“中国制造2025”提出工业生产管理要从高层上实现企业间的横向跨领域与纵向深度的协同,确保生产流程与管理的统一,优化产业结构,提高资源利用率,保障产品质量。然而,协同单元间往往会因各种时空冲突约束关系,导致执行力下降,甚至协同失效的问题。其中,解决协同代理与执行任务间的先序和互斥的一阶逻辑约束冲突关系是工业生产管理协同中的难点问题之一。协同的核心是分工指派,各协作单元间清晰合理的职能定位,使得协同协作易行高效。在指派模型与算法中对各种时空冲突约束进行知识表达,理顺协作关系,协调生产调度,促进协同协作过程高效运行,是解决协同生产管理问题的关键所在。为解决工业生产管理环境下因协同任务与代理间产生的先序与互斥冲突约束,导致的协同冲突频繁,协同系统执行力下降的问题,本文对具有一阶逻辑树形时空约束的指派问题,即树形约束指派问题(Tree-Structured Task Allocation Problem,简称TSTAP)进行研究。本文的主要研究内容包括:(1)纳入群组角色的概念,使用角色协同(RoleBased Collaboration,简称RBC)及其E-CARGO模型对工业生产管理的协同任务分工进行建模。以角色为职能的高度抽象,在建模层次考虑角色间的一阶逻辑冲突关系,明确任务角色需求;(2)在指派模型的基础上,对树形冲突约束进行矩阵与向量化的知识表达,采用线性规划工具IBM ILOG CPLEX,提出可行的群组角色树形约束指派算法;(3)分析算法的计算复杂性与归约能力(全文重点),证明树形约束指派算法具有可行解的充分必要条件,必要条件以及充分条件,进一步提出系列能效优化的相应指派方案,并为原始资源配置提供科学的建议。实验结果表明,提出的原始指派算法具有实用性。并且通过利用相关的充分必要条件,必要条件以及充分条件对问题解空间的描述,进一步优化指派算法,提高了算法的时间效率。其中,必要条件与充分条件不仅可以通过描述一个近似解空间来改进原始指派算法,而且可以帮助决策者完善原始配置以组织一个有效可靠的协同团队,促进协同协作过程高效运行,使工业生产管理的总体效益最大化。