近些年,无人机获得了越来越多的应用场景。在不同的场景下,无人机需要执行不同的任务,根据无人机性能、特性和种类的不同,无人机可以执行的任务也各不相同。而单个无人机因其自身性能的限制,无法在复杂场景下执行各类相同或者不同的任务,此时,便需要多个无人机组成集群,针对具体场景协同执行一定数量的任务。针对相同或者不同类型的任务,如何在复杂环境中,基于无人机感知到的信息进行交互,对无人机合理执行任务进行相应的决策,始终是实际应用中的一个难题。受限于各类约束,不同的无人机在不同的应用场景下有着不同的目标要求。此外,个体无人机的收益最大值往往和群体的收益是矛盾的,基于此,便需要针对这个主要矛盾展开深入研究。无人机集群需要执行的任务可以按类型是否相同分为同构和异构两类任务问题。对于相同属性的任务而言,考虑无人机仅能执行一个任务,建立相应的数学模型,使得全部任务被成功且合理分配,无人机总体获得的收益最大。吸取分布式拍卖算法的思想,采用逆向拍卖的方式,提出一种基于逆向拍卖的任务分配算法,将无人机同时作为拍卖行和竞拍者,建立相应的无人机收益模型,对实际问题进行仿真验证正确性。考虑无人机可以执行多个任务,建立相应的数学模型,使得无人机尽可能的执行更多的任务,同时无人机总体获得的收益最大。将粒子群算法引入本问题中来,改进无人机收益评价模型,通过仿真实验说明其在任务分配问题中的有效性。对不同任务数和不同无人机数的实际问题进行仿真,与其他不同的问题形成相应对比。考虑实际场景约束,以灾难救援现场为无人机任务执行的场景,将问题具象化为搜索和救援两类任务,并考虑环境等不同约束,建立相应的数学模型,将任务完全分配,消除无人机之间的矛盾,使得总体任务效能最大化。从招投标思想出发,使无人机作为任务的招标者和投标者,改进设计无人机系统效能评价函数,提出一种异构任务分配问题的解决方法。对以上场景进行仿真实验,并考虑出现突发任务时的算法有效性。对无人机数量和任务数量对于系统总效能的影响进行仿真比较,说明针对不同任务数量合理选取无人机数量的重要性。