如何改进算法，使其考虑到无人机的实时位置信息？

为了考虑无人机的实时位置信息，你可以引入一个动态规划或A*搜索算法来优化任务分配。以下是简化的步骤：

1. **实时位置更新**：在每次任务执行结束时，更新无人机的位置数据，包括当前所在位置和预计到达下一个任务点的时间。

2. **计算代价函数**：除了基本的任务完成时间外，还要考虑从当前位置飞往下一个任务点的实时飞行时间和可能遇到的障碍物。可以使用地图数据和航程预测模型来估计这个距离和时间。

3. **任务优先级排序**：根据实时位置、预计到达时间以及任务本身的紧急程度，为剩余未分配的任务设置优先级。

4. **贪心策略或智能搜索**：对于每个无人机，每次都选择最近的任务或预计最快能完成的任务进行分配。如果你需要更全局的最优解，可以用A*搜索算法，它结合了启发式信息（如预期到达时间）和实际代价（如飞行距离）。

5. **动态调整**：如果无人机在执行过程中发现有更好的任务机会，可以根据新的位置和任务特性调整其路线。

下面是一个简化版的代码片段，演示如何利用实时位置信息：

def assign_tasks_with_location(robots, tasks, map_data):
    for robot in robots:
        robot.current_location = ...  # 获取当前位置
        robot.tasks = sorted(tasks, key=lambda t: (t.distance_to(robot.current_location), t.priority))  # 根据位置和优先级排序

    while tasks:
        closest_task = None
        min_distance = float('inf')
        
        for task in tasks:
            distance = calculate_travel_distance(robot.current_location, task.location, map_data)
            if distance < min_distance:
                closest_task = task
                min_distance = distance
        
        if closest_task is not None:
            robot.assign_task(closest_task)
            tasks.remove(closest_task)
            update_robot_location_and_remaining_tasks(robot, closest_task, tasks)
        else:
            break  # 如果没有更好的任务，休息或寻找其他任务源

# 省略了计算飞行距离的具体细节