无线传感器网络任务的协调主要包括任务的描述，分解，分配，计划和执行。
务分配是任务协调的主要内容，任务分配方案直接确定网络的功耗，影响网络的生命周期。线传感器网络协作技术和启发式算法用于解决任务分配问题以及无线传感器网络任务分配的内容和方向。机电系统（MEMS），微处理器和网络协议的飞速发展Hoc催生了无线传感器网络[1]。线传感器网络由资源有限的大量廉价传感器节点组成。
于每个传感器节点的资源有限以及计算和通信能力的限制，单个节点无法解决网络规模的问题，也无法解决网络的整体问题。于上述原因，WSN中的传感器节点必须协作才能完成任务。WSN协作主要涉及协作资源的使用，协作任务的分配和执行以及协调信息和信号的处理[2]。务分配是任务协调的本质，因为任务分配方案直接确定网络的功耗，而功耗决定了整个网络的寿命。此，WSN任务的协同分配具有重要的理论和实践意义。于WSN具有RF通信特性，功率有限，计算和通信能力低以及大规模，高密度部署，因此传统的分布式系统协作方法无法直接应用于WSN。域中的多主体理论。代理WSN协作技术包括四种方法：基于协商的方法，基于动态联盟的方法，分布式约束满足方法和组织结构设计方法。于交易的方法是基于多主体交易的理论，将交易模型与拍卖方法和合同网络相结合，是当前需要解决的主要问题。WSN协调是组合拍卖和动态套利。态仲裁）两种方法[2]。标组合和动态仲裁采用集中式任务分配方法，即有一个中央节点必须与周围的节点协商以完成任务分配过程。拍卖的组合由周围节点完成。态仲裁任务的组合和分配由中央节点执行。对而言，后者更可能在网络中形成能量孔。学[3？ 4]使用基于协商的方法来解决任务，在CNP（网络合同）中引入推理模型和能量阈值，实现高效和节能分配，并减少网络中的能量，网络寿命。态联合基于事件触发：当节点捕获事件时，它会形成一个联盟，该联盟负责处理任务；当盟约结束任务时，盟约解散。过程包括三个主要阶段：联盟的动态初始化，恒温阀芯联盟的形成和联盟的确认。当前的无线传感器网络协作任务分配机制中，动态联盟机制占有重要地位，因为它可以基于事件的触发来动态地协调任务分配给的情况。于目标跟踪问题，文献[1]提出了一种基于出价的动态联盟任务分配机制，与该机制相比，它提高了目标跟踪的准确性并降低了功耗。于案例的动态联盟；文献[5]基于动态联盟。出了EATA（高效自适应任务分配）：每个节点都可以通过EATA调整其自身的设置和状态，从而最大程度地利用资源并延长网络寿命。布式满意度方法采用映射思想，将传感器节点，传感器节点的行为模型以及传感器节点之间的变量，变量值和变量之间的约束关系进行映射，从而创建WSN中的协同作用。问题导致分布式约束满足问题。布式约束满足方法将任务分配问题与DCSP问题相关联，使用DCSP方法解决该问题，最终形成Pragnesh JM任务分配方案，其他人提出了一种转换跟踪问题的方法。感器网络问题DCSP。织结构设计方法基于无线传感器网络的大规模部署特性，包括简单覆盖和垂直覆盖。方法将整个网络划分为不同的区域，并为区域管理员分配区域内和区域间通信的职责。是，这种方法要求预先定义每个传感器节点的角色[6]。于提出了针对无线传感器大规模特征的组织结构设计方法，因此解决了大规模无线传感器网络中目标跟踪的问题。
通常用于区域监视。述技术具有其应用场景以及它们的优缺点。于小型网络问题，协商方法和动态联盟方法更合适，但是对于大型网络问题，它们将必须处理组合爆炸问题。是，对于大规模网络问题，组织结构设计过程可能会得到很好的解决，但是由于节点的通信范围受到限制，因此组织结构设计过程将不得不处理边界问题。
于将无线传感器网络任务分配问题映射到DCSP问题是一个复杂且效率低下的过程，因此在网络任务分配中仍未开发分布式约束满足方法。感器。1列出了这三种协同技术的性能比较。于任务分配是优化NP组合的问题，因此有许多启发式算法可以解决此问题。见的启发式算法包括遗传算法和粒子群优化。于任务分配问题，启发式算法不能简单地通过启发式算法解决问题，而启发式算法通常与协作技术结合使用。献[7]使用遗传算法将任务分配给联盟，优化了遗传算法初始种群的选择和交叉/变异，并引入了Metropolis准则，从而提高了效率。工，降低沟通成本。文献[8]中，现有的任务分配算法不能解决容错问题，但是引入了PB（主/备用）机制，并使用粒子优化（PSO）来提高可靠性。线传感器网络中的任务分配。文献[9]中，引入了动态联盟模型以建立具有执行时间和任务能耗的适应度函数；粒子群优化算法用于优化任务，可减少网络功耗并减少任务的执行时间。WSN任务分配旨在平衡资源和效率与全局搜索和本地解决方案。了减少网络的能量消耗并延长其寿命，选择和优化启发式算法的格式化功能非常重要，任务分配是一个问题。
体优化中，一些启发式算法很容易陷入局部最优。法本身中现有运算符的子序列或更正。献[10]在遗传算法中引入了混合适应度函数，以分配任务并延长网络的整体寿命。献[11]介绍了动态联盟的思想，建立了无线传感器网络的动态联盟模型，提出了一种基于离散粒子群优化的任务分配算法，并进行了介绍。异算子，并在保持多样性的同时改进了算法。为全局搜索功能，该算法在局部解决方案和全局优化之间建立了良好的平衡，并减少了任务分配时间和网络能耗。传算法和粒子群优化可用于将任务分配给无线传感器阵列，通常直接应用，并且当智能函数离散时，后者必须重新定义公式更新速度和位置。于无线传感器网络的资源有限，因此在创建格式化功能时必须考虑无线传感器网络的资源。于实时请求问题，必须考虑任务分配的执行时间。算法执行任务分配。2比较了两者的优缺点。于资源资源有限，动态拓扑结构以及无线传感器网络的数据传输不可靠，因此有必要改善分配。节能，恒温阀芯实时性和可靠性的角度来看，无线传感器网络的任务。
有研究人员主要从节能的角度研究无线传感器网络任务的分配和计划，以使整个网络的寿命最大化。是，由于几乎没有关于任务分配的实时性和可靠性以及能效的研究，因此这部分需要进一步的研究。
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