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龙图腾网获悉浙江省公众信息产业有限公司申请的专利一种基于强化学习的无人机辅助MEC网络能效优化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：CN121037917B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511563574.4，技术领域涉及：H04W28/084；该发明授权一种基于强化学习的无人机辅助MEC网络能效优化方法是由陈春锋;周佩雷;池凯凯;潘军剑;朱绍军设计研发完成，并于2025-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的无人机辅助MEC网络能效优化方法在说明书摘要公布了：一种基于强化学习的无人机辅助MEC网络能效优化方法，属于移动通信领域，首先系统建模与状态信息收集，输入状态信息至策略模型并生成飞行与能量传输动作，进行无人机移动与服务设备选择；再定义能量传输与任务卸载模型，启动基于梯度的设备卸载时间分配算法；接着初始化均衡边际效用梯度的二分搜索，执行均衡边际效用梯度的单次迭代搜索，更新均衡边际效用梯度的搜索区间，完成均衡边际效用梯度的搜索；然后确定最终时间分配方案，执行能量传输与任务卸载，收集性能数据，计算奖励函数并存储经验；最后更新Critic网络、更新Actor网络和软更新目标网络，迭代优化后获得最优策略。本发明显著提升系统的整体能量效率和任务处理吞吐量。

本发明授权一种基于强化学习的无人机辅助MEC网络能效优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的无人机辅助MEC网络能效优化方法，其特征在于，首先系统建模与状态信息收集，在一个由单架无人机和多个地面用户设备组成的无线供能移动边缘计算MEC系统中，无人机收集当前环境的状态信息，输入状态信息至策略模型并生成飞行与能量传输动作，进行无人机移动与服务设备选择； 再定义能量传输与任务卸载模型，启动基于梯度的设备卸载时间分配算法，所述基于梯度的设备卸载时间分配算法为：将时间步，即无人机的悬停时间减去无线能量传输时间后，剩余的时间作为剩余可用卸载时间，定义设备的任务卸载量关于其分配到的卸载时间的边际效用梯度； 接着初始化均衡边际效用梯度的二分搜索，所述均衡边际效用梯度的二分搜索为：为寻找一个能使总分配时间恰好等于剩余可用卸载时间的均衡边际效用梯度值，初始化一个二分搜索过程，设定搜索区间的下界为0，上界为一个足够大的正数，执行均衡边际效用梯度的单次迭代搜索，所述均衡边际效用梯度的单次迭代搜索为：取当前搜索区间的中点作为试探的均衡梯度值，对于服务设备集中的每一个设备，基于所述基于梯度的设备卸载时间分配算法的反函数计算得到使其边际效用梯度恰好等于时所需的卸载时间，计算所有服务设备所需时间的总和，更新均衡边际效用梯度的搜索区间：若计算出的总时间大于剩余可用卸载时间，意味着试探的梯度值过低，导致所需时间过多，此时更新搜索区间的下界，若计算出的总时间小于或等于剩余可用卸载时间，意味着试探的梯度值过高，导致所需时间偏少，此时更新搜索区间的上界，完成均衡边际效用梯度的搜索； 然后确定最终时间分配方案，对于服务设备集中的每一个设备，基于所述基于梯度的设备卸载时间分配算法的反函数计算其对应的临时分配时间，并根据任务卸载模型计算该时间对应的临时最大卸载数据量，如果大于其任务积压量，则将该设备的最终分配时间确定为恰好卸载完其全部积压任务所需的最短时间，否则将其最终分配时间确定为临时分配时间，至此得到最优的设备卸载时间分配方案；执行能量传输与任务卸载，收集性能数据，计算奖励函数并存储经验； 最后更新Critic网络、更新Actor网络和软更新目标网络，迭代优化后获得最优策略。

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