Y. Wang, W. Fang, Y. Ding, and N. Xiong, ‘Computation offloading optimization for UAV-assisted mobile edge computing: a deep deterministic policy gradient approach’, Wirel. Netw., vol. 27, no. 4, pp. 2991–3006, May 2021, doi: 10.1007/s11276-021-02632-z.
GAP：
1.在通信设施分布稀疏或突发自然灾害的场景下，固定基础设施提供的MEC服务无法有效工作
2。提出需要UAV，给了related works但是没有突出此篇和之前的UAV工作的区别。
Contribution：
考虑时隙无人机辅助MEC系统中的时变信道状态，联合优化用户调度、无人机移动性和资源分配，将非凸计算卸载问题建模为马尔科夫决策过程( Markov Decision Process，MDP )问题，最小化处理时延。
Method：
DDPG
Model：
K UE 1 UAV with nano server 1个slot只选择1个UE进行服务 UE把自己 的部分任务卸载给UAV
action改变state是通过 UAV的速度和角度决策决定了UAV的下一个位置以及 电池量。
simulation： 4个UE和 1个UAV