任务分配是自动化科学技术中的核心方法，指通过算法将特定任务合理分配给执行主体以实现资源最优配置的技术。该技术在多个领域具有广泛应用：在科技文献查新领域，通过建立查新员多维评价模型实现智能化分配（2019年） [2]；在城市应急场景中，采用改进的混合算法解决多无人机协同作业问题（2023年） [3]；RPA领域则通过多重分配机制实现自动化流程的负载均衡（2024年） [4]。
近期技术发展呈现跨学科融合趋势，2023年发布的《无人农场多机协同作业技术规程》制定了农机任务分配的行业标准 [5]，而2025年提出的ERSCTS算法通过分片拍摄策略使卫星协同拍摄能耗降低24.5% [6]。
- 定义来源
- 《自动化名词》第一版 [1]
- 主要领域
- 智能系统、生产自动化 [1] [5]
- 核心方法
- 优化算法、数学建模 [3]
- 优化目标
- 资源利用率、能耗效率 [3] [6]
- 行业标准
- 《无人农场 多机协同作业任务分配技术规程》 [5]
- 研究热点
- 动态分配策略（2023年） [3]
理论基础
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基于多目标优化数学模型，包含同构/异构系统分析、任务约束关系建模及执行主体性能参数量化 [3] [5]。典型方法包括层次化分配模型和混合算法设计，如粒子群-人工蜂群混合优化算法 [3]。
技术实践
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在科技查新领域，2019年建立的自动化分配系统采用查新经验评价模型，通过专业匹配度（权重30%）、查新年限（权重25%）、业务技能（权重25%）和等待任务数（权重20%）四维评分实现智能派单 [2]。
行业应用
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- 1.无人机应急系统（2023年）
- 建立城市环境任务分配模型
- 开发动态分配策略
- 实现搜索/探测/处置多任务协同 [3]
- 2.无人农场标准（2023年）
- 制定农机协同作业准则
- 定义8项任务参数指标
- 设定3类约束条件 [5]
- 3.卫星任务调度（2025年）
- ERSCTS算法综合轨道方向与能耗平衡
- 分片拍摄策略降低总体能耗
- 实现区域全覆盖条件下能耗优化 [6]
发展趋势
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RPA领域通过多重分配机制实现任务动态调配，包含资源优化模块（实时监控负载状态）、流程重组模块（自动调整任务队列）和弹性扩展模块（按需增减执行单元） [4]。
