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本发明公开了一种用于多智能体编队动态路径规划的方法，该方法包括：步骤S1：初始化环境信息，获取多智能体的目标位置；步骤S2：多智能体中的领航智能体，根据多智能体的目标位置，获取领航智能体当前状态对应的领航值函数，根据领航值函数进行Q值初始化；步骤S3：领航智能体采用分层强化学习算法进行策略学习，并更新领航智能体Q值表；步骤S4：多智能体中的跟随智能体，根据领航智能体的当前位置确定跟随智能体目标位置，根据跟随智能体目标位置，获取跟随智能体当前状态对应的跟随值函数，并进行Q值初始化，根据贪婪策略选择动作，得到下一状态和回报，保存学习经验；步骤S5：更新跟随智能体Q值表。

一种多任务蜂群的协同资源调度方法，通过每个子蜂群根据动态需求变化利用计算介数中心性betweenness最大的节点作为决策节点的位置，可以更多的和其他子蜂群进行交互，便于从其他子蜂群申请无人机资源，进行子蜂群间的资源调配，本发明无需移动自组网协议和过多信令交互，保证了资源调度的实时性。在蜂群执行任务过程中发现资源不足时，能够及时调度其他无人机资源，保障任务的顺利执行。

本发明涉及一种基于机器人群组的地空联合协作搜救方法，包括如下步骤：步骤S1，确定搜救路线上的若干搜索区域；以及步骤S2，地面搜救机器人群组沿搜救路线进行，并依次对相应搜索区域进行搜索；本发明通过无人机确定疑似搜索区域，比预先设定具有更好的搜索价值，并且遗留下的搜救机器人可以在相应疑似搜索区域继续展开搜救动作，以提高搜救成功率，并且当前方发现搜救目标后，电能补给机器人协同遗留下的搜救机器人共同赶赴目标位置，通过大量机器人在目标位置协同工作，提高了搜救效率，最大限度争取有效的搜救时间。