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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于多功能任务卸载的无人机网络SFC部署方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117793751B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311826189.5，技术领域涉及：H04W24/02；该发明授权一种基于多功能任务卸载的无人机网络SFC部署方法是由鲍宁海;张浩波;任俊林;陈兴志设计研发完成，并于2023-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多功能任务卸载的无人机网络SFC部署方法在说明书摘要公布了：本发明请求保护一种基于多功能任务卸载的无人机网络SFC部署方法，属于通信技术领域。针对低空边缘网络中，用户非均匀分布可能造成网络负载失衡和资源利用率低，并导致任务卸载质量和用户服务体验下降的问题，提出一种基于多功能任务卸载的无人机网络SFC部署方法。该方法根据地面用户的位置分布、卸载任务需求，以及机载VNF类型等约束条件，采用差分进化思想建立无人机网络SFC部署优化模型。通过对无人机群位置分布与SFC部署的联合迭代优化，最大化无人机网络的资源利用率，从而有效提高任务卸载完成率，降低系统单位任务卸载时延。

本发明授权一种基于多功能任务卸载的无人机网络SFC部署方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多功能任务卸载的无人机网络SFC部署方法，其特征在于，包括以下步骤： 101、采用差分进化算法构建优化模型，设无人机数量为K，种群个体数量为M，M≤K！，变异缩放因子为ε，交叉概率为λ，最大迭代次数为G，令迭代计数变量g＝0，种群个体计数变量m＝0，利用k-means算法产生第g代种群中M个个体的无人机群3D位置向量集{Dg,m|m≤M}； 102、如果g≤G，转到步骤103，否则，跳转到步骤107； 103、令m＝m+1，如果m≤M，根据当前无人机群位置向量Dg,m，通过无人机网络服务功能链SFC部署算法获得节点映射决策Ag,m、链路映射决策Bg,m和资源分配决策Cg,m，计算获得目标函数值ΓAg,m,Bg,m,Cg,m,Dg,m，跳转到步骤104，否则，转到步骤106； 104、对Dg,m进行变异和交叉操作，获得变异交叉后的无人机群位置向量通过无人机网络SFC部署算法获得第g代第m个变异交叉个体的节点映射决策链路映射决策和资源分配决策计算获得目标函数值 105、如果令 跳转到步骤103，否则，跳转到步骤103； 106、从第g代种群的M个个体{Dg,m|m≤M}中选择获得最优个体的解Ag,Bg,Cg,Dg＝argmin{ΓAg,m,Bg,m,Cg,m,Dg,m|m∈[1,M]}，其中，Ag，Bg，Cg，Dg分别为第g代种群中最优的节点映射决策、链路映射决策、资源分配决策以及无人机群位置向量，令g＝g+1，m＝0，跳转到步骤102； 107、从总共G代种群中选择获得最优个体的解A*,B*,C*,D*＝argmin{ΓAg,Bg,Cg,Dg|g∈[1,G]}，其中，A*，B*，C*，D*分别为全局最优的节点映射决策，链路映射决策，资源分配决策，以及无人机群位置向量，结束； 所述步骤103和步骤104中无人机网络SFC部署算法包括以下步骤： 1建立临时集合I′＝I，其中，I为地面用户集合，根据每个用户i任务容忍时延Ti max的值，对集合I′中的元素升序排列； 2如果从集合I′中取出第一个用户i，根据用户i的任务卸载请求，将用户i所需虚拟网络功能VNF依次放入集合Si，跳转到步骤3，否则，跳转到步骤9； 3将无人机集合J中满足用户i接入条件的无人机添加到接入无人机集合如果跳转到步骤4，否则，跳转到步骤2； 4如果中不存在满足SFC第一个VNF类型要求的无人机，跳转到步骤5，否则，从集合中移除所有不满足SFC第一个VNF类型要求的无人机，跳转到步骤8； 5根据用户i与无人机j的通信距离，对集合中的元素升序排列，取出J′中第一架无人机j，令用户i的接入无人机ja＝j； 6根据接入无人机ja和无人机网络状态，构建用户i所需SFC的映射决策{Ai,Bi}，如果成功，跳转到步骤7，否则，跳转到步骤2； 7根据映射决策{Ai,Bi}和无人机网络状态，构建用户i所需SFC的资源分配决策{Ci}，跳转到步骤2； 8根据集合中每架无人机j的可用计算资源cj的值，对集合中的元素降序排列，根据用户i与无人机j的通信距离，对其中具有相同cj值的元素升序排列，取出中第一架无人机j，令用户i的接入无人机ja＝j，跳转到步骤6； 9对集合J中可用计算资源cj＞0的每架无人机j，轮流为无人机j上每个VNF实例增配最小单位计算资源并更新资源分配决策{Ci}，直到cj＝0； 10输出SFC部署决策{A,B,C}＝{Ai,Bi,Ci|i∈I}，算法结束； 所述步骤6中构建用户i所需SFC的映射决策{Ai,Bi}的方法如下： 11初始化临时变量jt＝ja，临时集合J′＝J，计数变量n＝0，l＝0； 12令n＝n+1，将J′中满足SFC第n个VNF类型要求且可用计算资源cj＞c0的无人机加入集合J″，其中，c0表示VNF实例化所需基础计算资源，更新集合J″中每架无人机的节点映射代价τj； 13如果根据τj的值，将集合J″中的元素升序排列，取出J″中第一架无人机j作为第n个VNF映射节点加入节点映射决策Ai，将无人机jt到无人机j之间的最小代价通路作为第l条虚链路加入链路映射决策Bi，令jt＝j，从集合J′中移除j，跳转到步骤14，否则，跳转到步骤15； 14如果n＜|Si|，令l＝l+1，跳转到步骤12，否则，输出用户i的映射决策{Ai,Bi}，跳转到步骤15； 15算法结束。

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