随着现代防御武器的发展,激光反导武器以其光速的拦截速度,精准的瞄准和拦截性能,可短时间内拦截多个目标和杀伤力可调等独特的优势吸引了众多国家的重视,并取得了飞速的发展。由于现代空袭环境往往采用多批次,多种武器协同饱和攻击目标,给现代防御武器的指挥决策系统提出了更高的要求。本文对激光反导武器同时拦截多批次,每一批次含有多个目标时的拦截排序问题进行了深入的探讨。建立了多目标激光反导模型,分别对多目标群和同一批次含有多个目标两种情况进行了拦截优化设计。分析了来袭目标的飞抵时间,高度,数量、种类和航路捷径对目标的威胁度的影响,并运用层次分析方法和变权的层次分析法对多目标群的威胁度进行排序,以此作为反导武器优先拦截的重要依据。多目标激光反导拦截排序问题实质上是一种动态旅行商问题,本文提出了一种的改进遗传算法解决激光反导武器同时应对多个目标时的拦截排序的问题。针对遗传算法的局部寻优能力较弱,本文提出了最优保存加局部搜索思想对标准遗传算法进行了改进。通过对8个来袭目标进行仿真,分析了改进的遗传算法的各参数对搜索性能的影响,并对15个来袭目标进行仿真,验证了算法具有较高的全局收索能力和快速的计算效率。针对遗传算法早熟现象,本文提出了一种改进的小生境遗传算法。分别设计了以欧几里德距离和“气泡”距离算子来度量排列之间的相似度,并结合小生境遗传算法的惩罚机制来改善标准遗传算法难以跳出局部最优解的“早熟”现象,并分别对10个和15个来袭目标进行仿真计算,验证了算法具有改善种群多样性的能力。