在弹群连续打击条件下的反舰导弹目标动态分配问题是未来海上战斗中需要重点关注的问题,它主要包括导弹目标连续分配和导弹协同攻击两方面内容。本文在分析总结国内外研究现状的基础上,针对在弹群连续打击条件下的导弹目标动态分配问题,以寻找低复杂度的解决方案、建立包含多约束的导弹目标动态分配模型、寻找合适算法求解为目标,从问题模型和求解算法两方面进行了研究,具体工作如下:1、针对导弹目标动态分配问题,研究和设计了一种分阶段的解决方案,即采用“射击—观察—射击”策略解决作战中连续分配的问题,采用先求解导弹目标间的最优分配,再求解导弹的发射序列的方法来解决弹群间协同作战问题。确定作战方案后,通过分析反舰导弹作战过程、飞行过程,建立了包含舰艇编队队形、导弹航迹、导弹毁伤概率、数量约束和时间约束的,以对毁伤效益最大为目标的导弹目标分配模型。2、提出了一种求解导弹目标分配组合的改进蚁群算法。首先改造蚁群算法,使其适于解决导弹目标分配问题。然后针对基本蚁群算法在求解过程中的不足,进行三点改进:算法开始时,利用贪心策略初始化信息素;将信息素分为局部信息素和全局信息素,局部信息素用于在每次求解中选择路径,全局信息素用来在算法迭代间提供初始的信息素;在算法迭代中,依据规则产生随机蚂蚁,增加对问题空间的探索度。最后通过对算例进行仿真,结果验证了算法的有效性。3、设计了求解导弹发射时序优化问题的强化学习方法。首先在马尔可夫决策过程建模中,根据时间、数量约束条件设计了状态、动作要素,采用-贪婪算法作为动作选择规则,其中采用线性退火的方式变化,然后利用目标网络和预测网络拟合目标动作值函数和当前动作值函数,采用优先经验回放的方式训练目标网络和预测网络,最后分析不同奖励函数下其收敛效果。通过对算例分析,验证了算法的有效性。4、设计完成了8舰对抗的仿真实验,在MATLAB软件编程实现,验证了本文方案的可行性。并评估了导弹航迹和突防概率对分配结果的影响,实验表明弹目初始距离越大,导弹捕捉目标的概率越低;单枚导弹的突防概率越高,达成作战目标所需的导弹数越少。