武器装备作战效能评估是武器装备和武器装备体系论证不可或缺的环节,武器装备作战效能评估主要服务于武器装备方案的优选,方案的优化和评估关键因素分析。现有的效能评估方法在如下的几个方面存在不足:首先大部分评估方法无法反映评估要素之间复杂关联关系以及作战过程的不确定性;其次评估分析模型的应用模式单一,无法满足效能评估日益复杂且多样化的应用需求;最后评估结论的可追溯性不强,无法向决策者提供清晰的评估过程,增强决策者进行决策的信心。本研究将贝叶斯网络和作战效能仿真相结合,提出了贝叶斯网络作战效能分析模型的概念。该方法本质上是利用了贝叶斯网络本身的三个重要特点——复杂关联关系表示能力、概率不确定性表示能力以及因果推理能力,通过对专家经验和作战效能仿真数据进行学习,对其中蕴涵的知识进行挖掘,建立作战效能分析模型,并在此模型的基础上进行效能评估分析。本研究在基于贝叶斯网络的作战效能评估的已有研究成果的基础上提出了贝叶斯网络武器装备效能评估建模系统化规范化流程。对建模中关键的连续变量离散化问题进行了深入研究,提出了基于推理信息量的离散评价标准,并运用遗传算法对问题进行了求解。提出了贝叶斯网络作战效能分析模型的四种应用模式,并给出了各模式的严格数学求解方法。并在态势扰动模式中对贝叶斯网络解释方法中的MPE问题进行了扩展,首次提出了E-MPE问题,并基于蚁群算法提出了解决方案。最后结合一个弹道导弹突防效能评估应用实例,对本文提出了方法进行了验证。