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摘要
传感器网络中传感器设备计算能力有限，且不方便收集处理其存储的信息。针对这个问题，提出一种传感器网络中无人机支持下的移动边缘计算系统，且对无人机设计一种动态任务缓存模型。提出一种基于天牛群算法的块坐标下降法来提高无人机的能耗效率，并引入Cubic映射和Lev y飞行改进天牛群算法得到最优的无人机轨迹。实验结果表明，与其他能耗控制方法相比，该方法提高了无人机的能耗效率，进而提高整个移动边缘计算系统的收益。
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传感器网络中传感器设备计算能力有限，且不方便收集处理其存储的信息。针对这个问题，提出一种传感器网络中无人机支持下的移动边缘计算系统，且对无人机设计一种动态任务缓存模型。提出一种基于天牛群算法的块坐标下降法来提高无人机的能耗效率，并引入Cubic映射和Lev y飞行改进天牛群算法得到最优的无人机轨迹。实验结果表明，与其他能耗控制方法相比，该方法提高了无人机的能耗效率，进而提高整个移动边缘计算系统的收益。
