武器-目标分配问题(WTA,Weapon-Target Assignment Problem)是一个典型的优化问题,需将武器根据目标进行合理分配,使防御方损失最小。随着科学技术的迅猛发展及其在军事领域的应用,武器-目标分配问题倍受军事界关注。本文在现有成果的基础上,重点研究了最大命中概率准则下的静态WTA问题的求解。首先,在分析现有WTA问题研究内容、方法和进展的基础上,对静态WTA问题和动态WTA问题进行了深入研究,给出了静态WTA和动态WTA的定义和模型。其次,针对WTA问题不可微、有约束条件和高度非线性的特点,采用求解复杂优化问题的蚁群算法来求解。结合WTA问题高实时性的要求,在现有改进蚁群算法的基础上,探讨研究蚁群算法的进一步改进。主要加快蚁群算法的收敛速度和缩短求解时间,从两方面进行:1.选择策略的改进:采用随机数方法,增加解的多样性;2.信息素更新策略的改进:采用信息素递减的更新策略,能够提高解的收敛速度,缩短求解时间。最后,给出了蚁群算法求解WTA问题的实现步骤。通过仿真实验,验证了改进算法的有效性。通过与基本蚁群算法的比较,结果表明求解精度更高,收敛速度更快,时间性能更优越。结合WTA问题实例,分别对不考虑目标威胁系数和考虑威胁系数的WTA问题,进行了求解,得出了具体的武器-目标优化分配方案。