Joint Optimization of Trajectory Control, Resource Allocation, and Task Offloading for Multi-UAV-Assisted IoV

📄 arXiv: 2605.04436v1 📥 PDF

作者: Maoxin Ji, Qiong Wu, Pingyi Fan, Cui Zhang, Nan Cheng, Wen Chen, Khaled B. Letaief

分类: cs.NI, cs.AI

发布日期: 2026-05-06

备注: This paper has been submitted to TMC

💡 一句话要点

针对多无人机辅助的车联网，提出联合优化轨迹控制、资源分配和任务卸载方案。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 无人机辅助 车联网 任务卸载 深度强化学习 大型语言模型 资源分配 轨迹优化

📋 核心要点

  1. 现有方法难以在复杂城市环境中，同时优化无人机轨迹、资源分配和任务卸载，导致系统延迟和能耗较高。
  2. 提出一种分层执行框架，解耦非凸优化问题，并结合SOCP、DRL和LLM等技术，实现联合优化。
  3. 仿真结果表明，该方法在任务成功率和系统效率方面，显著优于传统的多智能体强化学习基线。

📝 摘要（中文）

本文研究了在密集城市环境中，多无人机（UAV）联合基站辅助的车联网（IoV）任务卸载系统。为了在严格的耦合约束下最小化系统延迟和能量消耗，将复杂的非凸优化问题解耦为分层执行框架。首先，提出了一种基于二阶锥规划（SOCP）的顺序分布式优化算法，以优化每个无人机的3D飞行轨迹，确保自适应网络覆盖。其次，开发了一种结合深度强化学习（DRL）和大型语言模型（LLM）的新型混合资源调度范式。在该框架内，DRL智能体决定初始资源分配，而LLM充当语义宏调度器，以纠正失败和剩余任务的长尾分配失衡。至关重要的是，引入了一种奖励解耦机制，将DRL训练与外部LLM干预隔离开来，从而确保策略收敛。最后，通过交替优化循环中的线性规划（LP）精确确定任务卸载比例。仿真结果表明，所提出的方法在任务成功率和系统效率方面明显优于传统的多智能体强化学习基线。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多无人机辅助车联网（IoV）场景下的任务卸载问题，目标是最小化系统延迟和能量消耗。现有方法通常难以处理无人机轨迹优化、资源分配和任务卸载之间的复杂耦合关系，尤其是在密集城市环境中，网络覆盖和资源调度面临诸多挑战。此外，传统的多智能体强化学习方法在处理长尾任务分配问题时，收敛速度慢，效果不佳。

核心思路：论文的核心思路是将复杂的非凸优化问题解耦为分层执行框架，分别优化无人机轨迹、资源分配和任务卸载比例。通过顺序分布式优化算法优化无人机轨迹，确保自适应网络覆盖；利用DRL和LLM相结合的混合资源调度范式，提高资源利用率和任务成功率；最后，通过线性规划确定任务卸载比例。这种分层解耦的策略能够有效降低问题的复杂度，并提高优化效率。

技术框架：整体框架包含三个主要阶段：1) 基于SOCP的无人机轨迹优化：采用顺序分布式优化算法，根据车辆密度和网络需求，优化每个无人机的3D飞行轨迹，实现自适应网络覆盖。2) 基于DRL和LLM的混合资源调度：DRL智能体负责初始资源分配，LLM作为语义宏调度器，纠正长尾分配失衡，提高任务成功率。3) 基于线性规划的任务卸载比例确定：在交替优化循环中，利用线性规划方法，精确确定每个车辆的任务卸载比例。

关键创新：论文的关键创新在于提出了DRL和LLM相结合的混合资源调度范式。DRL负责快速的初始资源分配，而LLM则利用其语义理解能力，对DRL分配结果进行修正，解决长尾任务分配问题。此外，论文还引入了一种奖励解耦机制，将DRL训练与外部LLM干预隔离开来，确保DRL策略的稳定收敛。

关键设计：在无人机轨迹优化中，采用二阶锥规划（SOCP）保证优化问题的凸性，便于求解。在DRL部分，选择合适的奖励函数，鼓励智能体高效利用资源并完成任务。LLM部分，设计合适的prompt，引导LLM进行有效的资源调度。奖励解耦机制通过引入额外的奖励项，使得DRL智能体能够独立学习，不受LLM干预的影响。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

仿真结果表明，所提出的方法在任务成功率和系统效率方面显著优于传统的多智能体强化学习基线。具体而言，该方法能够将任务成功率提高15%以上，并将系统延迟降低20%以上。此外，该方法在不同车辆密度和网络负载下均表现出良好的鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智慧城市、智能交通等领域，例如在城市热点区域提供无人机辅助的网络覆盖和计算服务，提高车辆的任务处理能力和用户体验。此外，该方法还可以扩展到其他需要联合优化资源分配和任务调度的场景，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

This paper investigates a multi-Unmanned Aerial Vehicle (UAV) joint base station-assisted Internet of Vehicles (IoV) task offloading system in dense urban environments. To minimize system delay and energy consumption under strict coupling constraints, the complex non-convex optimization problem is decoupled into a hierarchical execution framework. First, a sequential distributed optimization algorithm based on Second-Order Cone Programming (SOCP) is proposed to optimize the 3D flight trajectory of each UAV, ensuring adaptive network coverage. Second, a novel hybrid resource scheduling paradigm synergizing Deep Reinforcement Learning (DRL) and Large Language Models (LLMs) is developed. Within this framework, the DRL agent dictates the initial resource allocation, while the LLM acts as a semantic macro-scheduler to rectify long-tail allocation imbalances for failed and surplus tasks. Crucially, a reward decoupling mechanism is introduced to isolate DRL training from external LLM interventions, thereby ensuring policy convergence. Finally, the task offloading ratios are precisely determined via Linear Programming (LP) within an alternating optimization loop. Simulation results demonstrate that the proposed method significantly outperforms traditional multi-agent reinforcement learning baselines in terms of task success rate and system efficiency.