当下，知识密集型团队成为社会各组织创新的重要形式，受到学术界广泛关注。知识密集型团队是指由具有专业知识和特定技能的知识型成员组成的团队，团队通过承担任务，特别是知识型任务来促进自身的成长。团队如何分配任务，影响任务的处理情况，进而影响任务处理后团队的变化情况。知识密集型团队成员通过承担知识型任务，自身能力或知识储备发生“适应性”改变，从而促成团队的成长。　　本文研究不同于经典指派问题的知识密集型团队任务分配问题，其与经典指派问题的本质区别为：经典指派问题认为所有人员是“全能的”，所有人员都能在不计成本的前提下解决任务，人员之间并无互动，人员能力在承担任务后也不会产生任何变化；而在本文研究的任务分配中，成员是“非全能的”，且各个成员能力是异质的，不是每个成员都能胜任所有任务，即成员能力是不充分的，但成员之间可进行互动交流，成员的能力也可在互动过程中得到补充。相比较而言，后者更符合现实中的团队任务分配问题。　　针对这一特殊问题，本文利用Agent建模技术，结合 CAS相关理论，通过计算实验来研究知识密集型团队任务分配问题。具体内容为：　　(1)构建知识密集型团队系统。包括：团队模型、成员模型、任务模型。　　(2)设计任务分配策略和团队绩效衡量指标。本文提出三种设计任务分配策略视角，组合成八种任务分配策略，并确定能全面衡量团队执行任务过程中变化情况和任务完成情况的指标，包含：任务完成绩效类指标和任务完成过程类指标。　　(3)设计并实现计算实验。分析实验数据结果表明，当成员不同，团队结构不同，待分配任务不同时，采用论文中设计的不同任务分配策略会对团队绩效产生不同影响。因此，在现实任务执行前，决策者可运用本文提出的计算实验方法进行任务分配研究，从而为其提供决策支持。