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作者：刘建华;袁桂林;涂晓光;
单位：中国民用航空飞行学院航空电子电气学院;
摘要：针对如何降低无人机执行任务的能耗成本问题，提出了一种基于无人机服务器部署和计算资源分配的双层优化方案，建立了无人机辅助地面用户进行计算任务卸载的模型。通过聚类算法K-means++,根据最近中心策略将地面用户进行分组并找到服务器最佳部署位置，将无人机飞行路线转化为旅行商问题，利用模拟退火算法来解决该问题。当无人机到达部署位置时，采用自适应粒子群算法(Adaptive Particle Swarm Optimization, APSO)来优化无人机的资源分配并计算出无人机执行任务的能耗。仿真结果表明，所提出的双层优化方案成功地降低了系统总能耗成本且优于其他同类方案，在不同计算能力方面总成本至少降低了12%,在不同任务量方面总成本至少降低了21%。
关键词：无人机;;能耗成本;;服务器部署;;资源分配;;K-means++
基金资助：中央高校基本科研业务费专项资金(J2023-027);; 中国民航局飞行技术与飞行安全重点实验室开放基金资助项目(FZ2022KF06);; 中国博士后科学基金项目(2022M722248)~~
