无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)涉及计算机技术、微机电系统技术、无线通信技术、自动控制技术和人工智能等多种学科,是一个高度交叉且较为前沿的研究热点,其应用十分广泛。无线传感器网络中单个节点的通信能力以及其拥有的能量、资源有限,节点之间必须通过协同工作才能完成全局任务。因此,无线传感器网络中的协同任务分配成为其需要解决的关键问题之一。本文通过对无线传感器网络的分析和多智能体(Multi-Agent System,MAS)理论的学习,研究了无线传感器网络协同任务分配问题。首先,介绍了目前几种常用的基于多智能体理论的无线传感器网络协同技术;然后,通过对这几种方法深入的分析比较,提出了一种基于MAS的无线传感器网络协同任务分配机制。最后,给出了这种任务分配机制的具体过程。在基于分簇的网络中,将动态联盟与遗传退火算法结合,对基于动态联盟的无线传感器网络任务分配算法进行了研究。首先,对簇内的节点进行分级,选择高级节点形成初始联盟。然后,考虑网络内能量消耗、任务执行时间以及网络能量均衡度这三个因素构造多目标代价函数,并使用遗传退火算法对多目标代价函数进行求解。最后利用MATLAB进行了仿真实验,并分别从任务完成时间、网络能耗和负载均衡度三个方面分析了算法的性能。实验表明,本文提出的任务分配算法具有较好的优化效果。对于联盟内存在的失效节点,本文设计了一种高效的基于合同网的任务迁移算法。在中标阶段使用多属性效用函数设计综合评标函数,并引入了综合评标函数阈值。同时,考虑了任务间的关联性和新节点的加入这一网络动态性特点,以提高任务分配的快速性。对于没有节点响应招标的情况,本文采用了将任务交给盟主进行任务再分配的方式,保证了任务分配的成功率。实验结果表明,本文提出的任务迁移算法耗费时间短,并且能够在邻居节点较少的情况下保证分配的成功率。