Avec l'évolution et le développement des technologies de communication 5G et 6G, une croissance significative des appareils Internet des objets et une large diffusion des applications d'intelligence artificielle, cette tendance présente des défis sans précédent pour le réseau de puissance de calcul actuel. Le calcul sur le bord mobile des drones (U-MEC) est considéré comme un moyen efficace de relever ce défi. Cependant, la contradiction entre la fourniture de ressources des drones et les besoins en calculs est devenue un problème nécessitant une solution urgente. Récemment, les chercheurs ont proposé une série de méthodes de gestion des ressources pour les tâches dépendantes. Toutefois, ces méthodes ignorent souvent la répétitivité des tâches. Pour résoudre ce problème, nous proposons une méthode de calcul sur le bord mobile des drones basée sur un pool de puissance de calcul, permettant aux drones de partager des ressources et des informations. Pour garantir la construction efficace du pool de puissance de calcul, nous proposons une méthodologie d'équilibrage de la consommation d'énergie des drones via une optimisation conjointe de la stratégie de déchargement, de la planification des tâches et de l'allocation des ressources. Pour résoudre ce problème NP difficile, nous avons développé une méthode d'optimisation à deux étapes basée sur une approximation convexe continue et un algorithme génétique amélioré. Les résultats de la simulation montrent que notre méthode réduit en moyenne le temps de vol des drones de 18,41% et la consommation d'énergie de 21,68%, améliorant considérablement l'efficacité de l'accomplissement des tâches.

Unmanned aerial vehicle (UAV);UAV-enabled mobile edge computing (U-MEC);Computing power pool;Dependency;Repeatability