不论在自然界还是人类社会,群体都是非常常见的组织结构。在这样的组织结构中,存在着多种显性或隐性的交互,使得群体在整体上的智能表现并不能简单地视为多个个体的累加。当多个主体以协同的方式采取行动,群体智能则得以体现。随着当今信息技术的飞速发展,无人机（UAV,unmanned aerial vehicle）的应用越来越普遍,而囿于单个无人机相对简单的行为表现以及有限的作用范围,无人机常常以群组的方式进行任务执行,例如组成特殊图标进行表演,以及进行监控和环境侦查或在突发情况下作为临时移动基站等。在进行群体的智能水平优化之前,建立相应的量化评估的机制是很有必要的。在对同质群体的智能水平量化研究基础上,本研究对基于网格空间和信息理论的智能水平量化方式Anytime Universal Intelligence Test（AUIT）进行了相应的扩展,使其适用于异质群体的智能水平量化,并且将该机制应用于异质群体的智能水平量化,根据实验结果分析总结了异质群体智能水平与相关影响因素之间的关系,明确了群体中有效的信息交互对群体智能水平的重要性,同时对比同质群体与异质群体的智能水平,得出异质性对群体智能水平有积极影响的结论。在具体的无人机群智系统性能优化实现中,本研究构建了无人机群作为移动基站对地面用户实施通信信号覆盖的任务场景,为了增强群体中的有效信息交互,将基于图卷积和注意力机制的多主体强化学习算法DGN应用于无人机群智系统,实验结果证明了该算法可以让无人机群提供覆盖度更高,覆盖公平性更高且无人机移动能耗更低的信号覆盖服务,再度验证有效的信息交互对群体智能水平表现的积极影响。