Con la evolución y el desarrollo de las tecnologías de comunicación 5G y 6G, un crecimiento significativo de los dispositivos de Internet de las cosas y una amplia difusión de las aplicaciones de inteligencia artificial, esta tendencia presenta desafíos sin precedentes para la red de potencia de cálculo actual. El cálculo en el borde móvil de los drones (U-MEC) se considera un medio eficaz de enfrentar este desafío. Sin embargo, la contradicción entre el suministro de recursos de los drones y las necesidades de cálculo se ha convertido en un problema que requiere una solución urgente. Recientemente, los investigadores han propuesto una serie de métodos de gestión de recursos para tareas dependientes. Sin embargo, estos métodos a menudo ignoran la repetitividad de las tareas. Para resolver este problema, proponemos un método de cálculo en el borde móvil de los drones basado en un conjunto de potencia de cálculo, que permite a los drones compartir recursos e información. Para garantizar la construcción eficaz del conjunto de potencia de cálculo, proponemos una metodología de equilibrio del consumo de energía de los drones a través de una optimización conjunta de la estrategia de descarga, la programación de tareas y la asignación de recursos. Para resolver este problema difícil NP, desarrollamos un método de optimización de dos etapas basado en una aproximación convexa continua y un algoritmo genético mejorado. Los resultados de la simulación muestran que nuestro método reduce en promedio el tiempo de vuelo de los drones en un 18,41% y el consumo de energía en un 21,68%, mejorando considerablemente la eficiencia de la realización de tareas.

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