近年来,物流配送的规模和环境及资源的复杂性越来越大,同时物流的运营及管理变得越来越复杂,所以利用技术手段使物流配送数据化、智能化和标准化势在必行。而作为融合了控制技术、通信技术和航空技术等多种技术的无人机,其具有无人驾驶、机动性高和成本低等优势,进行物流配送是驱动生产力的必然趋势。除了政府对于无人机的各项管理机制还没有完善,无人机技术也要不断提高。作为无人机技术之一的任务分配技术对于多无人机物流配送的效率有着巨大的影响。为此,本文主要面向物流配送的问题,基于多旅行商问题的解决方案,对多无人机任务分配进行了研究和仿真试验。针对复杂的物流配送系统从不同角度建立了数学模型,分析了无人机配送系统处在多物流圈的较大范围内、基于“骑手—集散中心—客户”模式下的取件和送件的任务要求,并阐述了物流配送任务的约束条件。以多物流圈无人机进行物流配送为研究对象,建立了任务分配模型,设计了以航程代价最小和剩余资源平衡为原则的目标函数,采用基于局部优化和全局优化平衡的策略的改进的粒子群优化算法,提高了算法收敛速度,得出了多基地下的物流配送方案;以取件为研究对象,建立了基于多旅行商问题的任务分配模型,通过采用以降低解空间复杂度为目的的两部分个体技术和以增加解的多样性为目的的逆转变异算子改进了狼群搜索算法,使取件的目标函数值最优。同时,考虑到受通信问题等产生的参数不确定的影响,利用鲁棒优化方法得到最优的任务分配方案。以送件为研究对象,建立了基于单旅行商问题的任务分配模型,通过蚁群算法将其解决,得到了具有较高鲁棒性的任务分配结果。本文对不同模块采取不同的策略,从整体上优化了无人机物流配送的解决方案,在合理利用资源的前提下提高了无人机物流的配送效率。