随着科学技术的迅速发展,无人机在军事方面的作用越来越重要,而航迹规划和任务分配作为其中的核心组成部分,是实现自动导航必不可少的技术手段。因此,对该问题进行研究具有重要的理论与实际意义。本文研究内容主要有以下三个方面:（1）研究了无人机航迹规划及动态避障算法。在全局路径规划中,提出了一种改进遗传算法。在传统遗传算法中新增了删除算子,用于缩短航程距离,同时,将轮盘赌算法改进为定向选择算法。然后根据航程、平滑性和安全性建立总代价函数,得到了最优航迹并进行了平滑处理。在局部路径规划中,采用三次样条方法生成候选路径,通过总代价函数选择最优候选航迹。仿真结果表明,该算法在航迹长度、运行时间和迭代次数等方面均得到了优化,且规避了突发威胁。（2）研究了移动威胁情况下的多无人机航迹规划问题。建立了多机航迹规划目标函数模型,并建立了避障安全代价函数,依据总目标函数选择最佳航迹线。仿真结果表明,采用改进遗传算法能够规划出多机航迹规划,避障算法较好的规避了移动威胁。（3）研究了多无人机攻击地面移动目标的协同任务分配问题,给出了一种新方法。建立一个随时间变化的任务分配预测模型。首先根据环境信息建立相关子代价函数及收益函数,其中包含我方无人机健康状态、敌方目标健康状态、无人机协同航程代价和无人机打击收益函数,并建立总目标函数。最后由改进遗传算法进行求解,该方法能够得到最佳的任务分配方案,并验证了该方法的有效性和适用性。