南京航空航天大学学报

作者：郭永安，王宇翱，周沂，房晶晶，任保全

单位：南京邮电大学通信与信息工程学院,南京210003;南京邮电大学边缘智能研究院,南京210003；,南京邮电大学通信与信息工程学院,南京210003;南京邮电大学边缘智能研究院,南京210003；,南京邮电大学通信与信息工程学院,南京210003;南京邮电大学边缘智能研究院,南京210003；,南京邮电大学通信与信息工程学院,南京210003;南京邮电大学边缘智能研究院,南京210003；,军事科学院系统工程研究院,北京100101；

关键词：边缘计算;无人机协作;任务卸载;多智能体深度强化学习;资源分配

基金：江苏省前沿引领技术基础研究专项（BK20202001）；江苏省现代农机装备与技术示范推广项目（NJ2022-13）。

针对边缘网络环境下多人机之间存在计算负载不均，造成卸载任务失败的问题，提出了一种多无人机间协作的智能任务卸载方案。通过联合考虑多无人机任务分配、计算资源分配和无人机飞行轨迹，引入公平性指数建立了无人机公平负载最大化和能量消耗最小化问题。基于多智能体深度强化学习框架，提出了融合轨迹规划和任务卸载的分布式算法。仿真结果表明，所提出的多无人机协作方案可以显著提高任务完成率和负载公平度，并且有效适用于大规模用户设备场景。

来源：2023年第5期

《南京航空航天大学学报》期刊编辑部

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