[发明专利]基于遗传算法的无人机辅助边缘计算的能耗优化方法

权利要求书

1.基于遗传算法的无人机辅助边缘计算的能耗优化方法，其特征是，包括步骤如下：

步骤1、构建计算与数据传输能耗函数f(s_i,g_i)，并通过最小化计算与数据传输能耗函数f(s_i,g_i)得到最优卸载率(s_i,g_i)；

计算与数据传输能耗函数f(s_i,g_i)为：

s.t.

s_i+g_i1

0≤s_i≤1

0≤g_i≤1

步骤2、基于最优卸载率(s_i,g_i)，计算每个物联网设备的任务在该物联网设备的本地端、无人机端和基站端所需的时间T_i-1、T_i-2和T_i-3；

第i个物联网设备的任务在本地端所需的时间T_i-1为：

第i个物联网设备的任务在无人机端所需的时间T_i-2为：

第i个物联网设备的任务在基站端所需的时间T_i-3为：

步骤3、根据步骤2所得到的N个物联网设备的任务在本地端、在无人机端和在基站端所需时间，得到设备任务处理时间矩阵；

设备任务处理时间矩阵M为：

步骤4、将设备任务处理时间矩阵M中的每一行视为一个任务，先通过随机打乱设备任务处理时间矩阵M中的任务顺序，得到初始的染色体，再将预定数量的初始的染色体组成初始的染色体种群；

步骤5、将每个染色体的全部任务的完成时间视为该染色体的适应度值，并基于染色体的适应度值对当前染色体种群进行选择、交叉和变异操作，以更新当前的染色体种群；

步骤6、当当前的染色体种群中所有染色体的最小适应度值不再降低或当前迭代次数达到最大迭代次数时，停止迭代，该最小适应度值所对应的染色体的任务顺序即为最优任务执行顺序；否则返回步骤5；

式中，s_i为第i个物联网设备的任务在无人机处理的比例，g_i为第i个物联网设备的任务在基站处理的比例，k₂为无人机的能耗系数，为无人机的初始计算频率，v为CPU功耗系数，λ_i为第i个物联网设备的任务的计算复杂度，D_i为第i个物联网设备的任务的数据量，p₀为CPU静态功率、k_t为物联网设备的功率放大器系数，B为信道带宽，p_UAV为无人机到基站的数据传输功率，h_UAV为无人机到基站的信道增益，N₀为噪声功率谱密度，k₁为物联网设备的能耗系数，为第i个物联网设备的初始计算频率，为第i个物联网设备到无人机的数据传输功率，为第i个物联网设备到无人机的信道增益，P_MPT为无人机给设备的充电功率，f^BS为基站端的处理速率，i＝1,2,…,N，N为物联网设备的数量。