微分对策的提出最早源于国防和军事的需求。作为处理连续动态下竞争或合作的有力工具,它已深入至经济、社会等各个领域并得到广泛应用。本文针对微分对策求解困难、系统模型未知以及存在干扰项等问题,围绕飞行器控制展开关于微分对策的数值计算方法以及系统不确定性方面的研究。首先,应用微分对策理论,建立平面内导弹与飞行器追逃问题的非线性模型。针对模型的复杂性,提出一种动态环境下的滚动优化算法——非线性模型预测控制(NMPC),以解决微分对策的数值计算问题。考虑到传统优化算法的局限性,将一种改进的人群搜索算法(ISOA)作为NMPC的优化技术,通过在线滚动优化,在一定程度上形成系统的闭环反馈控制,从而避免了Hamilton-Jacobi-Isaaca(HJI)方程的求解,获得追逃双方基于当前状态的最优控制策略。其次,考虑到环境的复杂性以及双方自身受到的影响,针对系统数学模型未知的二人零和微分对策,提出一种基于数据的积分策略迭代自适应动态规划算法(ADP),以求解追逃双方的最优控制输入。算法利用固定时段内有效的状态和输入信息,建立数据模型,并对其进行基于值函数和控制策略的算法迭代,在平面拦截系统完全未知的情况下得到追逃双方的近似最优策略,从而避免了系统模型的辨识,进一步放松了对系统模型的要求。最后,针对飞行器在飞行环境存在阵风干扰的情况,建立基于H?控制理论的微分对策模型。对由系统结构的不确定性、参数摄动等引起的输入项扰动,提出了一种基于干扰观测器的自适应积分滑模控制(DOB-ISMC)。利用干扰观测器估计系统输入项中的等效干扰,将干扰估计值作为滑模控制器的补偿,设计滑模控制律以抵抗干扰带来的影响,从而确保系统的稳定性,并对系统结构的不确定性以及外界扰动有较强的鲁棒性。