基于MDP-MAPPO驱动的多无人机路由实现可持续能源与延迟优化OA

随着车载网络对高质量服务和低延迟的需求不断攀升,引入无人机可解决计算与资源失衡导致的延迟、拥塞等问题,但现行轨迹规划与任务卸载方案在降低能耗、提高实时性上存在不足,难以适配车载网络数据的动态特性。文中提出PPO算法,通过优化无人机飞行轨迹、设备关联及任务卸载比例缓解系统延迟和能耗挑战,构建基于数字孪生的车载网络边缘计算架构,依托MAPPO算法设计多无人机路径规划算法(MDP-MAPPO),在动态场景下融合数字孪生与强化学习优化无人机轨迹。实验表明,该算法在收敛性上优于粒子群优化和A-star算法,且延迟更低、能耗更小。