1.一种最小化能耗的TDMA无线供能边缘计算网络的任务卸载方法，应用于无线供能边缘计算网络系统，其特征在于：所述无线供能边缘计算网络系统包括混合接入点和I个无线设备，所述混合接入点包括用于执行各无线设备卸载任务的边缘服务器和用于向各无线设备传输无线能量的射频能量发射器；

所述最小化能耗的TDMA无线供能边缘计算网络的任务卸载方法，包括：获取各无线设备的任务量信息和各无线设备与混合接入点间的信道增益，以混合接入点向各无线设备传输无线能量的持续时长和无线能量传输的功率，构建基于深度强化学习的无线供能边缘计算网络系统的能量消耗模型E(m)如下：β≥0，          (1‑e)

其中，I＝{1,2,3,…,I}表示各无线设备的集合，i表示第i个无线设备，t＝{t1,t2,t3,…,tI}表示各无线设备采用TDMA的方式将任务卸载至边缘服务器的传输时长的集合，ti表示第i个无线设备的任务卸载至边缘服务器的传输时长，β表示混合接入点通过射频发射器向各无线设备传输无线能量的持续时长，m＝{m1,m2,m3,…,mI}表示各无线设备卸载决策的集合，mi表示第i个无线设备的卸载决策，且为二进制卸载决策，mi＝0表示无线设备将任务选择在本地服务器计算，mi＝1表示无线设备将任务选择卸载至边缘服务器计算，k表示计算能量效率系数，f表示无线设备的本地处理器的速度，且单位为周期/秒，φ表示本地服务器计算无线设备处理一比特任务数据所需的周期数，W表示传输带宽，μ表示无线设备的能量捕获效率，且0<μ<1，hi表示混合接入点与第i个无线设备之间的信道增益，P表示传输2

无线能量的功率，σ表示背景噪声，Si表示第i个无线设备自身的任务量信息，tmax表示任务卸载决策过程传输约束时间，K＝{i:mi＝1,1≤i≤I}表示无线设备的任务卸载到边缘服务器计算的索引集合，(1‑b)表示β满足的约束条件，(1‑c)表示第i个无线设备的任务UL数据传输约束，确保mi＝1的卸载决策的无线设备将任务完全卸载至边缘服务器，(1‑d)表示无线设备的任务卸载决策受到时间约束；

通过给定若干个卸载决策，优化混合接入点向各无线设备传输无线能量的持续时长和所有无线设备的任务卸载至边缘服务器的传输时长，来训练能量消耗模型，直至能量消耗模型收敛；

将各无线设备的任务量信息和信道增益输入至训练完成的能量消耗模型中，得到各无线设备最优的卸载决策。

2.如权利要求1所述的最小化能耗的TDMA无线供能边缘计算网络的任务卸载方法，其特征在于：所述能量消耗模型的约束条件(1‑b)通过以下步骤得到：无线设备将任务选择在本地服务器计算过程中，无线设备从混合接入点捕获能量后，本地服务器开始任务计算，且无线设备从混合接入点捕获的能量Ei满足：Ei＝μPhiβ

3

kfτi≤Ei

其中，

得到，

2

kfSiφ≤μPhiβ

进而， 进而得到约束条件(1‑b)；

其中，τi表示第i个无线设备的本地服务器计算任务的时间消耗。

3.如权利要求1所述的最小化能耗的TDMA无线供能边缘计算网络的任务卸载方法，其特征在于：所述能量消耗模型的约束条件(1‑c)通过以下步骤得到：无线设备将任务选择卸载至边缘服务器计算过程中，第i个无线设备的任务传输速率ri满足：第i个无线设备在ti内任务的传输的比特数Bi满足：

第i个无线设备需要将任务完全卸载至边缘服务器，因此UL数据约束需要满足如下约束：则对 于 第i 个 无线 设 备 mi ＝ 1的 卸 载 决策 ，满足 如 下约 束进而得到约束条件(1‑c)。

4.如权利要求1所述的最小化能耗的TDMA无线供能边缘计算网络的任务卸载方法，其特征在于：所述通过给定若干个卸载决策，得到混合接入点向各无线设备传输无线能量的持续时长和所有无线设备的任务卸载至边缘服务器最优的传输时长，包括：I

穷举生成2个卸载决策来给定卸载决策m；

在没有公式(1‑d)的约束下，当mi＝0时，若能量消耗最小，则公式(1‑b)取到等号，且在本地服务器计算的所有无线设备均能完成任务，则直接推导出混合接入点向各无线设备传输无线能量最优的持续时长 且i∈Z，其中Z＝{i:mi＝0,1≤i≤I}表示任务在本地服务器计算的索引集合；

当mi＝1时，公式(1‑b)保证将任务卸载至边缘服务器的无线设备完成发送所有任务数据，通过推导得到混合接入点向各无线设备传输无线能量最优的持续时长且i∈K；

因此，在没有(1‑d)的约束下，混合接入点向各无线设备传输无线能量最优的持续时长β’＝max(β1，β2)；

在公式(1‑d)的约束下，对于公式(1‑d)，令 其中Toff表示任务卸载决策过程传输约束时间，且Toff是关于β的凸函数，根据凸函数的特性，存在β满足公式(1‑d)约束下的解集，并且β∈[βlow，βup]，βlow表示β解集的下边界，βup表示β解集的上边界；

因此，在公式(1‑d)的约束下，根据最小化能量消耗，选择βlow，得出混合接入点向各无*线设备传输无线能量最优的持续时长β ＝max(β’，βlow)，通过对β’和βlow的大小分类讨论得* *到β的值，得到混合接入点向各无线设备传输无线能量最优的持续时长β后，采用定点迭代法求出各无线设备的任务卸载至边缘服务器最优的传输时长ti＊，进而得到所有无线设备的任务卸载至边缘服务器最优的传输时长t＊，最小的能量消耗E(m)对应的m即系统最佳的卸载决策。

5.如权利要求4所述的最小化能耗的TDMA无线供能边缘计算网络的任务卸载方法，其*特征在于：所述通过对β'和βlow分类讨论得到β的值，包括：*

当β'＞βlow时，β'存在满足公式(1‑d)，因此β＝β’；

当β'≤βlow时，采用黄金分割法搜索出使Toff最小的β3，且为满足公式(1‑b)、(1‑c)，搜索区间的下界设置为β’，并且在区间[β’，β3]中，Toff是关于β的单调递减函数，然后采用二分*法在区间[β’，β3]中找到满足条件Toff＝tmax的βlow，则β＝βlow。