社会生活中经常出现具有能力不对称的对抗现象,某一方为了确保目的的达成往往使用能力较强个体去执行复杂的对抗任务,而另一方个体由于能力较弱而无法在对抗中取得胜利,但能力较弱方可能在数量上占有优势。这类现象在自然界和人类社会中较常见,有的是自然生存环境造成,有的是为了确保任务的成功而人为造成。在更具体的目标攻防问题中,攻击方采取某种策略去打击目标,防御方采取防御策略保护目标的安全。当攻击方能力比防御方强,但防御方的数量却比攻击方多时,合适的防御策略能够让防御方凭借数量优势尽量去平衡对抗双方的能力差异,从而达到保护目标的目的。冲突对抗的发生一般都在非常短的时间内完成,这就要求防守方在短时间内作出当前情况下适合的策略,保证决策过程的迅速且准确可靠。本文采用数形结合的思想分析了二维平面和三维空间中多个防御方目标攻防问题的防御方合作策略问题,针对多个防御方目标攻防问题中非线性复杂所带来的求解困难,将攻防过程离散化处理并结合几何方法得到各方的运动轨迹。此外,针对多个防御方攻防所带来的决策复杂,使用了决策树分类方法对多个防御方目标攻防问题的攻防策略进行分类和决策。具体研究内容如下:1.在二维平面下,通过以各防御方的Apollonius圆相切为目标,迫使攻击方无法直接穿过两个防御方之间的空隙而只能被迫采取绕行的策略,建立了基于距离威胁的权重函数。并对该策略下的运动轨迹进行仿真模拟分析,从仿真模拟的结果发现,采用所提出的合作策略能够明显增加攻击方打击到目标的时间tf。利用防御方在数量上的优势,又提出了对防御方进行任务分配,让某一防御方直接与目标进行会合,其余防御方对攻击方实施拦截的策略。对比仿真轨迹结果得出,采用任务分配的方式也能让防御方成功保护目标;2.针对多个防御方的目标攻防问题,首先依据初始状态划分了候选测试属性,利用决策树分类方法对各方的策略进行分类。通过数据集训练方式得到多防御方目标攻防问题的决策树分类模型,使复杂的多防御方目标攻防问题通过决策树分类模型能够快速作出决策。为了说明决策树模型对样本集合外数据的分类效果,使用决策树分类模型对一定范围内的随机位置进行了分类,从得到的分类仿真结果可以确定,决策树分类模型对多个防御方目标攻防问题的攻防策略具有较好的分类结果;3.由于三维空间中Apollonius球的特殊性,将平面的多防御方目标攻防问题转换到三维空间中,并提出让防御方的Apollonius球向着攻击方在每一时刻可能要经过的路线中距离Apollonius球心最近的一点处靠近的防守策略,并对其进行了仿真模拟。仿真模拟的结果说明,采用所提出的合作策略能够让对攻击方的进攻策略造成明显的影响,显著增加了攻击方打击到目标的时间。