多智能体系统是分布式人工智能的一个重要的组成部分。论文以典型的多智能体系统--机器人救援仿真系统为背景,为满足其系统的异构性、任务关系的复杂性、环境的动态性等特点,从任务分配与任务协同两方面,对多智能体系统任务控制问题进行研究,主要研究内容如下:为对同类智能体间的任务进行合理分配,提出基于拍卖的多智能体任务分配算法。通过引入拍卖算法,综合考虑完成任务的效益及各智能体完成任务所需付出的代价,根据当前系统态势得到接近最优的任务分配方案。环境的动态变化会造成任务分配方案的滞后,在对此方案进行实时动态的调整过程中,引入令牌的概念,利用令牌来控制调整过程中的通信,从而减轻通信负担。提出基于功能约束的多智能体任务协同算法,用于解决异类智能体间的任务协同问题。功能约束图由两部分组成:时间约束图和功能权值。利用时间约束图的方法来表示异类智能体间任务相互依赖和相互约束的关系;引入功能权值的概念,用来衡量每个任务的完成对总系统目标的贡献。通过功能约束函数的计算,得出功能约束图中一系列任务的重要度,以此为基础衡量各协同方案。论文提出的多智能体任务控制算法已成功应用到中南大学的机器人救援仿真队伍CSU_YunLu中,并在2006和2007中国机器人大赛上分别获得第一名和第四名。通过比赛的检验,证实了以上任务控制算法是可行、有效的。