安炳合，寇佳禹，王永骥，刘 磊

(1 华中科技大学人工智能与自动化学院， 武汉 430074；2 多谱信息处理技术国家级重点实验室， 武汉 430074)

0 引言

随着现代战争需求的提升，单一导弹对目标进行拦截已经难以满足作战要求。在多个目标需要被拦截的情况下，需要多个导弹协同作战。因此，在多导弹情况下的目标分配问题是作战过程中需要被解决的重要问题。在分配过程中需要考虑不同导弹对目标拦截的优势度，同时保证所有目标都被拦截，且不出现浪费火力的现象。已有不少学者对该问题进行了研究。

YANG F根据饱和攻击战术的思想，建立了武器-目标分配优化模型[1]，将火力分配决策与路径规划过程相结合，提出了一种在多火力和多约束条件下实现饱和攻击的方法。DOU J基于单舰空导弹射击区定义方法[2]，提出了编队舰空导弹系统的目标分配方法。王晓红基于目标的威胁度建立了一种目标分配模型[3]，采用匈牙利算法求解了分配问题。群体智能算法作为一种求解函数最优值的有效方法，也被广泛应用在目标分配问题中。针对火力分配问题，李平建立了一种层次分配结构[4]，把武器的作战效费比作为总的性能指标，利用遗传算法对性能指标进行了优化。周凌超在导弹与目标战术关系的基础上[5]，建立了多目标分配的数学模型，并提出一种改进的模拟退火算法对目标分配问题进行求解。黄峰首先改进了蚁群算法的搜索机制[6]，提出一种半约束随机蚁群算法，之后根据动态威胁因素，建立了防御过程的目标函数，利用改进的蚁群算法对多波次目标下的最优分配问题进行了求解。……