一种面向深度神经网络任务的协同推理与无人机轨迹优化算法

本发明涉及无人机辅助的边缘计算技术领域，公开了一种面向深度神经网络任务的协同推理与无人机轨迹优化算法，包括如下步骤，步骤S1：建立多无人机辅助的移动边缘计算系统模型；步骤S2：提出一种最佳分割点选择算法，为每个用户任务选择最佳分割点，确定任务卸载比例；步骤S3：提出一种无人机与地面用户匹配算法，进行分配无人机的计算资源；步骤S4：将无人机轨迹优化和地面用户发射功率选择问题建模为马尔可夫决策过程，并基于深度强化学习提出一种动态DNN任务卸载和轨迹优化算法，通过训练智能体来获得每个时隙无人机的最优轨迹和地面用户的发射功率，本发明的算法能够持续提高奖励，并有效减少MEC系统中DNN任务的延迟和能耗。