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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基于分离式强化学习的无人机辅助MEC计算量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：CN121262615B 。

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：202511757162.4，技术领域涉及：H04W28/084；该发明授权基于分离式强化学习的无人机辅助MEC计算量优化方法是由周佩雷;陈春锋;池凯凯;潘军剑;朱绍军设计研发完成，并于2025-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分离式强化学习的无人机辅助MEC计算量优化方法在说明书摘要公布了：一种基于分离式强化学习的无人机辅助MEC计算量优化方法，属于无人机通信技术领域，首先进行系统初始化与状态建模，在一个单个无人机和多个地面无线设备构成的系统中执行，随机任务生成与缓冲区动态管理；再进行无线信道建模，局部观测空间定义以及基于分离式演员网络的动作生成，引入探索噪声并执行最终动作；接着进行设备能量状态更新与卸载可行性检查，约束性任务卸载，更新设备剩余能量和任务缓冲区数据量；然后进行系统即时奖励定义，经验存储和经验回放与批量采样；最后进行基于评论家网络的状态‑动作值评估与更新，分离式演员网络的策略梯度和更新目标网络软更新，经过迭代训练与策略收敛。本发明最大化系统的长期任务计算量。

本发明授权基于分离式强化学习的无人机辅助MEC计算量优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分离式强化学习的无人机辅助MEC计算量优化方法，其特征在于，首先进行系统初始化与状态建模，在一个单个无人机和多个地面无线设备构成的系统中执行，随机任务生成与缓冲区动态管理； 再进行无线信道建模，局部观测空间定义以及基于分离式演员网络的动作生成：将当前时隙的局部观测信息并行输入至一个轨迹演员网络和一个卸载演员网络，轨迹演员网络是一个由三层全连接神经网络构成的、负责处理局部观测信息并直接输出无人机在当前时隙内的三维位移矢量，卸载演员网络是一个由三层全连接神经网络构成的、设定隐藏层神经元数量的策略网络，负责直接处理局部观测信息并输出无线能量传输时长和分配给所有被服务设备的任务卸载时长；引入探索噪声并执行最终动作：向生成的确定性有效动作中注入一个满足高斯分布的噪声向量，得到加噪后的最终动作，无人机根据加噪后的位移分量更新下一时刻的位置，并根据加噪后的时间分配分量，在当前时隙内调度执行无线能量传输和任务卸载流程； 接着进行设备能量状态更新与卸载可行性检查，约束性任务卸载，更新设备剩余能量和任务缓冲区数据量； 然后进行系统即时奖励定义，经验存储和经验回放与批量采样； 最后进行基于评论家网络的状态-动作值评估与更新，分离式演员网络的策略梯度和更新目标网络软更新，经过迭代训练与策略收敛，最终使无人机智能体学习到一种能够最大化长期累积任务完成量的、高效协同的飞行与资源分配策略。

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