一种应用于移动边缘计算系统的节能低延时任务卸载方法

一种应用于移动边缘计算系统的节能低延时任务卸载方法，涉及移动边缘计算以及深度强化学习技术领域，包括以下步骤：S1，建立多无人机辅助的移动边缘计算系统模型，包括无人机、用户和窃听用户，每个无人机上配备微型移动边缘计算服务器，为用户提供任务卸载服务。S2，在S1所述的系统模型中，计算系统的能耗和时延的加权之和。S3，以最小化能耗和时延的加权之和建立深度强化学习模型，由深度强化学习模型选择最优的卸载动作。S4，训练S3中所述的深度强化学习模型，直至深度强化学习模型实现预设目标。应用本发明能够解决现有移动边缘计算系统功耗高、时延高，以及由于陷入局部最优导致训练不稳定的技术问题。