[发明专利]一种无人机辅助的边缘计算卸载算法分布式激励方法

权利要求书

1.一种无人机辅助的边缘计算卸载算法分布式激励方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，建立一个由数字孪生驱动的空中辅助地面网络，此网络由车辆，路侧单元，无人机和数字孪生四部分组成；

步骤2：将目标问题，即最大化网络中各实体的效用，分解为两个子问题进行激励；

步骤3：求解第一个问题得到网络中的每一个路侧单元实际的计算资源贡献情况；

步骤4：求解第二个问题得到使车辆满意度与能量利用率最大化的资源分配方案；

步骤5：提出了基于Stackelberg博弈和Jacobian ADMM的计算资源分配机制，使路侧单元和路侧单元的数字孪生能够对分配方案达成共识，并以分布式和并行的方式解决整个问题；

步骤2中，第一个子问题用于决定每个路侧单元针对车辆任务的需求与偏好分配的CPU资源，第二个子问题用于决定使车辆满意度和能源效率最大化的资源分配方案。

2.根据权利要求1所述的一种无人机辅助的边缘计算卸载算法分布式激励方法，其特征在于，步骤1中，在这一网络中，无人机为地面网络无法覆盖的路侧单元和车辆之间提供中继服务；提出了两个数字孪生模型，分别为车辆数字孪生与路侧单元数字孪生；其中车辆数字孪生主要用于捕捉无人机覆盖范围内所有的车辆的实时需求，路侧单元数字孪生用于映射无人机通信范围内所有的路侧单元的状态，并不断与其进行交互实现实况更新。

3.根据权利要求1所述的一种无人机辅助的边缘计算卸载算法分布式激励方法，其特征在于，步骤3中具体包括：

首先，采用车辆数字孪生和路侧单元的结构设定，二者分别作为此博弈过程中的领导者和追随者；

其次，将求解过程分为两个阶段：第一阶段由车辆的数据孪生向路侧单元声明参与回报，第二阶段由路侧单元决定为实现效能最大化贡献的计算资源的数量；根据最佳反应策略及其封闭形式证得第二阶段存在唯一的纳什平衡；在此基础之上，进一步证明车辆数字孪生的效用函数是一个严格的凹函数，即博弈的第一阶段有唯一的最优解。

4.根据权利要求3所述的一种无人机辅助的边缘计算卸载算法分布式激励方法，其特征在于，整个博弈问题存在唯一的Stackelberg平衡，每一个路侧单元都会作出使其利润最大化的资源贡献决策。

5.根据权利要求1所述的一种无人机辅助的边缘计算卸载算法分布式激励方法，其特征在于，步骤4中具体包括：

采用路侧单元数字孪生和路侧单元的结构设定，二者分别作为此博弈过程中的领导者和追随者；路侧单元数字孪生需要对路侧单元施加激励，使它们达到同样的优化目标；对于车辆来说，需令每一个路侧单元带给车辆的满意度达到最大，进一步得到了其平均满意度的最大化函数，并利用Dinkelbach算法将此非凸问题转换为凸优化问题，继而使用交替方向乘子法求解；对于路侧单元数字孪生的全局能效最大化问题，引入Jacobian ADMM方法并行化问题的优化过程来求解。