现代战争中,COA就是寻求一个好的行动方案,也就是得到各个子行动的一个合理组合并把资源合理分配到各个子行动中,以期达到最大的作战效果。COA的方法在战场态势评估、生产控制、交通管制以及车间调度中都起着重要的作用,COA的好坏往往能决定任务的效能甚至战争的成败。本文主要针对COA问题里的任务排序和目标分配问题进行建模并提出解决的办法。文章的主要内容如下：1.任务排序主要分为两种情况,一种是多个不同兵种的部队通过一个关卡,寻找部队的通行方案；另一种是一架飞机轰炸多个目标,寻找轰炸目标的先后顺序的方案。本文把这个问题抽象为一个带约束的多目标优化问题,把完成每一个具体的行动规划的总消耗、总时间及达到的效能分别定义成目标函数,把子行动的优先性、资源可用性定义为约束函数。针对这个模型我们定义了均匀交叉算子、部分交叉算子和两种变异算子,并分别采用普通的进化算法、结合了智能体结构的进化算法以及多智能体协同进化算法来处理这个问题,实验证明,这三种方法都能很好的解决这个问题并得到合理的行动规划方案。2.任务和任务目标的单对单配对问题,主要针对对空拦截目标的目标分配问题这种情况。本文把这个问题抽象成一个指派问题,采用匈牙利算法和进化算法结合的方法。分配结果采用0-1矩阵表示,1表示该列号目标被分配给该行号飞机攻击,结果矩阵上的每一行每一列只能有一个1。匈牙利方法速度快,但解决高维问题效果不好；进化算法能有效处理高维问题,但运算时间长,本文结合两者长处,采用两者结合方式来得到合理的分配方案。实验证明该方法是有效合理的。3.动态目标分配中经常遇到的问题包括战机加入战场、战机退出战场、目标分配不稳定等问题。本文针对这些问题,一一提出了解决方法,实验证明,这些方法都是有效的。另外,本文还在无人机退出或加入战场后造成的多对多目标分配问题上展开了一些研究。本文受到西安电子科技大学基本科研业务费资助项目(JY10000902033)资助。