一种基于大语言模型与深度强化学习的无人机辅助移动边缘计算性能优化方法

本发明公开了一种基于大语言模型与深度强化学习的无人机辅助移动边缘计算性能优化方法，包括：建立无人机辅助移动边缘计算系统模型，涵盖无人机运动、通信和计算卸载模型；将包含任务卸载策略的目标优化问题形式化为部分可观测马尔可夫决策过程；构建基于Transformer模块的深度强化学习算法，其中Actor网络根据状态和观测生成动作，Critic网络对动作进行评价；采用经验回放缓冲区存储交互经验并更新网络参数。本发明通过LLM预训练生成先验知识指导策略更新，显著提升模型泛化能力和多目标优化能力，优化通信时延、能耗控制和资源分配，为无人机边缘计算提供智能卸载解决方案。