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现代信息化战争的新技术、新理论的发展产生了赛博空间(Cyberspace)和赛博战(Cyber Warfare)的新概念。同时伴随着任务分配在军事领域的广泛应用和指挥与控制系统在赛博空间作战中的地位及作用越来越突出,对在赛博空间中如何达成快速指挥和武器资源合理配置的问题提出了更高的要求。WTA(Weapon-Target Assignment)问题(即武器-目标分配问题)的目的是在尽可能短的时间内,将武器资源以最优的方式分配给相应的目标,实现作战效果的最大化。这是一类典型的组合优化问题。对武器-目标的分配方案是否合理关系到能否充分发挥武器资源的最大效能,因此WTA问题已经成为国内外军事领域的研究热点。在这一背景下,本文结合现代空中作战的特点,在对传统WTA问题研究成果的基础上,对其展开了研究,主要包括以下内容：1.在对武器-目标分配问题进行研究的基础上,同时考虑航空平台对武器的装载问题,构建了新型的WTA模型——双层WTA优化模型,对现代空中作战具有更好的适用性。2.为了克服标准PSO算法在求解WTA问题时存在的不足,提出了两点改进策略。通过引入动态粒子飞行时间加快收敛速度以满足WTA问题实时性强的要求；通过引入基于Levy Flight的粒子逃逸策略,增强算法的全局搜索能力。结合双层规划理论递阶优化的思想,构成了双层递阶优化的BLMPSO (Bi-Level Hierarchical Modified Particle Swarm Optimization)算法。3.通过对WTA问题的实例进行仿真,验证了双层WTA模型的可行性以及本文所提出的改进算法求解该模型的有效性。然后使用基于标准PSO算法的BLPSO (Bi-Level Particle Swarm Optimization)算法对同样的实例进行仿真,通过比较试验结果验证了本文所提出的改进算法的优越性。通过对不同规模的武器-目标分配问题的实例进行仿真实验,实验结果表明BLMPSO算法在求解WTA问题时具有更快的收敛速度和更好的优化效果。论文在分析WTA问题研究现状的基础上,构建了新型的WTA模型——双层WTA模型,结合所研究问题的特点,提出了相应的求解算法,并通过实例仿真验证了算法的有效性。