第43卷第3期2023年6月弹箭与制导学报JournalofProjectiles，Ｒockets，MissilesandGuidanceVol.43No.3Jun.2023DOI:10．15892/j．cnki．djzdxb．2023．03．006收稿日期:2022－06－21基金项目:河南省科技厅科技攻关支持项目(222102210159)资助作者简介:丁嘉伟(1986—)，男，副教授，硕士，研究方向:人工智能、管理信息系统。引用本文:丁嘉伟．基于多变量联合优化的MEC网络能耗最小化算法［J］．弹箭与制导学报，2023，43(3):39-44．DINGJiawei．Energyminimizationofmobileedgecomputationnetworksbasedonmulti-variable［J］．JournalofProjectiles，Ｒockets，MissilesandGuidance，2023，43(3):39-44．基于多变量联合优化的MEC网络能耗最小化算法丁嘉伟(郑州工业应用技术学院信息工程学院，河南郑州451150)摘要:基于无人机(unmannedaerialvehicle，UAV)支持的移动边缘计算网络能够为移动终端提供按需计算服务，但是其能耗仍是亟待解决的问题。为此，提出基于UAV的移动边缘计算的最小化能耗算法(energyconsumptionmin-imizationalgorithm，ECMA)，进而减少网络的总体能耗。先构建关于时隙分配、任务分配和UAV移动轨迹3个变量的目标问题;再将目标问题拆分成两个子问题:时隙分配和任务分配的联合子问题和UAV移动轨迹的优化问题，并分别利用迭代算法和连续凸近似法求解这两个子问题。仿真结果表明，相比于正交多址接入算法(orthogonalmulti-pleaccessalgorithm，OMAA)和等功率分配算法(equalpowerallocationalgorithm，EPAA)算法，提出的ECMA算法降低了网络能耗。关键词:移动边缘计算;能耗;时隙分配;任务分配;UAV移动轨迹中图分类号:TP393文献标志码:A文章编码:1673-9728(2023)03-0039-06EnergyMinimizationofMobileEdgeComputationNetworksBasedonMulti-variableDINGJiawei(SchoolofInformationEngineering，ZhengzhouUniversityofIndustrialTechnology，Zhengzhou451150，Henan，China)Abstract:Anunmannedaerialvehicle(UAV)-assistedmobileedgecomputing(MEC)networksfulfiltheon-demandcompu-tationservicesforthemobileterminals(MTs)．Buttheenergyefficiencyisstillamajorissueinthisnetwork．Therefore，forUAV-basedmobileedgecomputationnetworks，energyconsumptionminimizationalgorithm(ECMA)isproposedinthispaper．First，atargetproblemwiththreevariablesoftimeslotallocation，taskallocationandUAVmovementtrajectoryisconstructe...
