面向高动态场景的无人机智能卸载策略

摘要

无人机的灵活性和机动性为边缘计算带来了诸多便利.然而，高动态场景下瞬息万变的网络环境和任务需求，给无人机的卸载策略和路径规划带来了新的挑战.针对这一挑战，本文提出了一种面向高动态场景的无人机智能卸载策略.该策略可划分为两个相关联的问题，一是无人机最佳卸载位置的选择问题，二是系统资源分配和任务调度的优化问题.本文采用基于任务产生偏好的预测算法来规划无人机的最佳卸载位置.在此基础上，将系统资源消耗问题建模为马尔可夫决策过程，并结合强化学习方法，实现对资源分配和任务调度的系统性优化.大量实验表明，所提出的策略在高动态场景中，相较于传统的固定无人机部署策略，收敛速度提升约30%,系统消耗降低约50%.

关键词

无人机部署 / 卸载策略 / 资源分配 / 轨迹预测 / 强化学习