本文针对多机器人系统任务分配问题，设计并仿真验证了基于粒子群优化算法的多机器人系统分布式任务分配方法，并利用市场竞拍机制对系统中各个机器人的任务分配结果进行冲突消解，为分布式任务分配算法在实际问题中的应用建立理论基础。　　本文首先研究分析了机器人任务分配问题中应用的粒子群优化算法原理，并结合多机器人系统任务分配问题对粒子群优化算法中粒子位置的定义进行了改进，使其能够与任务分配问题的可行解进行对应，从而将粒子群优化算法成功应用到多机器人系统任务分配问题中。　　其次，在计算得到分布式任务分配结果的基础上，引入利用市场竞拍机制对机器人之间不一致的任务分配结果进行冲突消解，以使整个多机器人系统对任务分配结果达成一致，从而消除了系统中各个机器人因任务分配存在冲突而导致行为冲突的可能。　　然后，对所设计的分布式任务分配算法的收敛性进行了分析，从理论上证明了该算法具有良好的收敛性，同时分析和证明了与收敛性相关的其他性质。　　最后，通过仿真实验研究和分析了多机器人系统中的任务数量和机器人之间已知环境信息的不一致程度对于算法的收敛时间和结果的优化性的影响，并与一种集中式的任务分配算法进行了仿真结果比较，验证了本文算法具有良好的收敛性和优化性。