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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