中文摘要：

随着5G和6G通信技术不断演进与发展，物联网设备显著增长，人工智能应用日益广泛，这一趋势给目前的算力网络提出前所未有的挑战。无人机移动边缘计算（U-MEC）被认为是一种有效的应对范式。尽管如此，无人机资源供给与计算需求之间的矛盾成为亟待解决的难题。近期，针对具有依赖性的计算任务，研究人员提出一系列资源管理方法。然而，这些方法往往忽略了任务之间的重复性。针对这一问题，我们提出一种基于算力池的无人机移动边缘计算方法，允许无人机共享信息和计算资源。为确保算力池的有效构建，提出一个通过联合优化卸载策略、任务调度和资源分配来平衡无人机能耗的问题。为解决这一NP难问题，设计了一种基于连续凸近似和改进遗传算法的两阶段交替优化算法。仿真结果表明，所提方法平均减少了无人机18.41%的时间和21.68%的能耗，显著提高了任务完成效率。

关键词：

无人机；无人机移动边缘计算；算力池；依赖性；重复性

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