随着无人机技术的发展以及无人机自身的众多优势,无人机的应用越来越广泛,无人机的任务分配问题也日益受到关注。多无人机任务分配就是采取某种优化目标,将具体任务分配给各无人机,使得目标函数值达到最优。但由于真实的任务环境越来越复杂,任务分配所依赖的的属性信息往往是不确定的,具有一定的随机性,属性的权重也难以进行精确的分配。在这类任务环境下,常规的数学规划方法难以解决无人机任务分配问题。因此,如何根据随机的属性信息,给出最优的任务分配结果,成为亟待解决的问题。本文以具有随机属性的多无人机任务分配问题为研究对象,提出了一种基于随机多属性可接受性分析(SMAA)方法的任务分配方法。具体的研究内容包括以下三个方面：(1)对SMAA方法进行阐述和分析。SMAA方法是一类主流的随机多属性决方法。本文介绍了SMAA方法的起源和发展,阐述了SMAA方法的主要思想,,并对SMAA方法的应用进行了总结,为接下来的具体研究工作奠定了基础。(2)研究了具有随机属性的多无人机搜索任务分配问题。首先描述了搜索任务的问题环境,提出了搜索任务分配问题需要考虑的三个属性,并结合问题环境重点分析了属性的随机性。然后基于SMAA-2方法设计了任务分配的决策步骤：将所有可列举方案作为备选方案,选取排名可接受度指标作为决策依据,并给出排名可接受度指标的求解算法。最后采用两组不同权重情况下的仿真实验验证了方法的可行性和有效性。(3)研究了具有随机属性的多无人机打击任务分配问题。首先描述了打击任务的问题环境,提出了打击任务分配问题需要考虑的三个属性,并结合问题环境重点分析了属性的随机性。然后基于SMAA-2方法设计了任务分配的决策步骤：根据目标数量分解决策问题,对其分别使用SMAA-2方法,选取全局可接受度指标作为决策依据,提出了任务分配的最终模型,并给出了全局可接受度指标的求解算法。最后采用两组不同权重情况下的仿真实验验证了方法的可行性和有效性。