[发明专利]一种基于边缘计算系统的无人机任务卸载和资源分配方法

权利要求书

1.一种基于边缘计算系统的无人机任务卸载和资源分配方法，其特征在于，所述边缘计算系统包括若干个无人机和若干个Fog节点；所述无人机任务卸载和资源分配方法包括以下步骤：

根据所述边缘计算系统中的所述无人机向所述Fog节点卸载任务问题以及所述Fog节点向所述无人机分配计算资源问题构建最优化无人机利益的目标函数；

计算所述目标函数得到无人机任务卸载和计算资源分配的最优解，并根据所述无人机任务卸载和计算资源分配的最优解，得到无人机利益的最优化方案，其中，所述目标函数的表达式为：

其中，表示无人机U_i卸载任务至Fog节点F_j上所获得的利益，k_ij表示决策变量，k_ij＝{0,1}，t_ij表示无人机在时间段内执行任务的次数，R表示无人机U_i接受任务的酬金，t_f表示无人机的飞行时间，γ表示无人机的单位飞行能耗，β表示无人机的悬停参数，P表示无人机的恒定功率，t_H表示无人机的悬停时间，q表示Fog节点在时钟周期内的单元价格，f_i,j表示Fog节点分配给无人机的计算资源，f_i,j＝[0,f_j^max],f_j^max表示Fog节点分配的最大资源，m表示Fog节点的数量。

2.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算系统的无人机任务卸载和资源分配方法，其特征在于，所述计算所述目标函数得到无人机任务卸载和计算资源分配的最优解，并根据所述无人机任务卸载和计算资源分配的最优解，得到无人机利益的最优化方案，包括以下步骤：

计算所述目标函数中的变量k_ij的最优解以及变量f_i,j的最优解；

基于块坐标下降法对所述变量k_ij的最优解以及所述变量f_i,j的最优解迭代计算，得到无人机利益的最优化方案。

3.根据权利要求2所述的一种基于边缘计算系统的无人机任务卸载和资源分配方法，其特征在于,计算所述目标函数中的变量k_ij的最优解的方法包括：

基于动态规划算法计算目标函数中的变量k_ij的最优解，或者基于启发式算法计算目标函数中的变量k_ij的最优解，或者基于贪心算法计算目标函数中的变量k_ij的最优解。

4.根据权利要求2所述的一种基于边缘计算系统的无人机任务卸载和资源分配方法，其特征在于，所述计算所述目标函数中的变量f_i,j的最优解的方法包括：

采用拉格朗日乘子式法和KKT条件法计算所述目标函数中的变量f_i,j的最优解。

5.根据权利要求1至4任一项所述的一种基于边缘计算系统的无人机任务卸载和资源分配方法，其特征在于，所述边缘计算系统中还包括：MEC服务器。