空天地一体化网络 （SAGIN） 框架是未来网络的重要基础，其中卫星和航空节点协助计算任务卸载。利用 SAGIN 无人机 （UAV） 的灵活性和多功能性，低空经济在通信和传感等领域具有巨大的发展潜力。但是，需要有效的协调来简化信息交换并实现高效的系统资源分配。在本文中，我们提出了一种基于聚类的多智能体深度确定性策略梯度 （CMADDPG） 算法，以解决 SAGIN 中的多无人机协作任务调度挑战。CMADDPG 算法利用动态无人机集群将无人机划分为多个集群，每个集群由集群头 （CH） 无人机管理，从而促进分布式集中控制方法。在每个集群内，无人机将卸载决策委托给 CH 无人机，从而减少集群内通信成本和决策冲突，从而提高任务调度效率。此外，通过采用多智能体强化学习框架，该算法利用卫星的广泛覆盖范围实现多智能体任务的集中训练和分布式执行，同时通过优化任务卸载决策实现整体系统利润最大化。仿真结果表明，CMADDPG 算法有效地优化了资源分配，最大限度地减少了队列延迟，保持了均衡的负载分配，并超越了现有方法，实现了至少 25\% 的系统利润提升，展示了其在不同场景下的鲁棒性和适应性。



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