无线传感器网络,是当前在国际、国内备受关注的、涉及多学科高度交叉、知识高度集成的前沿热点研究领域。无线传感器网络在国家安全、环境监测、交通管理、医疗卫生、制造业、反恐抗灾乃至商业和家庭等诸多领域,具有十分广阔的应用前景。在无线传感器网络实际应用中,传感器节点虽然有独立解决问题的能力但是不论感知、处理还是通信能力都非常有限,因此需要传感器节点之间相互协作来完成任务。采用协商机制进行任务分配是是无线传感器网络中的热点问题之一。因为：1)当一个传感器节点没有能力完成当前任务时,需要通过协商进行自主任务分配,使多个节点合作来完成任务；2)任务分配机制关系到无线传感器网络中能否尽量减少各传感器节点能耗,保持各节点能耗平衡,延长网络生存期；3)任务分配的效率直接影响到整个网络的执行效率。本文采用多智能体理论中的协商技术对无线传感器网络任务分配进行了深入地探讨和研究。针对无线传感器网络的技术特点,面向两种不同任务分配场景分别提出一种基于多智能体系统协商技术的任务分配方法。本文主要做了如下工作：1)对目前无线传感器网络领域的任务分配技术进行了系统的调研,并分析了其中几种主要的协同方法各自的优缺点,结合无线传感器网络的基本特征,网络结构特点,通过分析比较后选择采用多智能体技术中协商技术作为本文研究的重点2)设计了无线传感器网络任务分配的总体框架：通过节点间的协商实现自主任务分配,根据不同的网络状态选择不同协商策略。3)分析无线传感器网络任务分配特点,结合多智能体理论中的拍卖算法和合同网算法,建立与匹配了网络架构模型、任务模型和相应算法模型。分别对传统的拍卖算法和合同网算法进行改进,使之适合WSN的任务分配；4)面向“单任务的快速低能耗任务分配”的场景要求,提出了一个高效低能耗的基于拍卖的任务分配算法,其中定义了任务发布模型,采用了基于能量损耗的效用函数进行评标,在算法过程中加入多个策略,以保证任务分配的实时性,低耗性和高成功率。5)面向“基于簇的无线传感器网络中大规模任务分配”的场景要求,提出了一个高效灵活的基于合同网的任务拍卖算法。其中定义了网络模型、能量模型和数学模型,在协商阶段引入了一个基于时间收敛的鲍威尔收敛函数,分别从发布和协商两个阶段对传统合同网算法进行了改进。此算法的设计目的是高效的进行任务分配,并且尽量维持网络中各节点的能量平衡。对上述的实验分别进行了实验仿真,仿真结果的比较分析表明,模型符合设计要求。通过选择合适的协商方法,以及通过对现有的协商算法的改进,使得无线传感器网络可以通过多个传感器节点之间的协商实现自主的任务分配,并且最终达到减少通信量、均衡负载、节约资源、使任务的执行效率得到提高,延长网络生命周期等目标。