【摘 要】
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为提升无人机群辅助边缘计算系统在负载不均衡场景下的性能，构建了一种新的无人机群边缘计算系统，利用无人机之间卸载数据来提高计算资源的利用率，通过联合优化多架无人机的卸载方案、部署和资源分配，使得系统的时延和能耗加权和最小。该问题高度非凸，为此本文提出一种高效的双层优化算法——启发最优评价算法，上层使用粒子群算法优化无人机位置，下层在确定位置的情况下使用块坐标下降算法优化无人机的数据卸载和资源分配。仿
【基金项目】
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国家自然科学基金（61901509）； 空军工程大学校长基金（XZJK2019033）资助课题；
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为提升无人机群辅助边缘计算系统在负载不均衡场景下的性能，构建了一种新的无人机群边缘计算系统，利用无人机之间卸载数据来提高计算资源的利用率，通过联合优化多架无人机的卸载方案、部署和资源分配，使得系统的时延和能耗加权和最小。该问题高度非凸，为此本文提出一种高效的双层优化算法——启发最优评价算法，上层使用粒子群算法优化无人机位置，下层在确定位置的情况下使用块坐标下降算法优化无人机的数据卸载和资源分配。仿真结果表明，本文所提方案可有效降低系统成本，与基准策略相比优势明显。
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