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針對求解武器一目標分配（weapon-target assignment，WTA）問題的傳統算法容易早熟和收斂較慢的缺點，提出一種直覺模糊遺傳算法，采用模擬退火的Meta-Lamarckian學習策略和自適應變異，提高了求解WTA問題的效益和速度。首先考慮了WTA問題的各種約束條件，以剩余目標威脅最小和攻擊傷害值最大為目標，建立了數學模型，定義了目標函數和約束函數的隸屬度和非隸屬度函數，通過“最小一最大”算子構建了直覺模糊WTA問題模型，并設計了模擬退火的Meta-Lamarckian學習策略和自適應變異，增強算法的局部尋優能力和后期收斂速度。通過算例仿真并與CA、PSO等算法比較分析，驗證了該方法的有效性。
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