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针对联合火力打击任务规划评估优化困难的问题,提出一种基于改进遗传算法的对抗进化算法。该算法引入敌我双方的态势图构建出基于OODA循环的作战超网络,模拟自然竞争原理引入敌我双种群,按照自然竞争的优胜劣汰法则设计个体的遗传和变异操作,实现了敌我双方个体在动态对抗中的自我进化,最终得到最优个体。仿真结果表明:该方法获取的最优个体能够有效解决联合火力打击任务规划的评估优化问题。