近年来,随着航空武器系统综合化、自动化、智能化的不断发展,超视距多机协同作战,已成为现代空战的主要形式,对其进行研究的重要性日趋明显。在空战决策仿真系统中,通过优势评估和威胁评估,选择使得我方总体优势最大而总体威胁尽可能小的方案作为我方各个友机进行敌方目标决策的分配,本质上属于多目标优化问题。本文主要针对如何对火力分配进行多目标优化问题进行研究,提出基于博弈策略的微粒群优化算法应用于火力分配的多目标优化,建立虚拟空战仿真原型系统,主要工作如下:首先,针对虚拟空战决策的核心部分即优势评估和威胁评估,分别进行了分析和建模,提出了空战火力分配的多目标优化问题模型;其次,在多目标分配的标准微粒群算法的基础上进行改进,提出了基于博弈策略的微粒群多目标优化算法,利用优化目标之间的博弈平衡搜索逼近到其Pareto前沿解集,为决策者提供分布性好的候选方案集合。该方法比传统的多目标优化算法比较可以获得更好的解集分布性与收敛性,为决策者的决策偏好提供更好的决策候选解空间。最后,应用本文中提出的算法于虚拟空战决策仿真原型系统。该原型系统中仿真虚拟空战多目标分配期望的实验结果,表明了基于博弈策略的微粒群优化算法的可行性,改进的算法在收敛速度和解稳定性与分布性方面都要优于传统标准微粒群算法。进化多目标优化算法是多目标决策的基础,本文针对空战火力分配的多目标优化问题,提出了一种有效的基于博弈策略的微粒群多目标优化算法,应用于仿真空战决策。实验结果与应用效果表明该方法具有较好的解集收敛性与分布性,具有一定的理论意义与应用价值。