一种无人机边缘联邦网络任务调度与资源分配方法

本发明公开了一种无人机边缘联邦网络任务调度与资源分配方法，涉及人工智能、无线通信和无人机边缘计算技术领域。该方法通过聚类算法可以根据地面终端设备的特征信息动态聚类，通过聚类减少状态空间复杂度，为无人机位置的初始化和动态更新提供依据。此外还结合了注意力机制、优先经验回放和自适应噪声调整形成了改进的TD3深度强化学习算法，可以更快地找到较优策略并提升系统在复杂任务环境中的调度效率和资源分配能力。通过上述方法，本发明能够智能感知网络状态、任务优先级以及无人机资源状况，有效提高了无人机服务覆盖率和资源利用效率，提升了网络任务处理效率，使得在任务调度和资源分配过程中，能够有效应对不同网络环境的变化。