在无人机集群的复杂环境中，如何确保每个“服务员”——即无人机——能够高效、准确地执行任务，并与其他成员协同工作，是当前技术领域面临的一大挑战，传统的基于中心控制器的任务分配方法，在面对大规模、高动态性的无人机集群时，往往会出现响应延迟、信息过载等问题。
为了解决这一问题，我们提出了基于分布式智能的“服务员”任务分配策略，该策略利用了无人机的本地感知、计算和通信能力，通过机器学习和多智能体系统技术，使每个无人机能够根据自身状态、环境变化和其他成员的行动，自主地调整任务优先级和执行计划。
我们还开发了基于区块链的信任和激励机制，确保“服务员”之间的公平交易和高效协作，通过这些技术手段，我们不仅提高了无人机集群的灵活性和鲁棒性，还显著降低了对中心控制器的依赖，为未来无人机集群的广泛应用奠定了坚实基础。
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在无人机集群中，服务员通过智能算法与实时通信技术高效分配任务并促进各单元协同作业。
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