车载导弹的部署摘 要 信息战与导弹战作战样式的出现，确定了导弹在未来作战中的重要地位，而车载导弹的部署问题对导弹作战至关重要。本文通过建立最短路径模型和 0-1规划模型，对发射任务提出了合理分配方案和机动方案，解决了车载导弹部署问题。针对问题一，由于只发射一波导弹，所以仅涉及发射点的选取问题。我们通过编写 Matlab 程序求出了每一小段道路的距离；建立最短路径模型，运用Dijkstra 算法，求出了每一个待机地域到发射点的距离；建立 0-1 规划模型，以距离最短为目标函数，求出了到每一个待机地域距离最短的 12 个发射点。再针对弹道不能交叉的要求，我们对处于这 12 个发射点的发射装置进行了合理分配，确定了它们的攻打目标。最后根据花费时间最长的发射装置确定了暴露时间。针对问题二，为了便于求解，我们将三个波次分别求解，使每波次暴露时间最短。由于第一波次与问题一一样，所以采纳的方法和模型同问题一； 对于第二波次，我们先将处于发射点的发射装置转移到距离它们最近的转载地域进行装弹，运用最短路径模型进行求解，然后以第一波所用发射点之外的 18 个发射点为终点，以单台发射装置最大暴露时间、整体暴露时间最短、选取 12 个发射点为限制条件，运用 Dijkstra 算法和 0-1 规划模型求解，求得符合约束条件的12 个发射点，根据这 12 个发射点的位置划分出它们攻打哪个目标；对于第三波，方法和模型同第二波。然后根据每一波花费时间最长的发射装置确定了每一波的暴露时间，加和求得整体暴露时间。针对问题三，由于它与前两问的区别仅是参数未知，所以我们采纳问题一和问题二所用的 0-1 规划模型和 Dijkstra 算法来求解，将其中的导弹类型、弹目匹配、导弹数量以及各待机区域、转载区域、发射点位、待打击目标的坐标等都用参数的形式表示，输入参数即可得出合理方案。本文应用 0-1 规划模型，将选不选取某点转化为取 0 和 1 的问题，简单易懂；Dijkstra 算法解决了附权有向图中的最短路问题，适用于大数据的处理。关键字：车载导弹的部署；最短路径；Dijkstra 算法；0-1 规划模型1．问题重述信息战与导弹战作战样式的出现，确定了导弹在未来作战中的重要地位。某类型导弹使用车载发射装置，平常部署在待机区域，在任务发布后，能携带导弹沿道路移动，快速抵达发射点发射导弹。现有平均部署在两个待机地域的 12 套车载发射装置，可携带三种类型导弹，分别对应打击三个目标。此作战...
