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龙图腾网获悉大连海事大学申请的专利一种面向无人机辅助移动边缘计算的资源调度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：CN116455451B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202310381066.9，技术领域涉及：H04B7/185；该发明授权一种面向无人机辅助移动边缘计算的资源调度方法是由孙璐;刘子谦;万良田;王小洁;宁兆龙;郑纪彬设计研发完成，并于2023-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向无人机辅助移动边缘计算的资源调度方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种面向无人机辅助移动边缘计算的资源调度方法，涉及无人机资源分配技术领域，包括如下步骤：S1、建立动态任务场景下无人机辅助移动边缘计算模型的基本框架；S2、根据资源调度方法对无人机辅助移动边缘计算模型的基本框架中的用户计算任务进行任务分配和资源调度，得到无人机辅助移动边缘计算的调度方案，最终在保证能量能够完成下一组任务的前提下进行无人机的替换。本发明同时调度多架搭载通信设备无人机来辅助移动边缘计算，通过本系统提高无人机节点对任务的处理效率。

本发明授权一种面向无人机辅助移动边缘计算的资源调度方法在权利要求书中公布了：1.一种面向无人机辅助移动边缘计算的资源调度方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、建立动态任务场景下无人机辅助移动边缘计算模型的基本框架； 所述基本框架包括预估模块、部署模块和调度模块； 所述预估模块用以获取计算任务信息，并预估无人机的派遣数量； 所述部署模块用以获取用户地理信息，进行无人机区域部署； 所述调度模块用以指派无人机执行相应的任务； S2、根据资源调度方法对无人机辅助移动边缘计算模型的基本框架中的用户计算任务进行任务分配和资源调度，得到无人机辅助移动边缘计算的调度方案，最终在保证能量能够完成下一组任务的前提下进行无人机的替换； 所述资源调度方法包括： S21、以协同演化遗传算法作为Q学习算法的辅助算法，形成结合算法，共同寻找无人机群的资源调度方案以及任务的优先级排序方案； 所述结合算法如下： 染色体作为智能体在环境中学习，通过动作的选择更变Q值进而达到学习的目的，每一个任务或状态有个动作可以选择；奖励的评判为前后两个时刻的状态的适应度的变化并更新Q学习中的Q表；加入协同演化遗传算法的策略，并赋予其更大Q值权重，使下一次的学习效率提高； 协同演化遗传算法的输出策略改变Q学习的初始条件，即策略的优先级改变，使Q学习算法染色体不断更新，增加算法探索性； S22、结合算法以演化算法开始，进行种群预处理，快速寻优并把子代遗传到Q学习算法中，Q学习算法以该策略作为初始策略，利用染色体作为智能体，与环境进行交互，两种算法交替配合寻找资源调度策略。

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