在当前作战信息化条件下,使用作战辅助决策仿真系统是主要配合指挥人员作战方式之一。传统辅助决策模型存在功能分散、可信度不够、欠缺监管等问题,对辅助决策作战仿真系统进行研究可以更好地解决作战环境难以构建和作战效果难以及时反馈的难题。因此,设计合理的作战智能辅助决策系统对作战人员的指挥决策发挥了重要的作用。对辅助决策系统中,作战路径规划与火力分配两个重要方面展开深入研究。首先,对两个重要领域的研究现状进行阐述,介绍了相关智能算法在辅助决策领域的研究;其次,针对路径网模型下的拦截敌方行进的作战路径规划问题,提出了一种基于敌方意图识别的路径规划算法;最后,提出了一种基于改进哈里斯鹰的优化算法,并应用在了火力分配问题上,以满足我方作战的火力分配需求,其主要研究内容如下:（1）根据实际的作战需求,结合敌方作战机动意图的路径预测问题模型,首先,提出了基于行进路径最低时间成本的规划模型;之后,针对该问题模型,提出了一种基于2-opt的改进蛇算法的路径优化算法;最后,通过仿真实验验证了该算法在问题模型中的优势。（2）根据坦克的火力分配问题,给出了一个基于模拟退火和改进哈里斯鹰优化算法的火力分配混合优化算法。首先,采用模拟退火的思想对改进哈里斯鹰算法进行优化;其次,由精英策略思想,提出一个精英约束策略,来改善求解火力分配问题中的算法收敛速度;最后,构建了作战火力分配的分配模型,通过实验仿真,对比验证本文提出的针对火力分配问题的优化算法的优势与可行性。（3）设计了一个基于敌方意图识别的路径规划与作战火力分配的智能辅助决策仿真系统。将基于路径意图识别与蛇算法的路径规划混合算法和基于模拟退火与改进哈里斯鹰的混合算法运用到仿真系统中。