无人机任务分配综述
无人机的路径规划与多目标调度研究
无人机的路径规划与多目标调度研究无人机（Unmanned Aerial Vehicle，简称无人机）作为一种具有广泛应用前景的无人驾驶飞行器，正逐渐成为各个领域的研究热点之一。
路径规划和多目标调度是无人机应用中的重要问题，涉及到无人机飞行的安全性、效率和资源的优化利用。
本文将围绕无人机的路径规划和多目标调度展开研究，探讨如何提高无人机的飞行效能和应用效果。
首先，路径规划是指确定无人机在飞行过程中的最优航线或轨迹，以满足特定的任务需求。
路径规划问题可以分为单目标路径规划和多目标路径规划两类。
在单目标路径规划中，无人机需要根据特定的目标函数，在保证避免碰撞等基本约束条件的前提下，选择最短路径或最佳路径来实现特定任务，如货物投递、监测巡航等。
而在多目标路径规划中，无人机需要同时考虑多个目标，如时间成本、能耗、风险等方面，以达到最优平衡。
路径规划问题的解决方法较多，其中常用的包括启发式搜索算法和优化算法。
启发式搜索算法是一类通过启发式信息指导搜索的算法，如A*算法、Dijkstra算法等。
这些算法通过定义评估函数，根据启发式信息确定搜索顺序，从而寻找最优路径。
优化算法则通过数学建模，将路径规划问题转化为寻找最优解的优化问题，如遗传算法、粒子群算法等。
这些算法通过不断调整参数和解空间的搜索范围，寻找最佳路径方案。
其次，多目标调度是指根据无人机在不同任务之间的优先级和资源约束，合理分配任务以最大程度地提高整体效率。
在多目标调度中，无人机需要根据任务的紧急程度、距离、资源可用性等因素，平衡多个任务之间的关联性与时效性，实现最佳调度安排。
例如，在快递配送领域，无人机的调度需要考虑不同快递点之间的距离和快递量，以及无人机的飞行速度和可携带货物重量，通过优化算法实现最佳配送方案。
多目标调度问题的解决方法主要包括启发式调度算法和智能优化算法。
启发式调度算法通过规则和经验判断确定任务的执行顺序和资源分配，如最早截止时间优先调度算法、最短任务处理时间算法等。
无人机多目标路径规划与协同控制
无人机多目标路径规划与协同控制无人机技术的快速发展使得无人机在各行各业都有着广泛的应用。
无人机的优势在于可以替代人工完成一系列的任务，比如空中摄影、农业植保、物流运输等。
然而，要使无人机能够高效地完成任务，就需要解决路径规划和协同控制的问题。
路径规划是指为无人机规划一条能够安全、高效地到达目标的路径。
在实际应用中，无人机往往需要同时执行多个任务，这就需要考虑多个目标点之间的路径规划。
而且，无人机在执行任务时，还需要考虑避开障碍物的问题。
因此，无人机多目标路径规划成为了一个挑战。
一种常见的解决思路是利用遗传算法来进行路径规划。
遗传算法是一种基于模拟生物进化的搜索算法，通过对候选解进行优胜劣汰的选择、交叉和变异操作，逐渐搜索到最优解。
在无人机路径规划中，可以将目标点作为候选解的基因，通过遗传算法来搜索最优路径。
这种方法的优点是能够处理多目标问题，并且能够在复杂环境中进行路径规划。
但是，遗传算法的计算复杂度较高，需要考虑计算时间的问题。
除了遗传算法外，还可以利用人工势场法进行路径规划。
人工势场法是一种基于力学原理的路径规划方法，通过将无人机和障碍物看作带电粒子，并给它们赋予引力和斥力，来达到规划路径的目的。
在实际应用中，可以利用传感器获取周围环境信息，然后根据人工势场法来规划路径。
这种方法的优点是计算简单，但是存在着潜在的问题。
例如，当无人机进入局部最小值区域时，很难找到最优路径。
此外，人工势场法对障碍物的形状和大小比较敏感，对环境变化的适应性较差。
无人机路径规划的另一个重要问题是协同控制。
在多个无人机同时执行任务时，需要对它们进行协同控制，确保它们能够按照预定的路径进行飞行，并且不会相互干扰。
协同控制主要包括任务分配和轨迹跟踪两个方面。
任务分配是指根据任务的性质和无人机的能力，将任务合理地分配给不同的无人机。
在任务分配过程中，需要考虑无人机的性能、状态、能量等因素，以及任务之间的相互依赖关系。
此外，还需要考虑无人机之间的通信和协作能力，确保任务能够按时完成。
无人机集群对抗博弈综述
第12卷第2期2021年4月指挥信息系统与技术Command Information System and TechnologyVol.12No.2Apr.2021无人机集群对抗博弈综述∗轩书哲周昊柯良军（西安交通大学自动化科学与工程学院机械制造系统工程国家重点实验室西安710049）摘要：无人机集群对抗是未来作战的重要样式之一。
对无人机集群智能博弈与对抗技术进行了综述。
首先，介绍了集群对抗问题的定义和涉及的关键技术，梳理了无人机集群对抗在问题建模、协同控制结构和博弈层面的研究现状；然后，分别综述了基于专家系统、基于群体智能、基于神经网络和基于强化学习4种无人机集群对抗博弈方法的特点和原理，分析了各个方法的优势与局限性；最后，讨论了无人机集群对抗从理论研究到实际应用面临的问题和挑战。
关键词：无人机集群；攻防对抗；智能博弈中图分类号：V279；TP13文献标志码：A文章编号：1674‑909X(2021)02‑0027‑05Review of UAV Swarm Confrontation GameXUAN Shuzhe ZHOU Hao KE Liangjun（State Key Laboratory for Manufacturing Systems Engineering，School of Automation Science and Engineering，Xi'an Jiaotong University，Xi'an710049，China）Abstract：Unmanned aerial vehicle（UAV）swarm confrontation is one of the important modes of fu‑ture war.The intelligent game and the confrontation technologies for UAV swarms are summarized. Firstly，the definition of the swarm confrontation problem and involved key technologies are intro‑duced.The research status of UAV swarm confrontation in problem modeling，the cooperative con‑trol structure and the game is sorted out.Then，the characteristics and the principles of the four con‑frontation game methods for the UAV swarms based on the expert system，the swarm intelligence，the neural network and the reinforcement learning are summarized respectively，and the advantages and the limitations of each method are analyzed.Finally，the facing problems and challenges of UAV swarm confrontation from theoretical research to practical application are discussed.Key words：unmanned aerial vehicle（UAV）swarm；attack-defense confrontation；intelligent game0引言随着无人机技术的发展，无人机功能越来越多样化，性能不断提升，广泛应用于农业、交通和军事等多个领域。
多智能体系统与无人机集群协同任务规划研究
多智能体系统与无人机集群协同任务规划研究简介：随着无人机技术的飞速发展，无人机集群已成为多智能体系统中的一个重要研究领域。
无人机集群可以通过协同任务规划，实现灵活、高效的工作方式。
本文将探讨多智能体系统与无人机集群协同任务规划的研究进展和应用。
一、多智能体系统与无人机集群的概念多智能体系统是由多个智能体组成的系统，每个智能体都具有自主决策和行为能力。
无人机集群是多智能体系统中的一种重要应用形式，由多个无人机协同工作，完成特定的任务。
无人机集群的优势包括高效的任务执行、灵活的协同能力以及适应复杂环境的能力。
二、无人机集群协同任务规划的研究方法1.集中式规划方法集中式规划方法是指由中央控制单元制定全局任务规划，并将任务分配给各个无人机。
这种方法可以实现全局最优化任务规划，但受限于计算能力和通信带宽，无人机集群规模有限。
集中式规划方法适用于任务执行过程中需要高度协同和决策的场景。
2.分布式规划方法分布式规划方法将任务规划过程分散到每个无人机上。
每个无人机根据局部信息和协同策略，独立地制定自己的任务规划。
分布式规划方法具有较好的可扩展性和适应性，但可能导致局部最优解。
这种方法适用于任务执行过程中需要较强的自主性和适应性的场景。
3.混合规划方法混合规划方法将集中式规划方法和分布式规划方法相结合，在无人机集群中实现任务规划的灵活性和效率。
该方法根据具体任务的需求和无人机集群的规模选取合适的规划策略，使任务规划既能充分利用全局信息，又能保持无人机的自主性。
三、无人机集群协同任务规划的关键技术1.任务分配任务分配是无人机集群协同任务规划中的重要环节。
任务分配算法根据任务的性质和无人机的能力，将任务分配给各个无人机。
常用的任务分配方法包括最小剩余能力算法、分配规则算法、基于学习的任务分配算法等。
2.路径规划路径规划是指根据任务分配结果，规划每个无人机的飞行路径，使其尽量高效地完成任务。
路径规划算法可以基于先验地图，考虑障碍物避障和航迹优化等因素。
《2024年多无人机协同任务规划技术研究》范文
《多无人机协同任务规划技术研究》篇一一、引言随着科技的不断发展，无人机（Unmanned Aerial Vehicle，UAV）已经逐渐成为现代化战争和民用领域中的重要力量。
在复杂多变的作战环境和应用场景中，多无人机协同任务规划技术的研究与应用成为了当前的研究热点。
本文将探讨多无人机协同任务规划技术的发展现状、主要研究内容以及存在的问题和未来发展趋势。
二、多无人机协同任务规划技术发展现状多无人机协同任务规划技术是利用现代信息技术和人工智能技术，实现多架无人机在复杂环境下协同完成特定任务的技术。
近年来，随着无人机技术的不断发展，多无人机协同任务规划技术已经取得了显著的研究成果。
然而，由于应用领域的不断扩大和任务复杂度的提高，仍存在诸多问题需要进一步研究。
三、多无人机协同任务规划技术研究内容1. 任务需求分析与建模：对特定的任务需求进行深入分析，构建适合的数学模型和仿真环境，以便对多无人机协同任务规划进行模拟与实验。
2. 路径规划与协同控制：通过优化算法和人工智能技术，实现多架无人机在复杂环境下的路径规划和协同控制，保证任务的顺利完成。
3. 任务分配与决策：根据任务需求和无人机的性能参数，进行合理的任务分配和决策，确保各无人机能够充分发挥其优势，共同完成任务。
4. 通信与信息融合：研究无人机之间的通信机制和信息融合技术，以提高多无人机系统的信息共享和协同能力。
四、存在的问题与挑战尽管多无人机协同任务规划技术已经取得了显著的研究成果，但仍存在诸多问题和挑战。
首先，由于环境复杂多变，如何实现高效、准确的路径规划和协同控制是一个难题。
其次，在任务分配和决策过程中，如何充分考虑各无人机的性能参数和优势，以及如何应对突发情况，也是一个需要深入研究的问题。
此外，无人机的通信机制和信息融合技术仍有待进一步优化，以提高系统的信息共享和协同能力。
五、未来发展趋势针对多无人机协同任务规划技术，未来将有以下几个发展趋势：1. 智能化发展：随着人工智能技术的不断发展，多无人机协同任务规划将更加依赖智能算法和机器学习技术，实现更高效、更准确的路径规划和协同控制。
无人机应用与飞行管理的工作流程
无人机应用与飞行管理的工作流程无人机的应用范围日益广泛，并且在各行各业中扮演着重要的角色。
然而，要确保无人机飞行的顺利和安全，需要一个有效的飞行管理工作流程。
本文将介绍无人机应用与飞行管理的工作流程，并探讨其中的关键步骤。
一、飞行计划与前期准备在进行无人机飞行之前，飞行管理人员需要进行详细的飞行计划和前期准备。
首先，他们需要确定飞行任务的目的和需求，并将其明确传达给相关的团队成员。
然后，他们需要收集和分析相关的飞行区域数据，包括地形、气象、人口密度等信息，以便评估潜在的风险和飞行限制。
同时，他们还需要申请并获取必要的飞行许可和许可证，确保飞行活动符合法规和规定。
二、任务调度与资源分配一旦飞行计划准备就绪，飞行管理人员需要进行任务调度和资源分配。
他们需要考虑飞行任务的紧急程度、优先级和时间要求，以及相关的人员和设备资源。
根据这些因素，他们将安排并分配飞行任务给合适的飞行团队或操作者，并确保他们具备必要的技能和资质。
此外，他们还需要协调各个团队之间的合作和交流，确保任务的顺利推进。
三、飞行执行与监控一旦飞行任务开始执行，飞行管理人员需要进行实时的飞行监控和管理。
他们会与飞行团队保持紧密联系，并及时了解飞行进展和问题。
同时，他们还需要监控飞行器的运行状态和飞行数据，以确保其正常工作和安全飞行。
在必要时，他们可以向飞行团队提供指导和支持，以应对突发情况或飞行问题。
四、飞行数据收集与分析飞行管理人员还需要负责收集和分析飞行数据，以评估飞行任务的效果和安全性。
他们会使用各种传感器和设备来记录飞行器的位置、姿态、速度等数据，并对这些数据进行整理和分析。
通过对飞行数据的分析，他们可以及时发现潜在的问题和改进空间，并提出相应的建议和措施。
五、事故调查与飞行改进在无人机飞行中，可能会出现意外情况和事故。
飞行管理人员需要负责及时调查和处理这些事故，并采取相应的飞行改进措施。
他们会分析事故的原因和过程，找出可能存在的问题和改进点，并提出相应的修正和预防措施。
无人机技术基础 地面站与任务规划-教案
《无人机技术基础》
教案
一、地面站
地面站作为整个无人机系统的作战指挥中心，最主要的功能是指挥控制和任务规划。
地面站的典型配置有：系统控制站、飞行器操作控制站、任务载荷控制站、数据分发系统、数据链路地面终端和中央处理单元。
二、任务规划系统
无人机任务规划是指根据无人机需要完成的任务、无人机的数量以及携带任务载荷的类型，对无人机制定飞行路线并进行任务分配。
任务规划的主要目的是：依据地形信息和任务环境条件信息，综合考虑无人机的性能、到达时间、耗能、威胁以及飞行区域等约束条件，为无人机规划出一条或多条由出发点到目标点的最优或次优航迹，并保证无人机高效、圆满地完成飞行任务，安全返回基地。
无人机任务规划的主要功能有：
（1）任务分配功能，充分考虑无人机自身性能和携带载荷的类型, 可在多任务、多目标情况下协调无人机及其载荷资源之间的配合，以最短时间以及最小代价完成既定任务。
（2）航迹规划功能，在无人机避开限制风险区域以及油耗最小的原则上，制定无人机的起飞，着陆，返航及应急飞行等任务过程的飞行航迹。
（3）仿真演示功能，能够实现飞行仿真演示、环境威胁演示、监测效果演示。
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无人机调度数学建模
无人机调度是一个复杂的数学问题，涉及到无人机飞行控制、路径规划、任务分配等多个方面。
下面我将尝试构建一个简化的数学模型，来描述无人机调度问题。
假设我们有n个无人机，每个无人机都有一定的飞行能力（如航程、速度、载荷等），并且需要完成m个任务。
每个任务都有一定的时间和位置要求。
我们的目标是通过最优的无人机调度，使得所有任务都能在规定时间内完成，同时尽可能地提高无人机的利用率。
我们可以将这个问题视为一个组合优化问题，可以使用启发式算法（如遗传算法、模拟退火算法等）进行求解。
以下是一个简化的数学模型：1. 变量定义：x[i][j]表示第i架无人机是否执行第j个任务，其中x[i][j]=1表示执行，x[i][j]=0表示不执行。
2. 目标函数：总时间最短：min∑[任务所需时间]3. 约束条件：（1）无人机数量限制：∑[i=1]ni=n（总共有n架无人机）（2）任务数量限制：∑[j=1]mj≤m（总共有m个任务）（3）每个任务只能由一架无人机执行：∑[i=1]xi[j]=1（j=1,2,...,m）（4）无人机的飞行范围和时间限制：对于每一架无人机和每一个任务，都需要满足相应的飞行范围和时间要求。
这个模型只是一个简化的版本，实际情况可能更加复杂。
例如，无人机之间的协同、干扰、通信等问题都需要考虑。
此外，还需要考虑任务优先级、安全因素、环境因素等其他因素。
因此，在实际应用中，还需要根据具体情况进行适当的调整和优化。
无人机调度问题的数学建模是一个非常有挑战性的问题，需要综合考虑多个因素。
通过建立合理的数学模型，可以更好地理解和解决这个问题，为无人机在实际应用中的调度和控制提供理论支持。
同时，随着无人机技术的不断发展，无人机调度问题也将不断演变和优化，为未来的智能无人机系统提供更多的可能性。
无人机任务规划方法研究
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地发 挥无 人 机 的作用 ， 完成 飞 行任 务 。从 时 间上 来
说， 任务 规划 可分 为 预先规 划 和 实时 规 划 。预先 规 划是 无 人 机 在 起 飞前 制 定 的 ， 主要 是 综 合 任 务 要
以及 不可 预料 的突 发事 件做 出及 时 、 确反 应 的可 准
行 的技术 途径 ＿ 。 １ ］
合肥 ２０３） ３ ０ １
进行无人 机任 务规划是为 了更好地实现无人机作 战效能 ， 总体来说 ， 无人机 任务规划 主要是找 出一条最优 飞
行航线 ， 最大限度地发挥无人机 的作用 。通过分 析任务规划的基本流程 ， 提出基于地形分析 的航线规划算法 ， 并且结合任务
特点 ， 行航 线规划方法研究 ， 进 着重考虑 了地 图的选用 ， 地图信息的标绘和航线调整 的时机 与方 法 ， 丰富 了任务规划 的内容 ，
无人机应用基础大纲
《无人机应用基础》教学大纲第一部分课程教育目标一丶教学对象：初中毕业生或具有同等学历者。
二丶课程性质和任务：结合无人机行业发展实际，讲述了无人机机体平台、无人机航电分系统、无人机地面站分系统、民用无人机任务设备、无人机地面保障系统、无人机市场等。
三丶学生能力要求：使学生了解无人机市场及无人机应用方面知识，掌握操控无人机完成相关任务的专业技能。
第二部分教学内容基本要求第1章无人机综述教学目的：掌握无人机基本发展历程，巩固无人机的系统组成，了解无人机的种类与典型产品分类。
教学重点：了解无人机的种类与典型产品分类。
教学难点：无人机的历史及其发展。
以及行业的运用。
1.1无人机发展历程1.2无人机系统组成1.3无人机种类与典型产品第2章无人机机体平台教学目的：认识无人机的外部机体构造，了解各个结构无人机的飞行结构和原理，机翼尾翼等应用原理。
教学重点：认识无人机的外部机体构造。
教学难点：了解各个结构无人机的飞行结构和原理，机翼尾翼等应用原理。
2.1机身结构2.2机翼2.3尾翼第3章无人机航电分系统教学目的：了解无人机杭电分系统的基础，巩固学习无人机飞行控制系统，了解无人机导航系统原理，了解学习空中交通管制系统。
教学重点：了解无人机杭电分系统的基础。
教学难点：了解学习空中交通管制系统。
3.1飞行控制系统3.2导航系统3.3空中交通管制系统第4章无人机地面站分系统教学目的：了解无人机地面分系统的概述，学习无人机通信链路，以及巩固地面控制站和地面站软件的操作和安装。
教学重点：了解无人机地面分系统的概述。
教学难点：巩固地面控制站和地面站软件的操作和安装。
4.1通信链路4.2地面控制站4.3地面站软件第5章民用无人机任务设备教学目的：掌握民用无人机任务设备，巩固光学影视设备，了解合成孔径雷达成像设备，学习巩固液体喷洒设备以及其他应用设备。
教学重点：掌握民用无人机任务设备。
教学难点：学习巩固液体喷洒设备以及其他应用设备。
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无人机任务分配综述(沈阳航空航天大学自动化学院，沈阳110136)本文摘自《沈阳航空航天大学学报》摘要：任务分配是无人机完成军事任务的重要保证，是任务规划的重要组成部分，一直是无人机作战系统的重要研究课题。
首先介绍了无人机任务分配的基本概念，然后分别从集中式分配、分布式分配和分层次分布式分配等研究方法对无人机任务分配进行了综述，最后分析了无人机任务分配的关键技术以及未来的发展趋势，分别从异构多类型无人机的协同任务分配、不确定条件下的任务分配、静态博弈、动态博弈、动态实时任务分配、多要素综合任务分配等方面说明了还需要进一步研究与解决的关键问题。
关键词：任务分配；集中式；分布式；分层次分布式无人机即由自己控制或者地面操作人员操控的无人驾驶飞机[1-2]。
随着科学技术的不断发展，战场形势的日趋严峻，无人机在现代战争中的作战优势越发明显，所以得到越来越多国家军事高层的青睐。
任务分配是根据既定的目标把需要完成的任务合理地分派给系统中的组员，达到高效率执行任务、优化无人机系统的目的[3]。
目前，学者们的研究重点是多架同构、异构无人机组成的无人机编队协同执行任务[4-12]。
在编队中，每架无人机的性质、作用、有效载荷、作战能力等各方面都有差异，满足各种约束的条件下，最大效率地将全部作战任务合理分配给无人机编队，使系统的各种性能指标尽可能达到极值，发挥无人机编队协同工作效能，这是无人机编队作战系统的重要研究课题。
文献[5]探索了对不同种类的目标进行侦察、打击和评估任务时异构无人机的协同任务分配问题。
对于侦察与评估任务中所得到的信息量，运用信息论中熵的变化量对其进行度量，把无人机对不同类型目标的打击能力简化为对目标的毁伤概率，同时把每个任务之间的关联性考虑在内，建立了异构多无人机协同任务分配模型。
文献[6]归纳和总结了多无人机协同任务规划的国内外研究现状，重点总结了任务分配方法的常见模型和算法，对各种算法的优缺点进行了讨论，得出多智能体的市场机制类算法在空战中将有广泛的应用价值。
文献[7]建立了以合同网协议和多智能体系统理论为基础的有人机/无人机编队MAS(Multi-agent System,MAS)结构和基于投标过程的无人机任务分配模型。
文献[8]在无人机协同多任务分配的研究中，运用了基于分工机制的蚁群算法进行求解，并给出了基于作战任务能力评估的问题解构造策略和基于作战任务代价的状态转移规则，大幅度提升了算法的性能。
文献[9]以异构类型多目标多无人机任务分配问题为原型，设计了一种基于时间窗的多无人机联盟组任务分配方法，此算法使用冲突消解机制来防止无人机实时任务分配过程中出现多机资源死锁，其次通过无人机两阶段任务联盟构成算法，组成了任务联盟，使无人机任务分配的有效性和实时性有了很大的提高。
文献[10]在基于任务依赖关系和ISO-DATA(Iterative Self-organizing Data Analysis Technique)算法相结合的基础上设计了新的任务分组方法，在保持无人机负载均衡的基础上，给出了基于资源福利的任务组级组粗粒度的无人机任务分配方法，在任务组内提出了结合粒子群算法的细粒度任务分配算法。
文献[11]设计出一种多无人机任务分配与航迹规划相结合的整体控制架构，假设威胁和障碍区域为合理的多边形模型，使用改进的算法求出两个航迹点之间的最短路径，将此路径当成任务分配过程全局目标函数的输入，然后用粒子群优化任务分配迭代寻优。
文献[12]详细分析了实际战场上信息的不确定性，同时指出了在此条件下多无人机面临的任务分配问题。
将收益毁伤代价指标、目标价值及航程代价指标的不确定信息作为参考依据，在此基础上建立了基于区间信息环境下多无人机的任务分配模型，采用随机概率的多属性方案排序(Stochastic Multi-criteria Acceptability Analysis，SMAA)方法，得出不确定环境下多无人机动态任务分配求解方法。
无人机任务分配有多种分类方式，按照无人机作战任务之间的相关联性，可归类为协同任务分配和独立任务分配[13]；按照无人机作战任务所处的环境，又可归类为静态任务分配和动态任务分配[14]。
本文分别从集中式任务分配、分布式任务分配和分层次分布式任务分配三种分类方式论述无人机任务分配问题的研究现状。
1 集中式任务分配方法集中式控制系统就是编队中的无人机之间的通信、信号的传输和控制均由唯一的一个控制中心来进行。
以集中式控制系统为基础进行任务分配最常用的模型有多旅行商问题(Multiple Traveling Salesman Problem，MTSP)模型[15]、车辆路径问题(Vehicle Routing Problem，VRP)模型[16]、混合整数线性规划问题(Mixed-Integer Linear Programming，MILP)模型[17]、动态网络流优化(Dynamic Network Flow Optimization，DNFO)模型[18]、多处理器资源分配问题(Multiple Processors Resource Allocation，CMTAP)模型[19]等。
集中式求解方法还能够进一步分为最优化方法和启发式方法[20]，其中最优化方法包括穷举法(宽度优先或深度优先)、整数规划、约束规划、图论方法等。
如果问题有解，基于某些假设的基础上，最优化方法可以确保给出问题的最优解。
但是，因为任务分配及协同规划问题的NP特性，问题规模越大，最优化方法的求解难度越大，时间耗费也越长。
不同的是，启发式方法的目的是在可接受的时间范围之内计算出问题的满意解，它在计算时间和解质量之间进行折中，而不强求问题的最优解。
启发式方法又能够进一步分为传统启发式算法和智能优化算法。
1.1 最优化方法(1)穷举法指的是为了求得问题的最优解，而列举出可行解域内的全部可行解。
这种方法适用于离散且问题规模较小的情况，问题规模变大且解的领域随之变大的情况下，使用该方法问题将会长时间得不到解决。
文献[21]中的满意决策(Satisficing Decision,SD)方法可用于问题规模不大的情况，它在穷举法的基础上，将不可行或效率低的解去除掉，一定程度上缩减了解的搜索空间。
(2)整数规划方法(Mixed Integer Linear Programming，MIP)是根据既定的目的和目标，通过建立目标函数和约束条件的方法对规模较小的任务分配问题进行解决的一种最优化方法。
矩阵作业法、单纯型法、匈牙利法、分支定界法等是比较常用的整数规划方法。
文献[22]应用分支定界法解决多处理机的分配调度问题，这种方法适用于约束条件和变量数目较少的问题的求解，由于满足不了实时性要求而不适于解决规模较大的问题。
(3)约束规划(Constraint Programming，CP)方法由变量集和约束集两者组成[23]，变量集内的所有变量都有自己对应的值域，且变量的取值也只能从其值域中选取，它是求解组合优化问题的一种通用方法。
文献[24]在卫星空间资源的管理与调度中运用了约束规划方法与禁忌搜索算法相结合的方法，同时文献[25]还研究出了数个支持约束规划方法运行的工具包。
(4)图论方法是通过图示的方法把任务和接受任务的成员特征表述出来，同时在任务和系统成员之间用图论方法建立匹配，以此设计出合理可行的任务分配方案[3]。
网络流模型和偶图匹配模型是两种经典的图论任务分配模型。
文献[26]在两个处理器的任务分配问题中应用了网络流模型，文献[27]在任务网络和组织成员(agent)间的映射中应用了偶图匹配模型，同时表明该映射的优势是使得执行任务时消耗时间最少。
图论方法可以比较清晰地表现出任务和系统成员的结构，但对于任务的数量和系统成员的数量比较多的情况不能得到有效的求解，有很大的局限性。
1.2 启发式方法启发式方法(heuristic methods)与最优化方法不同，它的基本思想是在算法时间和求解结果两者之间进行调节，在能够接受的时间范围内求得局部最优解或满意解。
列表规划(List Scheduling,LS)方法、聚类方法和负载均衡(Load Balancing,LB)方法是三种常见的启发式方法。
(1)列表规划(List Scheduling,LS)方法的步骤是首先建立任务的优先权函数，求得任务的处理次序，然后按照求得的任务处理次序将任务分派给系统成员。
最常见的列表规划方法有动态列表规划(Dynamic List Scheduling，DLS)法、多维动态列表规划(Multi-Dimensional Dynamic List Scheduling，MDLS)方法、多优先级动态列表规划(Multi-Priority List Dynamic Scheduling，MPLDS)等。
文献[28]在作战任务的平台资源分配中运用了MDLS方法，文献[29]利用DSL方法解决了异构网络系统中的计算资源分配问题，文献[30]运用MPLDS方法实现了作战任务的平台资源分配。
(2)聚类方法是通过将每个任务作为一个簇进行聚类，直到任务簇与系统成员数目达到一致时停止聚类的一种启发式方法。
将关键路径上的任务进行聚类，然后从任务图中将这些已聚类任务节点[31]移除是一个比较常用的聚类方法。
文献[32]证明了聚类方法在解决多处理机资源调度的问题上有很好的应用前景。
(3)智能优化算法是20世纪70年代末被提出来的，近年来得到了广泛的应用。
它是利用现代智能优化算法对任务分配问题进行优化求解的一种优化方法。
这种方法与精确方法的全局搜索不同的是，它的目的是在能够接受的时间范围内求得自己满意的解，在求解的时间和解质量之间进行调节。
它的优点是比较容易实现，同时计算不是很复杂，解的质量也比较高等。
①进化算法。
随着计算机技术的快速发展，不断出现各种进化算法(Evolutionary Algorithm，EA)，主要有遗传算法(Genetic Algorithm，GA)、遗传规划(Genetic Programming，GP)、进化策略(Evolution Strategy，ES)、进化规划(Evolutionary Programming,GP)等。
EA是一种具有智能性和并行性等特点的全局优化算法，求解大规模问题时非常适合应用。
文献[33]用遗传算法解决面向作战任务的平台资源分配，文献[34]用遗传算法解决异构计算系统的多处理机调度。
许多学者针对遗传算法容易不收敛或局部收敛的不足进行了改进，可以有效应用到不同背景问题中，文献[35-36]应用了改进的遗传算法解决多目标优化问题。
②群智能算法(Swarm Intelligence Algorithm，SIA)模拟的是各种群体动物的自组织行为，基于此，学者们发明了许多包含新功能的且具有实用价值的工具。