机动平台弹道导弹发射任务中发射点的选择是影响其突防效能的重要因素,且实际导弹攻防作战对时效性的要求较高,往往需要决策者在短时间内根据任务信息在保证突防打击效能的前提下做出快速响应。本文以弹道导弹快速机动发射任务为背景,研究考虑防御能力约束的发射点优化问题,对于弹道导弹机动发射任务的快速决策和突防效能的提高具有重要意义。本文主要内容包括导弹攻防交战决策建模。探讨了旋转地球下最小能量弹道参数的求解方法以及射程和打击方位角约束下基于目标点参数求解发射点参数的方法。通过引入拦截弹可达集概念,建立了拦截弹与进攻弹的交战决策模型,给出基于可达集的拦截诸元求解方法,为全文研究奠定了模型基础。通过分析拦截弹降弧段的特性,提出了基于可达集的降弧段拦截方法,扩展了拦截弹可达集的应用范围。基于多属性评价的导弹发射点快速优选方法。在拦截弹可达集基础上考虑拦截问题的时间约束,建立时间约束可达集并给出进攻弹可被拦截弧段的计算方法。将可被拦截弧段时长和最早拦截时刻作为进攻弹突防效能指标,进一步考虑与突防相关的距离指标因素,构建进攻弹突防效能评估指标体系。在此基础上对属性指标进行规范化处理并采用CCSD多属性评价方法来确定各指标权重,给出不同发射点突防效能的计算方法,根据突防效能对有限发射点集进行快速排序优选。基于嵌套神经网络的导弹发射点快速优化方法。定义了优化问题场景,给出了网格采样和拉丁超立方抽样相结合的发射点采样方法,并给出了基于无迹变换的拦截时刻进攻弹目标状态误差信息预报方法。分析了响应多重性对单个神经网络拟合效果的影响,并提出通过增加中间值来消除数据歧义提高拟合效果的方法,由此引出嵌套神经网络并阐述了其结构、定义和建立方法。结合具体场景案例详细阐述了基于嵌套神经网络建立代理模型的过程,通过详细分析确定误差传播时间作为嵌套数据来建立发射点至突防概率非线性映射的代理模型,进而基于代理模型实现给定区域发射点的快速优化。通过对比代理模型优化结果和仿真结果验证了本文所提优化方法的有效性和快速性。本文针对防御方约束下弹道导弹快速机动发射任务的发射点选择问题,分别开展了离散发射点集的快速优选方法研究和连续发射区域的快速优化方法研究,对于弹道导弹机动发射任务的决策快速性以及突防效能的提高具有一定的参考价值,能够为弹道导弹快速机动发射任务辅助决策提供方法支撑。