无人机具有灵活性高、隐蔽性好、成本低等优点，在侦察打击、信息收集、环境监测、搜索救援等军事和民用领域发挥重要的作用，无人机的任务分配旨在解决无人机与任务之间的匹配问题。根据是否存在分配中心，无人机任务分配方法可以分为集中式和分布式。集中式任务分配依靠中心节点生成任务分配方案，并向集群系统内各节点分发分配结果，存在单点失败、计算量大等缺点。分布式任务分配往往通过集群内个体之间的通信交互、协商等手段解决冲突，以实现群体集体利益最大化，不依赖全局信息，因此成为当前研究无人机任务分配问题的主要方法。PI(performance Impact)算法是解决无人机任务分配最有效的方法之一,尤其是已知环境下带有时间约束的无人机任务分配，即每个任务需要一架无人机在规定的时刻前开始执行，一架无人机可以连续完成多个任务。 PI(performance Impact)算法是解决无人机任务分配最有效的方法之一，尤其是已知环境下带有时间约束的无人机任务分配。当任务数目较少时，PI算法能解决无人机任务分配问题，但当无人机数目较多时，PI算法存在任务完成率较低的问题，即存在未分配的任务。因此，本发明通过改进PI算法任务剔除策略，增加每架无人机执行任务的数量，提高无人机任务分配完成率。