随着信息化的不断发展,现代战场形势复杂多变,战场形势已由原来的单对单作战演变为多对多作战,实现作战指挥的自动化和智能化已经成为各国广泛研究的重点。武器-目标分配作为作战指挥决策的重要环节,针对战场形势,做出合理高效的武器-目标分配机制对战争的胜负起到至关重要的作用。武器-目标分配问题是典型的组合优化问题。本文在已有研究成果的基础上,对武器-目标分配的前提条件来袭目标的威胁值进行计算,对武器-目标分配的模型进行改进,利用改进的算法对武器-目标分配模型进行解算,最后通过加入案例推理的方法对动态的武器-目标分配模型进行研究。本文的主要工作如下:1.针对现代战场中来袭目标的特性,将来袭目标的威胁值分为动态威胁目标因素和静态威胁因素。通过动静结合的威胁值计算方法对来袭目标的威胁值进行计算。最后通过层次分析法对动态威胁因素之间的权重值进行计算,通过计算出的权重值来计算来袭目标总的威胁值,为后续武器-目标分配奠定基础。2.针对现代战争的作战形式,将武器-目标分配模型分为一对一武器-目标分配模型和多对多武器-目标分配模型。针对一对一武器-目标分配的特点,建立了基于消除最大威胁的一对一武器-目标分配模型,通过模型改进将一对一武器-目标分配模型转换为标准的指派问题,最后利用匈牙利算法对其模型进行解算。在多对多武器-目标分配模型中引入了来袭目标的威胁值和我方武器平台对来袭目标的毁伤概率的攻防对抗信息,通过改进的粒子群算法对多对多武器-目标分配模型进行解算,提高了算法的收敛速度。3.针对现代海上防空作战的特点,本文建立了分阶段的动态武器目标分配模型,在分阶段的动态武器目标分配模型中引入案例推理的武器目标分配机制,提高了武器-目标分配的智能化。在案例推理过程中采用最近相邻算法来进行案例检索,提出了利用层次分析法和云模型相结合的方法来计算检索特征属性权重。通过仿真试验,验证了所建立的动态武器-目标分配案例库的合理性,满足战场实时性的要求。