现代战争的主要威胁来自空中,防空体系将是一个国家的主要防御体系。在面对多批次、多方向、全时域等复杂多样的空袭目标时,要求指挥员能够及时、准确地做出判断,有效地指挥分配下属各火力单元,拦截来袭的导弹、武装直升机、歼击机、轰炸机等,这就是所谓的“目标分配”,其目的就是要充分发挥下属各火力单元的射击效能,在尽量短的时间内击毁尽可能多的入侵目标,避免重复射击和漏射。　　本课题选自图像所承担的武器装备预研项目——“轻型防空导弹武器系统”中关于指挥控制自动化(即辅助决策)的一部分。本文的重点是建立目标分配模型,并用遗传算法进行优化求解。　　文中首先分析并归纳了影响目标分配的因素(如空间约束、时间约束等),并将主要可以量化的条件进行量化,进一步根据目标的威胁程度和不同的进攻方式,给出了目标分配的若干准则(如集火射击、尽早拦截等),为目标分配提供了几种可能的拦截方式。　　本文建立的目标分配模型包括两种情况:一是对单个(单批)空袭目标,采取判断各火力单元的射击有利度大小的方法进行目标分配;另一种是对多个(多批)目标(此类问题属NP难题),文中建立了求最大值的数学模型,采用效能指标参数,将目标分配问题转化为求最大效益的问题,并运用改进的遗传算法进行求解,其中包括一对一射击和多对一射击的情况。此外,文中还讨论了防空导弹武器系统的效能分析问题。　　由优化所得的分配结果表明,用改进的遗传算法解决此类目标分配问题,可以在较短的时间内得到最优或较优的分配结果,为防空导弹武器系统的目标分配问题提供了一个可行的参考方法。