移动自组织网络(Mobile Ad hoc Networks,移动Ad hoc网络)是一种无中心的、多跳的、自组织无线网络,具有独立性强,结构多变,分布式控制等特点。随着科技的进步和对Ad hoc网络技术研究的深入,Ad hoc网络被广泛应用在军事、灾备救援、无线传感器等领域。Ad hoc网络任务具有综合因素复杂、时效性强和重要度高的特点,而且Ad hoc网络对任务执行效率和网络能耗要求较高,因此研究如何把Ad hoc网络复杂任务分解成利于执行的子任务,并把子任务指派给具体的Ad hoc网络群成员具有非常重要的意义。目前,任务分解主要包括基于树形结构、基于任务约束和基于设计结构矩阵三种方法。传统的任务分解方法适用的分解情况单一,任务间关系度量不够准确,且不考虑子任务执行顺序和耦合关系的影响,需要对算法进一步改进。任务分配主要包含基于混合方法、基于合同网和基于博弈论三种方法。传统的任务分配方法通常以分配质量为核心,在执行效率和网络能耗方面不尽理想,不适用于Ad hoc网络环境。本文针对以上问题,从任务分解和任务分配两方面展开研究,提出了基于关联度设计结构矩阵(Relationship Design Structure Matrix RDSM)的任务分解机制和适于Ad hoc网络环境的基于博弈论的任务分配机制。在任务分解机制中,对任务、任务约束、任务复杂度进行明确定义和全面描述,提出改进的遗传算法和耦合任务优化机制对任务分解进行优化,消除分解后子任务间的耦合影响,得到约束清晰、执行顺序合理的子任务序列。仿真结果表明,本文提出的任务分解机制降低了任务的复杂度,且与传统方法相比优化效果更加明显和稳定。在任务分配机制中,明确任务分配目标和流程,构建任务分配模型,提出改进的洪泛算法对Ad hoc网络群成员进行筛选,保证任务执行效率,并根据Ad hoc网络特点,设计包含时间适宜度、能力适宜度和效率适宜度的效用函数,利用博弈论基本知识,各成员以效用函数为依据进行博弈策略选择,最终得到使网络效用最大化的分配方案。仿真结果表明,本文提出的任务分配机制能够高效的完成任务分配工作,且在耗时和网络效用方面均有较大提升。