python基于Greedy and Prune算法，实现多无人机在能量有限的前提下，多轮搜索目标

首先，我们需要定义无人机的状态。一个无人机的状态包括其当前位置、当前剩余能量以及已经搜索过的目标点列表。我们可以用一个字典来保存每个无人机的状态信息。例如：

drone1 = {'position': (0, 0), 'energy': 100, 'visited': []}
drone2 = {'position': (0, 0), 'energy': 100, 'visited': []}
drones = [drone1, drone2]

接下来，我们需要实现搜索算法。我们采用贪心算法来决定每个无人机下一步应该去哪里搜索。具体来说，对于每个无人机，我们计算出它到每个未搜索过的目标点的距离，然后选择距离最近的目标点作为下一步搜索的目标。为了防止无人机在搜索过程中耗尽能量，我们还需要在选择目标点时考虑无人机的剩余能量。具体来说，我们计算出无人机到每个未搜索过的目标点的距离和搜索该目标点所需要的能量，然后选择距离最近且能量充足的目标点作为下一步搜索的目标。

在代码实现中，我们可以定义一个 `choose_target` 函数来选择下一步搜索的目标。该函数接受一个无人机的状态作为输入，并返回一个目标点的坐标。例如：

def choose_target(drone, targets):
    min_dist = float('inf')
    best_target = None
    for target in targets:
        if target not in drone['visited']:
            dist = calculate_distance(drone['position'], target)
            energy = calculate_energy(drone['position'], target)
            if energy < drone['energy']:
                if dist < min_dist:
                    min_dist = dist
                    best_target = target
    if best_target:
        drone['visited'].append(best_target)
        drone['energy'] -= calculate_energy(drone['position'], best_target)
        drone['position'] = best_target
    return best_target

其中，`targets` 表示所有的目标点列表，`calculate_distance` 函数用于计算两个点之间的距离，`calculate_energy` 函数用于计算无人机到目标点所需要的能量。

在每一轮搜索中，我们依次处理每个无人机，并调用 `choose_target` 函数选择下一步搜索的目标。如果所有的目标点都已经被搜索过了，或者所有的无人机都没有剩余能量，搜索就结束了。代码实现如下：

def search(drones, targets):
    while targets and any(drone['energy'] > 0 for drone in drones):
        for drone in drones:
            if drone['energy'] > 0:
                choose_target(drone, targets)
                if not targets:
                    break

最后，我们需要定义一些辅助函数来计算距离和能量消耗。对于计算距离，我们可以使用两点之间的欧几里得距离公式：

def calculate_distance(p1, p2):
    return ((p1[0] - p2[0]) ** 2 + (p1[1] - p2[1]) ** 2) ** 0.5

对于计算能量消耗，我们可以简单地将两点之间的距离作为能量消耗：

def calculate_energy(p1, p2):
    return calculate_distance(p1, p2)

现在，我们可以将上述函数组合起来，测试一下整个搜索过程了。例如：

targets = [(1, 1), (2, 2), (3, 3), (4, 4)]
drone1 = {'position': (0, 0), 'energy': 100, 'visited': []}
drone2 = {'position': (0, 0), 'energy': 100, 'visited': []}
drones = [drone1, drone2]
search(drones, targets)

这段代码将会启动两个无人机，每个无人机的初始位置都是 (0, 0)，初始能量都是 100，从四个目标点中搜索出一个最优路径。