自适应动态规划(Adaptive Dynamic Programming,ADP)算法是最优控制领域新近兴起的一种近似最优控制方法,可以快速高效的求解最优控制问题。飞行控制问题作为一类最优控制问题,近年来一直是民用及军用领域的研究热点。本文对无人机编队和导弹跟踪两种飞行控制问题建立模型,探讨其相互关系,利用ADP算法,通过神经网络结构对两种模型的控制问题进行求解。首先,对ADP算法与结构进行详细描述与分析,在此基础上,根据系统内部动态特性是否已知对其分类,引申出本文所用ADP算法的两种神经网络结构,为后续飞行控制问题的求解提供理论基础。然后,建立基于直角坐标系的相对运动模型,得到无人机编队模型中的相对运动方程,讨论编队问题和导弹追踪问题之间的联系。建立基于距离向量的相对运动模型,对飞行器间相对运动方程的参数进行赋值,根据参数的不同,分别描述编队问题和导弹追踪问题的相对运动方程。最后,将导弹追踪问题中导弹与飞机的相对运动方程转化为非线性离散系统,构建贝尔曼(HJB)方程,利用ADP算法的神经网络结构对HJB方程进行迭代求解并仿真验证。仿真结果证明,在不同效用函数下,导弹均可实现对目标的快速精准打击。随后,用ADP算法对无人机编队问题求解并仿真,仿真结果证明了基于ADP算法求解无人机编队问题的可行性。综上所述,本文研究了基于ADP算法的飞行控制问题,并通过仿真结果验证了该方法的高效性与可行性,具有一定的工程参考价值。