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申请/专利权人：河海大学
申请日：2024-04-07
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118227331A
主分类号：G06F9/50
分类号：G06F9/50;G06F9/445;G06N3/126
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：本发明公开一种基于无人机的多目标任务卸载方法，包括：1初始化参量集；2实时目标函数设计：将时间离散化，基于任务分配周期设计目标函数集合；3通过归一化和权重参数将多目标函数优化问题转化为单目标函数优化问题，在此基础上加入自适应交叉变异策略，提升算法收敛速度和寻优能力并使用遗传算法寻优4循环结束判断：如果达到终止条件，则得出无人机当前卸载周期最优的卸载方案；否则继续进行迭代。一种基于无人机的多目标任务卸载方法在求解的速度和质量上有着明显的优势，能有效提高无人机在执行计算密集型任务时的续航能力和无人机执行任务时的效率。
主权项：1.一种基于无人机的多任务卸载方法，其特征在于包括以下步骤：S1.参量集初始化：包括任务卸载周期t，无人机设备每次任务的数据量大小data、边缘计算服务器数量N，任务所需要的计算周期数cycle、信道带宽B、无人机设备计算功率无人机设备的传输功率边缘服务器的计算功率无人机设备可用的计算资源以及边缘服务器可分配的计算资源的取值等；S2.双目标函数设计：将时间离散化，基于任务卸载周期设计目标函数min{T，E}，使得时延和能耗最小，其中T代表时延，E代表能耗；S3.遗传算法寻优：通过归一化和权重参数设置将双目标函数优化问题转化为单目标函数优化问题并使用遗传算法寻优；S4.循环结束判断：如果达到终止条件，则得出最优的任务卸载方案；否则回到S2，继续进行迭代；S5.结束。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河海大学 一种基于无人机的多目标任务卸载方法
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