摘要：针对多无人作战飞机动态任务分配问题,以马尔科夫决策过程理论为基础,建立基于多智能体马尔科夫决策过程MMDP（Multi-Agent Markov Decision Process）的动态任务分配模型;系统中状态信息、目标的出现和收益值等均服从概率分布;改进的MM-DP寻优算法以多UCAV在有限时间内执行任务收益值最大为评价函数,并应用遗传算法在所有可选决策集中确定最优任务分配策略;数值仿真验证了算法的有效性。