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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于SAC的多无人机辅助移动边缘计算方法、装置及存储介质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：CN117236561B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202311293225.6，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种基于SAC的多无人机辅助移动边缘计算方法、装置及存储介质是由董璐;姜骏永;田卜玮;石祥沛;袁心设计研发完成，并于2023-10-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于SAC的多无人机辅助移动边缘计算方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于SAC的多无人机辅助移动边缘计算方法、装置及存储介质，属于移动边缘计算技术领域。所述方法包括：获取边缘计算系统中的基本要素信息；根据所述信息，建立无人机路径规划及资源分配的优化模型；将各无人机作为决策者，将无人机的观测作为状态，将无人机选择的路径规划及资源分配策略作为动作，基于预设的奖励函数和折扣因子，将所述优化模型转化为马尔科夫决策过程；各无人机利用预先训练的深度强化神经网络，基于实时观测信息对所述马尔科夫决策过程进行求解，得到优化后的无人机飞行轨迹及资源分配策略。本发明通过多无人机联合基站辅助地面用户边缘计算，策略优化以实现任务处理效率的提升、能耗分散及计算资源的节约。

本发明授权一种基于SAC的多无人机辅助移动边缘计算方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种多无人机辅助移动边缘计算方法，其特征在于，包括： 获取多无人机联合基站辅助地面用户进行边缘计算的系统中的基本要素信息； 根据所述基本要素信息，建立无人机路径规划、信道资源分配及计算资源分配的优化模型； 将各无人机作为决策者，将无人机的观测作为状态，将无人机选择的路径规划、信道资源分配及计算资源分配策略作为动作，基于预设的奖励函数和折扣因子，将所述优化模型转化为马尔科夫决策过程； 各无人机利用预先训练的深度强化神经网络，基于实时观测信息对所述马尔科夫决策过程进行求解，得到优化后的无人机飞行轨迹、信道资源分配及计算资源分配策略； 其中： 所述多无人机联合基站辅助地面用户进行边缘计算的系统，包括若干个无人机、若干个地面用户及基站，所述无人机作为边缘计算服务器，所述基站作为地面服务器； 所述基本要素信息包括：地面用户的数量N，无人机的数量M，地面用户的位置x＝x1,...,xM，无人机的位置y＝y1,...,yM，无人机的移动move＝move1,...,moveM，无人机对地面用户的信道资源分配α＝α1,...,αM，无人机对地面用户的计算资源分配β＝β1,...,βM，第i个地面用户的任务数据量、计算量和位置Di,fi,xi，能量消耗E，无人机所服务的地面用户数量I1,...,IM，公平系数I，最大时延T，用户的信息传输功率Puser，无人机的最大计算资源Fuav，无人机最大带宽B0，无人机的传输功率Puav，第i个地面用户将任务卸载到第j个无人机的通信时间T0i j，第j个无人机在本地运算第i个地面用户的任务的计算时间T1i j，第j个无人机将第i个地面用户的任务卸载到基站的通讯时间T2i j，参考距离为1米时的功率增益g0，有效开关电容k，噪声功率δ2，无人机的单次最大移动距离Vmax，无人机飞行范围边界boundary，基站的位置U，无人机与地面用户的通讯最大距离R； 所述无人机路径规划、信道资源分配及计算资源分配的优化模型表示为： 其中，中间参数ki,j、θi,j满足以下关系：

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