本发明的目的是提供一种基于多智能体协同优化的无人机资源调度方法，优化多无人机系统的协同调度能力，首先以任务环境中智能体状态s_t作为多智能体系统输入，然后通过策略网络输出动作a_t并由评价网络评估，最后输出由连续动作组成的调度策略π；针对连续覆盖和持续性服务两个目标，提出了特殊状态空间和动作空间，通过动作评估机制确定最优调度策略，构造了合理的动作奖励函数r_t，使低能耗和连续覆盖的策略成为多智能体系统更好的选择，在算法中设置的经验回放单元随状态和动作空间的更新而改变，通过误差和损失函数L(θ^Q)来训练输出高评估值动作a_t，并以此方式共同更新其他智能体，对任务环境中其他智能体的策略进行联合评估，提高多无人机系统的协同调度能力。