近些年来,随着信息化技术的高速发展和先进装备的大量列装,空战智能化程度及战场复杂程度愈来愈高,多机协同空战智能决策与评估问题也成为了我军争夺战场制空权亟需解决的问题。为了解决协同作战空战战场中出现的环境变化快、敌情复杂、敌我信息量大以及模型复杂等问题,本文从我机编队对空协同作战的作战流程开始研究,将空战过程分为多机多任务分配、空战攻防决策和攻防决策评估三个过程。本文通过对基础任务信息、固定数据的采集分析结果,对我机进行协同任务分配,根据不同的任务分配结果开展实时的战机空战攻防决策,再基于决策的结果进行评估,判断是否需要二次决策,完成整个闭环的空战过程。此外,本文基于QT5可视化开发平台和C++编程语言,开发并搭建分配-决策-评估一体化空战综合仿真平台进行仿真验证工作。论文的主要内容有如下几方面:首先,针对多机协同任务分配问题,提出了基于一致性的分布式算法。通过建立多机任务分配的约束模型,在考虑我机携带载荷的种类、数量以及任务时序性和时间窗口期的前提下,采用分布式算法构建相关任务集,并利用一致性原则建立冲突消解规则,保证任务的完成度和飞机的使用率。通过数值仿真任务分配路径轨迹以及时序轨迹,验证算法的稳定性和准确性。其次,针对战机空战攻防决策问题,提出了一种改进的模糊决策树算法。由于空战决策过程中各个指标耦合性较大,模型复杂且无法用精确的函数准确表示,因此采用模糊隶属度函数构建决策属于特征属性集,并将指标模糊化处理,再根据决策需求,将攻防决策考虑为机动决策、火力决策和干扰决策共同输出。同时根据决策树算法生成响应的模糊推理规则,并针对传统决策树存在的结构冗杂、泛化能力差以及决策时间久的问题,通过给定阈值和将模糊增益比去模糊化的方式,将多叉树进行剪枝为二叉树,从而提升决策树的快速决策能力和普适性。通过数值仿真敌我空战轨迹,验证证明了算法的合理性。再者,针对战机攻防决策评估问题提出了基于云模型的空战决策评估算法。该算法针对评估对象特点,分层建立决策评估指标体系,利用一致性赋权法和熵权法相结合的主客观综合赋权法进行指标集赋权,通过对空战过程中的基础数据进行采样,求解加权偏离度和语言集评语以及可信度。通过数值仿真指标集云模型实验证明,该算法能够有效解决评估过程中评估语言集的不确定性问题,评估结果快速有效。最后,基于QT5可视化开发平台和C++编程语言工具开发多机协同空战综合仿真平台。本章详细阐述了软件架构以及分界面结构。利用给定基础数据输出任务分配结果,在分配结果的基础上输出攻防决策结果,再针对决策结果进行评估,输出评估结果,从而完成了整个平台的开发工作。通过测试用例试验表面,该分配-决策-评估一体化空战综合仿真平台运行快速准确,相关算法设计的合理有效。