在无人机集群的快速发展中，如何高效管理和优化“房客”——即单个无人机——的资源和任务分配，成为了一个亟待解决的问题，传统方法往往侧重于集群的总体控制，却忽视了单个无人机作为“房客”的独特需求和潜力。
为了实现更精细化的管理，我们提出了基于“房客”需求的动态资源分配策略，通过实时监测每个“房客”的电量、负载、位置等信息，结合任务优先级和集群整体目标，动态调整其任务分配和资源供给，这种策略不仅提高了任务执行的效率和准确性，还增强了集群的适应性和灵活性。
我们还利用机器学习和人工智能技术，让“房客”能够根据自身情况主动请求资源或调整任务，进一步提升了集群的整体性能和房客的满意度，这一系列创新措施，为无人机集群的未来发展奠定了坚实的基础。
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通过智能算法和数据分析，房客在无人机集群中担任协调者角色时能高效管理资源、优化飞行路径与任务分配。
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