题目：求解武器目标分配最优决策的启发式算法比较研究

武器目标分配（Weapon Target Allocation，WTA）问题是军事运筹学研究的重要问题，也是作战指挥决策中的关键问题。如今，WTA问题的研究还将面向指挥控制自动化的应用。然而目前自动化的指挥控制水平还较低，较大规模的武器目标分配问题还难以处理。因此，大规模的WTA问题的研究具有重要的理论意义和实际应用价值。 本文研究的多层防御模式下的WTA问题已被证明是NP完全问题，因其复杂性，至今尚未找到求解此问题的多项式时间算法。精确算法只能用来求解简化后的小规模WTA问题，对于大规模的WTA问题则无能为力。而近来兴起的一些启发式算法，如遗传算法（Genetic Algorithm，GA）、模拟退火（Simulated Annealing，SA）、粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）以及蚁群优化（Ant Colony Optimization，ACO）等，则为求解先前用常规方法难以解决甚至无法解决的最优化问题提供了有力的工具。 本文采用的多层防御模式下的WTA问题的数学模型以被保护资产的存留价值最大为目标，考虑了可用的武器数量、人力资源、武器的运行维护费用和部署防御武器所需的地面面积等多种约束。本文的主要研究工作如下：首先，通过分析该模型和GA、PSO、ACO、SA四种算法，完成了求解WTA问题的四种算法的设计。接着，通过一个小规模算例，编程实现各算法对该WTA算例的求解，验证了这四种算法在求解WTA问题时的有效性，并比较这四种启发式算法给出的结果，以得到求解该问题的较优算法。比较结果表明，PSO算法不论是在解的质量上、算法的鲁棒性及计算效率方面都优于其他3种算法。最后，以某两国交战为背景，构造了一中等规模的算例，用得到的较优算法——PSO算法来求解该算例，并对求解结果作了分析。