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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利边缘计算系统无人机轨迹和用户卸载决策优化方法及装置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：CN119580535B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202411790360.6，技术领域涉及：G08G5/57；该发明授权边缘计算系统无人机轨迹和用户卸载决策优化方法及装置是由刘义;陈冠良;冯孟锡;方少颖;杨星宇设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本边缘计算系统无人机轨迹和用户卸载决策优化方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种边缘计算系统无人机轨迹和用户卸载决策优化方法及装置，用于解决现有的对于边缘计算系统的无人机轨迹和用户卸载决策优化技术的研究导致边缘计算系统的整体性能较差的技术问题。方法包括对获取的用户无人机计算频率、用户产生任务数据、用户坐标数据、无人机的运动状态数据、无人机对应的障碍物位置数据进行处理，得到用户无人机任务时延和用户无人机任务能耗，再结合预置卸载决策、无人机物理量数据，得到无人机轨迹马尔科夫决策过程模型和用户卸载决策马尔科夫决策过程模型，并对模型进行求解，生成目标无人机轨迹飞行策略和目标用户卸载决策策略。

本发明授权边缘计算系统无人机轨迹和用户卸载决策优化方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种边缘计算系统无人机轨迹和用户卸载决策优化方法，其特征在于，包括： 获取用户无人机计算频率、用户产生任务数据、用户坐标数据、无人机的运动状态数据、所述无人机对应的障碍物位置数据； 根据所述用户无人机计算频率、所述用户产生任务数据、所述运动状态数据、所述用户坐标数据，确定用户无人机任务时延，并基于所述用户无人机任务时延和所述用户无人机计算频率，确定用户无人机任务能耗； 根据所述运动状态数据和所述障碍物位置数据，确定无人机物理量数据； 基于预置卸载决策，确定任务卸载数据，并采用所述无人机坐标数据中的无人机高度、所述用户无人机计算频率、所述任务卸载数据、所述用户无人机任务时延、所述用户无人机任务能耗和所述无人机物理量数据，构建联合目标函数； 对所述联合目标函数进行转换，确定无人机轨迹马尔科夫决策过程模型和用户卸载决策马尔科夫决策过程模型； 采用多智能体深度强化学习算法分别对所述无人机轨迹马尔科夫决策过程模型和所述用户卸载决策马尔科夫决策过程模型进行优化求解，生成目标无人机轨迹飞行策略和目标用户卸载决策策略。

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