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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利多无人机协作辅助任务卸载与缓存的双时间尺度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：CN121541943B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610072853.9，技术领域涉及：G06F9/445；该发明授权多无人机协作辅助任务卸载与缓存的双时间尺度优化方法是由梅芳;尧俊平;孙庚;张育博;何欣茹设计研发完成，并于2026-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本多无人机协作辅助任务卸载与缓存的双时间尺度优化方法在说明书摘要公布了：本发明属于无线网络通信技术领域，公开了多无人机协作辅助任务卸载与缓存的双时间尺度优化方法，包括：设定无人机服务缓存决策的更新时隙为第一时隙，无人机飞行轨迹决策、计算资源分配决策和用户卸载决策的更新时隙为第二时隙；其中，所述第一时隙由多个第二时隙组成；构建第一优化目标函数及第二优化目标函数；在每个第一时隙中，获取用户任务对各类服务资源的需求，并根据所述第一优化目标函数更新无人机的服务缓存决策；在每个第二时隙中，获取无人机位置、用户任务和无人机服务缓存，并根据所述第二优化目标函数更新无人机飞行轨迹决策、计算资源分配决策和用户卸载决策。

本发明授权多无人机协作辅助任务卸载与缓存的双时间尺度优化方法在权利要求书中公布了：1.多无人机协作辅助任务卸载与缓存的双时间尺度优化方法，其特征在于，包括： 设定无人机服务缓存决策的更新时隙为第一时隙，无人机飞行轨迹决策、计算资源分配决策和用户卸载决策的更新时隙为第二时隙； 其中，所述第一时隙由多个第二时隙组成； 构建第一优化目标函数及第二优化目标函数； 在每个第一时隙中，获取用户任务对各类服务资源的需求，并根据所述第一优化目标函数更新无人机的服务缓存决策； 在每个第二时隙中，获取无人机位置、用户任务和无人机服务缓存，并根据所述第二优化目标函数更新无人机飞行轨迹决策、计算资源分配决策和用户卸载决策； 其中，所述第一优化目标函数为： ； 所述第二优化目标函数为： ； 式中，代表无人机，表示无人机总数量；代表服务资源种类，表示服务资源种类的总数量；表示第一时隙，为第一时隙总数量；表示无人机通信覆盖范围内的缓存服务资源在第一时隙内的命中率，表示第二时隙，为时延的加权系数，分别为第二时隙内系统的总时延和总能耗，表示第二时隙的总数量，分别表示用户卸载决策、无人机缓存决策、无人机飞行轨迹决策和计算资源分配决策； 在所述第一时隙中，通过DQN模型确定无人机的服务缓存决策； 其中，所述DQN模型训练时的奖励函数设置为： ； 其中，表示无人机通信覆盖范围内的缓存服务资源在第一时隙内的命中率，代表无人机，代表服务资源种类，表示服务资源种类的总数量； 构建双延迟深度确定性策略梯度算法模型，其包括：动作网络和评论网络； 将所述双延迟深度确定性策略梯度算法模型的动作网络替换为扩散模型，得到扩散双延迟深度确定性策略梯度算法模型； 将无人机位置、用户任务和无人机服务缓存作为状态变量，将人机飞行轨迹决策、计算资源分配决策和用户卸载决策作为动作变量，对所述扩散双延迟深度确定性策略梯度算法模型进行训练，得到最优扩散双延迟深度确定性策略梯度算法模型； 其中，模型训练的奖励函数设置为： ； 式中，表示第二时隙，为时延的加权系数，、分别为第二时隙内系统的总时延和总能耗； 在所述第二时隙中，获取无人机位置、用户任务和无人机服务缓存，并通过最优扩散双延迟深度确定性策略梯度算法模型得到无人机飞行轨迹决策、计算资源分配决策和用户卸载决策。

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