随着计算机生成兵力(Computer Generated Forces,CGF)在作战仿真系统中的广泛应用,CGF行为建模在战略战术应用中发挥了越来越重要的作用。作为CGF行为建模的底层、基础行为,战术位置选择(Tactical Position Selection,TPS)建模的优劣直接影响CGF的逼真性与智能性。传统的TPS模型缺乏对战场环境的动态性以及协同作战下的团队性的考虑。对以上两个因素进行考虑并建模,是TPS问题的重要研究领域。本文将TPS问题抽象为逻辑层面的定性空间推理(Qualitative Spatial Reasoning)问题,对定性空间推理中各类空间关系进行描述建模,得出适用于TPS问题的空间关系。通过对虚拟战场仿真环境表示下的TPS问题进行研究,提出TPS问题求解框架并对其中关键技术进行分析。其次,本文针对静态战场环境中因素考虑不足和模型实时性差的问题,提出了动态战场环境下的TPS问题建模与求解方法。在TPS问题求解框架基础上,着重考虑空间关系变化趋势并引入“动态权重约束满足(DWCSPs,Dynamic Weighted Constraint Satisfaction Problems)”概念。通过对环境变化因素建模,建立了动态战场环境下TPS模型,并使用改进后的熵排序分支定界法(Branch and Bound,B&B)进行求解。最后,考虑到战场中CGF多以团队形式遂行作战任务,本文对动态战场环境下的团队TPS问题进行建模求解。通过综合团队目标、团队成员协同关系、成员中个体差异性等多要素,将团队TPS问题归纳为分布式约束满足问题并设计了动态战场环境下团队CGF战术位置选择模型。使用熵排序同步回溯法(Synchronous Backtracking Algorithm,SBA)对模型进行了求解。仿真实验表明,对相同的战术任务,使用动态战场环境下的团队(单兵)战术位置选择模型,能够极大简化仿真运行过程中的求解过程,而使用改进后的约束满足的相关算法,能够得出更为有效、符合实际战场环境的解。