无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）中，由于传感器节点的能量、处理能力、通信带宽等资源严格受限，单个节点往往无法独立完成系统任务，需要多个节点协同工作，任务分配成为其关键性问题。WSN任务分配负责根据网络内的有限资源来优化分配系统任务，合理调度节点资源，对网络生存时间和其它性能指标以及系统服务质量等具有决定性作用。因此，对任务分配机制的研究也成为当前WSN研究的热点之一。本文从两方面对WSN任务分配机制进行了研究：一方面，对无线传感器网络目标跟踪过程中的协同任务分配机制进行了研究，针对一般任务分配算法中优化目标单一的缺陷，提出基于多目标优化的任务分配算法。首先，建立了基于动态联盟的具有跟踪精度、系统能耗、负载均衡等多个目标参数的优化模型；其次，采用多目标进化算法NSGA-II对模型进行求解；最后，提出一种基于折中度的决策精选策略，从最优解集中决策出最终的任务分配方案。通过实验仿真，证明算法可以对多个目标并列优化，能较快收敛到全局较优解，系统整体性能与一般任务分配算法相比，具有更佳的优化效果，验证了模型和算法的有效性。另一方面，针对传统动态联盟离散生成方式所导致的能耗较大且历史信息易失等不足，提出了一种动态联盟的平滑切换方法。通过目标位置预估、切换触发检查、新盟主选择、新旧盟主交接以及盟员变动等一系列过程实现联盟的平滑切换；并在目标丢失后，进行联盟修复。联盟的平滑切换将避免联盟因目标移动而反复生成和解散，并保持和利用联盟收集的历史信息。仿真结果显示，与传统动态联盟方法相比，该方法有效降低了系统的能耗和通信成本，并提高了目标跟踪的精度，验证了该方法的有效性。