于最小设定距离，那最外层必须要相互远离，进行膨胀，紧接着次外层也要做远离，以此类推，知道密集部分的飞行器之间的相互距离大于最小设定距离即可，这个算法是自动化运行的，如果集群之间相互距离正常的话，就自动停止这个算法运行。
刘辉开始思考第五个问题，集群自身需要保持特定距离。这个跟第四个问题开起来类似，但是不一样，这不仅仅是要保持不要太近而导致碰撞，还有保持不能太远而导致飞行器相互之间无法联系，也不能因为各种算法的运行导致飞行器来回乱串，导致无法执行正常任务。这需要集群之间需要相互稳定，在确定最大距离之后，停止集群的膨胀。对于来回运动的集群，给一个参考，让运动的飞行器想方设法的相对参考物停止，而且在集群运动的时候，也要跟随参考物运动。集群的每个飞行器有了最小距离之后，形成一个球状，在集群排队之时，使用球形堆放原理可以让整个阵列稳定下来。
刘辉开始思考第六个问题，集群阵型最大计算。这个问题是很有趣的，就是保证集群体积达到最大，还要保证不失去联系，或者是可控制范围内的暂时性失去联系。这种最大无非就是线性最大、面型最大、体积最大而已了。线性最大，就是让集群之间排成一条线，然后尽可能的拉大集群之间的距离，可以让首部和尾部离得非常远，这个作用就是为了能让两个距离遥远的通讯可以用这种方法连接，而对于面形和体积的最大，则有多重情形，可以让集群增加攻击范围。这里最终要的就是不要按最大的距离来，因为稍不留神就容易丢失通讯连接。
刘辉开始思考第七个问题，丢失部分集群重新布阵。在执行集群任务过程中，丢失其中一个或者多个的时候，如果不及时调整，就会破坏阵型。集群本身是要确定数量的，实时会更新是不是所有的集群飞行器都在正常运转。如果发现数量减少，而一时半会无法确定丢失的那个在哪里，有需要继续执行任务，就需要对比较集群阵型进行重排，为了不让集群重排计算量过大，就只能使用一维链式控制，对断裂处结合起来即可。就算是多个失联，也用这种一维的方式进行重排就行。如果使用一维的方法，那就需要前一个编号飞行器和后一个编号飞行器之间相互之间，不能距离太远，想要达到这种效果，又必须是面积或体积形状的，就可以采用螺旋结构来稳定这个集群的阵列。
刘辉开始思考第八个问题，丢失集群在被丢失后自动寻找回来。如果丢失的飞行器还想找回来，就需要确定是哪个飞行器，确定后，使用拨号的方式对周围进行扫描呼叫。在这种情况下，先展开成面形最大，增加面积扫描。如果没有找见，就直接排出一字，像表的指针一样，一头为不动的中心，这个一字沿着这个中心做顺时针或者逆时针旋转，最大化的拨号呼叫到丢失的飞行器，不论是失败还是成功，最后这个一字型要自动以螺旋结构来缩小自己的面积或体积，使得阵型稳定，而不至于会遭到通讯不稳而混乱。
刘辉开始思考第九个问题