多接入边缘计算(MEC)技术是解决资源受限无人机(UAV)与各种新兴UAV应用之间冲突的潜在方法。采用地面MEC网络支持的UAV应用场景,针对并行计算卸载和资源分配的联合优化问题进行研究,旨在通过联合优化服务器选择、计算资源分配、传输功率控制和任务分配决策,依据任务需求和用户体验感来权衡任务处理时延和能耗的优化程度,以实现平均用户满意度最大化。该联合优化问题是混合整数非线性规划问题。提出一种分层优化算法,将目标优化问题拆解为具有依赖关系的三个子问题:服务器计算资源分配、传输功率控制和任务卸载决策;分别利用改进的压缩编码遗传算法、AdaDelta梯度下降法和改进的多元解耦-樽海鞘群优化算法求解上述三个子问题,多轮优化以逐步接近最大平均用户满意度。仿真结果表明,所提出的分层优化算法在求解精度、求解速度、稳定性和适应性方面明显优于基准算法。