了所提出的算法，并通过不同系统参数下的仿真结果验证了其有效性。在不同的最大能量收集条件下，与其他基线算法相比，该算法表现出更优的性能。

国家973项目首席科学家，浙江大学求是特聘教授、博士生导师，担任浙江大学设计工程及自动化系系主任，流体动力基础件与机电系统全国重点实验室学术委员会副主任，中国图学学会名誉理事长，中国大数据技术与应用产业联盟理事长，中国机械工程学会机械设计分会主任委员。提出了多品种大批量定制设计技术、多性能数字化样机设计技术和多参数分析与匹配设计技术，研究成果获国家科技进步二等奖4项，省部级科技进步一等奖7项。

E-mail:egi@zju.edu.cn

教育部长江学者特聘教授，全球前2%年度影响力顶尖科学家，国家重点研发计划项目首席科学家，国家优秀青年基金获得者，公共大数据国家重点实验室学术学科带头人，设计工程及数字孪生浙江省工程研究中心副主任，浙江大学-中广核先进能源装备数字化设计与系统工程联合研发中心主任，中国机械工程学会工业大数据与智能系统分会副主任委员，中国图学学会应用图学专业委员会副主任委员，CIMS期刊编委。获国家技术发明二等奖1项，国家科技进步二等奖1项，省部科技进步一等奖9项。

E-mail:fyxtv@zju.edu.cn

其他作者简介：

陈训杨（2000-）

男，贵州大学硕士研究生，研究方向：人工智能、边缘计算等。

E-mail:1165531519@qq.com

金柯兵（1994-）

女，贵州大学讲师，博士，研究方向：智能计算及智能规划。

E-mail:kbjin@gzu.edu.cn

肖溪（1986-）

女，浙江大学教授，博士，研究方向：生态环境大数据分析。

E-mail:xi@zju.edu.cn

洪兆溪（1990-）

女，浙江大学助理研究员，博士，研究方向：智能设计与不确定性优化决策。

E-mail:hzhx@zju.edu.cn