(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202110823483.5 (22)申请日 2021.07.21 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 113468819 A (43)申请公布日 2021.10.01 (73)专利权人 桂林电子科技大 学 地址 541004 广西壮 族自治区桂林市七 星 区金鸡路1号 (72)发明人 林基明　蔡超　张文辉　 (74)专利代理 机构 桂林市持衡专利商标事务所 有限公司 45107 专利代理师 陈跃琳 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06N 3/12(2006.01) (56)对比文件 CN 112512063 A,2021.0 3.16 CN 101324854 A,20 08.12.17 CN 112541626 A,2021.0 3.23 CN 112836427 A,2021.0 5.25CN 110006428 A,2019.07.12 CN 112821938 A,2021.0 5.18 KR 20130127697 A,2013.1 1.25 CN 101271407 A,20 08.09.24 蔡超.基于无人机辅助MEC的收益与能耗优 化研究. 《中国优秀硕士论文电子期刊网 工程科 技Ⅱ辑》 .2022,C031-139. 杜耀.基于无人机的移动边 缘计算资源分配 算法研究. 《中国优秀硕士论文电子期刊网工程 科技Ⅱ辑》 .2020,C 031-158. Vahid Jam shidi等.Analysis of Paral lel Genetic Algorithm and Paral lel Particle Swarm Optimizati on Algorithm UA V Path Planning on Controller Area Netw ork. 《Journal of Co ntrol, Automati on and Electrical System s》 .2019,12 9-140. Shidong Li等.Efficient Path Plan ning Method Based o n Genetic Algorithm Combining Path Netw ork. 《IEEE》 .2011,194- 197. 审查员 郑艳梅 (54)发明名称 基于遗传算法的无人机辅助边缘计算的能 耗优化方法 (57)摘要 本发明公开一种基于遗传算法的无人机辅 助边缘计算的能耗优化方法， 通过对系统的物联 网设备、 无人机和基站的并行处理和计算， 并在 此基础上应用遗传算法对系统的物联网设备、 无 人机和基站的任务执行顺序进行调整， 并通过联 合系统卸载比例、 CPU频率和卸载设备顺序降低 无人机与设备的能耗， 减少系统的物联网设备、 无人机和基站之间的时隙间隔， 降低系统总完成 时间。 与传统的单流水线和未经优化的三流水线 方法相比， 本发明所耗时间更少， 无人机悬停能 耗更低。 权利要求书2页 说明书11页 附图4页 CN 113468819 B 2022.11.25 CN 113468819 B 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(si,gi)， 并通过最小化计算与数据传输能耗函 数f(si,gi)得到最优卸载率(si,gi)； 计算与数据传输能耗 函数f(si,gi)为： s.t. si+gi<1 0≤si≤1 0≤gi≤1 步骤2、 基于最优卸载率(si,gi)， 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Ti‑1、 Ti‑2和Ti‑3； 第i个物联网设备的任务在本地端所需的时间Ti‑1为： 第i个物联网设备的任务在无 人机端所需的时间Ti‑2为： 第i个物联网设备的任务在基站端所需的时间Ti‑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：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 113468819 B 2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， si为第i个物联 网设备的任务在无人机处理的比例， gi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， λi为第i个物联网设备的任务的计算复杂度， Di为第i个物联网设备的任务的数据量， p0为CPU静态功率、 kt为物联网设备的功率放 大器系数， B为信道带宽， pUAV为无人机到基站的 数据传输功率， hUAV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， PMPT为无人机给设备的充电功 率， fBS为基站端的处 理速率， i ＝1,2,…,N， N为物联网设备的数量。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 113468819 B 3