在现代战争中，态势的复杂化要求寻找理想的方案进行目标最优排序和资源最佳分配。合理有效的目标分配方案可以将资源安排在合适的时间和正确的位置执行适当的行动，提高任务的效能。其不紧在交通管制、生产控制及车间调度中起到了重要作用，而且对战场的态势评估甚至战争的成败起决定作用。确定一个目标分配方案需要考虑多种因素，如个体性能的差异、战场环境的复杂性、指挥者的偏好等等。本文主要针对目标分配问题进行研究并给出了解决方案，主要内容如下：
1．目标分配问题本质上是一个指派问题，匈牙利算法和进化算法都是解决目标分配问题的常用方法，但是这两种方法都有自己的优势和不足之处。匈牙利算法速度快但是对于高维的目标分配问题得到的结果的精确性比较差，进化算法可以有效的处理高维的目标分配问题但是速度慢，为了解决这两种算法存在的不足，并充分利用其优势，本文提出了进化匈牙利算法。
2.基于进化匈牙利算法的无人机目标分配问题研究。目标分配问题分为平衡目标分配和不平衡目标分配，不平衡目标分配问题和平衡目标分配问题相比主要包括无人机的突然加入和退出造成的无人机数量变化以及目标分配结果更多样化等动态问题。进化匈牙利算法可以有效的处理平衡目标分配问题，但是并不适用于不平衡目标分配问题，本文对进化匈牙利算法进行改进使其能够有效的解决不平衡目标分配问题。目标分配的结果采用0-1矩阵表示，矩阵中的1表示其所在列号的无人机被分配给该行号无人机攻击，结果矩阵中的每行每列只能有一个1。本文针对以上问题，提出了有效的解决方法，并实验证明该方法是可行的。
3.基于进化匈牙利算法的机器人目标分配问题研究.机器人足球目标分配系统是机器人足球控制系统的重要组成部分，本文对机器人足球目标分配问题进行建模，结合机器人足球自身特点对进化匈牙利算法进行修改，并成功的将改进后的进化匈牙利算法应用到机器人足球目标分配问题中。为了对目标分配算法进行验证并直观的显示目标分配的结果，本文设计了动态目标分配仿真软件，将进化匈牙利算法嵌入到目标分配仿真软件中，对机器人足球目标分配进行了仿真实验，通过实验表明该方法的可行性。
