广东工业大学刘义获国家专利权
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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利基于边缘计算的多无人机任务卸载与缓存优化方法及系统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：CN119211878B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411372125.7，技术领域涉及：H04W4/40；该发明授权基于边缘计算的多无人机任务卸载与缓存优化方法及系统是由刘义;曾虎为设计研发完成，并于2024-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于边缘计算的多无人机任务卸载与缓存优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于边缘计算的多无人机任务卸载与缓存优化方法及系统，方法包括：建立由T‑UAV层、B‑UAV层和地面用户层构成的系统模型；在满足预设约束条件下以系统模型的最小化总成本为目标，得到优化问题并建模为多智能体马尔可夫决策过程，求解得到最优任务卸载和缓存联合策略。在本发明中，为了降低边缘服务器的计算负荷，提高系统响应能力，分为储存计算结果的无人机和辅助边缘计算的无人机；当无人机碰到重复性的任务时，通过缓存机制选择性储存任务结果，将相似计算任务可以共享前一个任务提交的计算结果，提出卸载和缓存的联合决策有效减少任务卸载和处理的时延和能耗，进一步提高多无人机任务卸载与缓存的效率和准确性。
本发明授权基于边缘计算的多无人机任务卸载与缓存优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘计算的多无人机任务卸载与缓存优化方法，其特征在于，所述方法包括： 建立由T-UAV层、B-UAV层和地面用户层构成的系统模型；所述T-UAV层提供缓存无人机，用于基于任务缓存机制选择性储存任务的处理结果；所述B-UAV层提供多架无人机，用于为所述地面用户层提供移动边缘计算服务； 基于地面用户层的任务请求获取系统模型的环境状态数据，在满足预设约束条件下根据所述环境状态数据以系统模型由总时延、总飞行能耗和总能耗组成的最小化总成本为目标，得到优化问题； 将所述优化问题建模为多智能体马尔可夫决策过程，并采用MATD3算法进行求解，得到最优任务卸载和缓存联合策略。
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