在多智體社會網(wǎng)絡(luò)中，傳統(tǒng)的任務(wù)分配模型一般采用直接面向任務(wù)執(zhí)行者的分配機制．它們不考慮社會網(wǎng)絡(luò)組織結(jié)構(gòu)對任務(wù)分配性能的巨大影響，也很少透徹地研究不可靠社會中的任務(wù)分配．針對這些問題，開創(chuàng)性地研究了軟／硬件合一系統(tǒng)的任務(wù)分配，即按遞階、分層的思想設(shè)計了協(xié)作組織模型，并基于此提出了面向社區(qū)基于社會協(xié)調(diào)“軟件人”的任務(wù)分配模型．模型研究過程中。提出了基于直接信任度和社區(qū)聲譽的社區(qū)信任度評估機制、基于社區(qū)信任度和社區(qū)物理能力的節(jié)點選擇機制、基于負載均衡的社區(qū)內(nèi)任務(wù)分配機制和基于上下文資源的任務(wù)再分配策略，實驗結(jié)果表明：與常見的直接面向任務(wù)執(zhí)行者和基于資源的任務(wù)分配模型相比，所提出的模型具有更優(yōu)的任務(wù)分配性能，且對社會任務(wù)環(huán)境變化具有更好的魯棒性：社區(qū)內(nèi)基于負載均衡的分配機制和基于上下文資源的再分配策略也有效提高了分配性能。降低了網(wǎng)絡(luò)中的通信密度．