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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种无人机协助的多节点任务卸载调度的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113867934B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110918758.3，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种无人机协助的多节点任务卸载调度的方法是由刘鹏;何涵设计研发完成，并于2021-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人机协助的多节点任务卸载调度的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种无人机协助的多节点任务卸载调度方法。本发明基于传统的无模型基于值函数更新的强化学习方法，针对无人机协助边缘计算场景下协助调度问题作了优化，在此基础上创新的提出了小学习目标、预奖励和大奖励敏感等方法。最终在无人机用户节点对时延敏感等的约束下，实现了无人机在有限的服务时间内通过策略选择飞行路径获取利益最大化的问题。本发明的方法不需要过多的先验知识，不需要深入了解每个用户节点的深入信息，符合隐私保护的需求，并且本发明在类似的应用场景有着较好的复用性，发明的实践价值较强。

本发明授权一种无人机协助的多节点任务卸载调度的方法在权利要求书中公布了：1.一种无人机协助的多节点任务卸载调度的方法，其特征在于,该方法的实现过程如下： 步骤一、无人机沿巡回路径飞行，必要时下降高度近距离协助收集地面多个用户节点的数据并在边缘服务器进行任务卸载，对此应用场景构建了马尔可夫模型； 步骤二、初始化强化学习方法的Q表，Q表的行属性为马尔可夫模型里的状态，列属性为马尔可夫模型里的动作；每一个状态动作对应Q表上的一个状态动作值，其大小为该状态动作对应的累积奖励期望；Q表里的初始值为标准归一化后的随机数，这些随机数均接近于0； 步骤三、将应用场景里的限制条件设立成强化学习的小目标，将策略调度后获得的任务剩余价值最大化作为大目标，大目标必须在小目标之后实现；为强化学习的小目标设置了探索性小奖励，其作用是让智能体不受大目标的奖励影响，正常完成小目标； 为了让智能体在与环境交互中获得的累积奖励满足大目标的要求，使用一个存储区间来记忆小目标完成路径上从环境中获得的真实奖励，当小目标完成时，智能体会一次性获得存储区间中累积的真实奖励；当小目标未完成时，智能体获得的探索性小奖励，小于完成小目标后实现大目标过程中获得的真实奖励； 步骤四、设置预奖励，预奖励是无人机向用户节点提供服务时，预先获得的一份奖励； 预奖励的大小设定为任务卸载到服务器后应该获得的奖励的一部分；所有未被卸载到服务器的任务获得的预奖励均会在结束状态赋予一个同等大小的惩罚奖励； 所述的预奖励设置如下： 其中SF为缩小因子，为无人机第t次从第n个用户节点收集到的总任务数；σn表示价值衰减因子；valuen表示第n个用户节点的任务的初始价值；Total表示总时长； 步骤五、在强化学习方法的一个训练周期开始时，智能体会从马尔可夫模型上的初始状态出发，根据改进的ε-greedy策略为智能体选择当前状态的下一步动作； 步骤六、智能体做出动作选择后会抵达下一个环境状态，环境状态会根据当前特征给予对应的奖励； 步骤七、算法最大训练周期到达时停止训练，输出训练收敛的最大累积奖励，并根据Q表的值，从开始状态出发使用贪婪策略来获取一个从开始状态到结束状态的动作序列，即为多节点任务卸载调度的动作策略。

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