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UCAV任务分配是UCAV协同任务规划的主要组成部分,对于提高UCAV编队作战效能起着至关重要的作用。十多年来,有关UCAV任务分配的研究一直受到国内外学者和军方的广泛重视,研究成果已经十分丰富。但需要指出的是,虽然关于UCAV任务分配问题的研究已经取得了丰硕的研究成果,但在理论与方法方面仍面临着来自实际问题的新挑战。在实际的任务分配过程中,UCAV任务分配很大程度上依赖于机载传感器获取的战场态势感知信息。而由于传感器本身的缺陷或敌方的对抗策略,传感器获取的信息往往为不确定信息。因此,不确定信息条件下的UCAV任务分配问题是UCAV任务分配领域的一个重要问题。目前,关于这方面的研究虽然已经引起了有关学者的关注,但无论在理论研究,还是技术方法方面都还很不成熟。为此,本文针对不确定信息条件下的UCAV任务分配问题进行了相应的理论研究,主要工作概括如下:(1)针对传感器获取的目标信息为区间信息的UCAV任务分配问题,提出了基于SMAA(Stochastic Multi-criteria Acceptability Analysis)的不确定信息的UCAV任务分配方法。首先描述了区间信息条件下的UCAV任务问题,然后建立了基于不确定信息的UCAV任务分配模型,最后利用SMAA方法,得出了较为合理的UCAV任务分配结果。(2)针对多传感器获取的不一致的区间信息的UCAV任务分配问题,提出了基于区间信息的一致性的UCAV任务分配方法。首先描述了不一致区间信息条件下的UCAV任务分配问题,给出了一种区间信息的一致性分析方法,然后对满足一致性的目标区间信息进行融合,最后利用SMAA方法,得出了较为合理的任务分配结果。(3)针对多传感器获取的不一致序值信息的UCAV任务分配问题,提出了基于序值信息的一致性的UCAV任务分配方法。首先描述了序值信息的性质、语言短语的相对量化算子和模糊量化算子的权重表示方法,然后通过定义集结算子,给出了基于序值信息的一致性的UCAV任务分配方法,同时,给出了多传感器信息判断一致性的分析方法,而且还给出了不一致的多传感器信息的调整思路。(4)针对UCAV动态任务分配问题,提出了一种基于序区间信息的UCAV协同动态任务分配方法。首先介绍了序区间的定义,并根据目标分配指标函数,建立了动态目标分配的序区间,然后建立了动态目标分配模型,最后给出了一种求解模型优化解的方法。在论文最后,总结了本论文的研究成果,并指出了本论文研究的局限和对后续工作研究的建议。