摘要
本发明属于任务卸载技术领域,公开一种基于分块流量预测的无人机辅助任务卸载方法。为了同时解决用户分布频繁变化导致的无人机部署与任务卸载问题,设计分块流量预测模块、任务卸载模块和无人机轨迹优化模块。输入当前时隙的用户分布时序信息获取预测到的未来用户分布信息;根据当前任务、用户和无人机的相关参数制定最佳卸载决策来最小化用户的延迟与能耗;使用多智能体强化学习算法并在分块流量预测模块、任务卸载模块基础上搭建环境,然后收集环境参数数据进行训练以便获取无人机部署方案优化无人机的飞行轨迹。本发明所提出的方法在用户分布频繁变化的场景中既解决了任务卸载决策制定问题,同时也解决了无人及部署难题,优于其他现有方法。
技术关键词
无人机轨迹优化
强化学习环境
卸载系统
多智能体强化学习
分块
收集环境参数
模块
决策算法
服务器
终端设备
卸载方法
时序
变量
代表
更新网络参数
强化学习模型
强化学习算法
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序列
大语言模型
天气预测方法
交通流量预测方法
电力预测方法
弱网络环境
动态优先级队列
离线
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分块算法
大语言模型
问答检索方法
数据分块方法
主题
语义