现代战争中,任务单位应对敌方导弹拦截系统进行智能化、自主化逃逸,可有效提高其战场生存率,确保作战效能。而逃逸策略的设计较为复杂,需对追逃过程非线性动态特征影响,作动器饱和约束,任务目标对作战空域限制等诸多因素进行充分考虑。针对上述问题,本文基于最优控制理论,考虑不同类型的约束条件,利用自适应动态规划算法（Adaptive Dynamic Programming,ADP）对不同攻防态势下目标的最优逃逸策略进行分析。本文主要研究内容包括:（1）建立非线性导弹-目标追逃模型,并在该模型基础上对导弹与受袭目标双方均受输入饱和条件制约时二者追逃过程进行分析。首先,通过引入与饱和信息相关的非二次型泛函,构造了追逃双方控制信号均受约束时的性能指标函数,进而将最优逃逸控制律设计转化为非线性偏微分Hamilton-Jacobi-Isaacs（HJI）方程求解问题。随后,结合极大极小值原理与ADP技术构造单评价结构神经网络,在线求解导弹拦截最优逃逸策略。最后通过Lyapunov法进行稳定性分析并对二维平面追逃过程进行仿真验证,证明提出的逃逸策略有效性。（2）考虑受袭目标采取主动防御策略,对“导弹-防卫弹-目标”三体追逃问题进行分析,研究了目标与防卫弹的最优控制方法。为处理防卫弹须在导弹成功命中目标前对其进行拦截的限制条件,通过选取与距离相关的状态变量将该问题转化为一个状态约束条件下的最优控制问题。随后,利用障碍函数法和ADP技术进行求解,保证了闭环系统的稳定性和控制策略的最优性。最后,通过对有防卫弹参与下的导弹拦截逃逸系统进行仿真,验证了提出的最优逃逸策略和防卫弹控制方法可达成于目标受袭前成功拦截来袭导弹的设计目标。（3）考虑追击导弹采取协同进攻策略,研究了多弹合作与目标进行对抗的多对一追逃博弈过程,提出了显性协同框架下的最优逃逸策略。首先,利用图论工具将“领弹-从弹”模式下多对一追逃问题转化为多智能体系统一致性控制问题。然后,结合ADP技术设计评价网络对追逃双方控制策略进行在线求解,并利用Lyapunov法证明稳定性。考虑到追逃策略总是成对出现,单个逃逸者面对多方追击时存在多个逃逸策略难以选择的问题,提出整体逃逸策略是各单一逃逸策略的动态加权的控制算法。并通过构造适当的代价函数,使得原评价网络也适用于整体逃逸策略的求解,降低了计算复杂度。最后,对导弹协同攻防过程建模并与正弦机动策略进行对比仿真,证明提出的多对一微分对策最优逃逸策略有效性。