1.一种基于ma3c算法的无人机协同任务规划方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于ma3c算法的无人机协同任务规划方法，其特征在于：所述s1中，建立无人机模型，具体包括：n个无人机，定义un为第n架无人机，1≤n≤n；将系统时间划分为长度相等的时隙，定义t为时隙总数，τ为每个时隙长度；无人机飞行高度固定为h，定义t时隙un的二维坐标为
3.根据权利要求2所述的一种基于ma3c算法的无人机协同任务规划方法，其特征在于：所述s2中，建立任务模型，具体包括：系统中包含m个任务，定义θm为第m个任务，1≤m≤m，由四元组表示，其中sm＝[sm,1,...,sm,y]t表示完全执行θm所需要任务资源，sm,y表示执行θm所需要的第y种类型资源的资源量；rm为无人机完全执行θm可获得的收益；表示任务执行的截止时间；任务类型包括独立任务及组合任务；
4.根据权利要求3所述的一种基于ma3c算法的无人机协同任务规划方法，其特征在于：所述s3中，建模任务分配变量模型，具体包括：令αn,m,i,t∈{0,1}表示无人机任务分配变量；
5.根据权利要求4所述的一种基于ma3c算法的无人机协同任务规划方法，其特征在于：所述s4中，建模任务效用函数模型，具体包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于ma3c算法的无人机协同任务规划方法，其特征在于：所述s5中，建立无人机协同任务规划约束条件模型，具体包括：
7.根据权利要求6所述的一种基于ma3c算法的无人机协同任务规划方法，其特征在于：所述s6中，根据任务资源可用性、任务的时效性和无人机能耗限制确定无人机候选任务选择策略，具体为：
8.根据权利要求7所述的一种基于ma3c算法的无人机协同任务规划方法，其特征在于：所述s7中，对系统在时隙t的状态空间建模，表示为：
9.根据权利要求8所述的一种基于ma3c算法的无人机协同任务规划方法，其特征在于：所述s8中，建模并训练ma3c算法，具体包括：
10.根据权利要求9所述的一种基于ma3c算法的无人机协同任务规划方法，其特征在于：所述s9中，基于ma3c算法确定无人机协同任务分配及轨迹规划策略，具体包括：