La computación colaborativa multi-satélite ha logrado la descomposición de tareas y la ejecución colaborativa a través de enlaces entre satélites (ISLs), lo que ha mejorado significativamente la eficiencia de la ejecución de tareas y la capacidad de respuesta del sistema. Sin embargo, los métodos existentes se centran en la ejecución de una sola tarea y carecen de capacidad de procesamiento paralelo de múltiples tareas. La mayoría de los métodos ignoran las prioridades y dependencias de las tareas, lo que resulta en tiempos de espera excesivos y malos resultados de programación. Para abordar estos problemas, este documento propone un método de descomposición de tareas y asignación de recursos basado en prioridades de tareas y restricciones de recursos. En primer lugar, presentamos un modelo teórico de gráficos para representar explícitamente las relaciones de dependencia y prioridad de las tareas, combinado con un algoritmo novedoso para la descomposición de tareas. Mientras tanto, construimos un modelo de asignación de recursos basado en la teoría de juegos y lo combinamos con aprendizaje profundo por refuerzo para lograr la asignación de recursos en un entorno dinámico. Finalmente, adoptamos la teoría de la lógica temporal para formalizar el orden de ejecución y las restricciones de tiempo de las tareas y resolver el problema de programación dinámica a través de programación no lineal entera mixta para garantizar la optimalidad y la actualización en tiempo real del esquema de programación. Los resultados experimentales demuestran que el método propuesto mejora la utilización de recursos en hasta aproximadamente un 24% y reduce el tiempo de ejecución general en hasta aproximadamente un 42.6% en escenarios a gran escala.