1.基于变邻域搜索的多阶段武器目标分配方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，建立多阶段武器目标分配模型；步骤2，采用变邻域搜索算法对所述的多阶段武器目标分配模型进行求解；步骤3，根据求解获得的最优解进行武器目标分配；所述的多阶段武器目标分配模型，目标函数为：目标函数表示最小化所有目标的威胁残差和，约束条件包括：其中，W＝{1,…,m}，表示所有武器集合，任意武器i∈W，N＝{1,2,…,n},表示所有目标的集合，任意目标j∈N，V j 表示第j个目标的威胁值，越重要的目标其威胁值越大，x tij 为二进制变量，表示第t阶段是否把武器i分配给目标j，p ij 表示第i个武器对第j个目标的毁伤概率，D j 表示第j个目标对应的攻击饱和值，目标达到饱和值后不再为其分配武器，S＝{1,2,…,s},所有阶段的集合，任意阶段t∈S， 表示在t阶段能够使用的武器集合， 表示在t阶段需要打击的目标集合，W f ＝{1,2,…,f}，表示武器发射平台集合，各阶段武器发射总数量不超过f个，m表示武器总数量，n表示目标总数量，s表示阶段总数量，f表示武器发射平台数量；公式(2)规定了所有武器对目标造成的伤害要大于等于目标规定的攻击饱和值，当伤害和达到饱和值则停止为目标分配武器；公式(3)规定了一枚武器只能被分配给一个目标；公式(4)规定分配完成时，使用武器总和不能超过武器库存量；公式(5)对武器平台的发射能力做出限制，规定了每个阶段发射的武器数量不能超过发射平台的限制；公式(6)表明决策变量是一个二进制数，在t阶段时，武器i分配给目标j时等于1，否则等于0。
2.根据权利要求1所述的基于变邻域搜索的多阶段武器目标分配方法，其特征在于，所述的变邻域搜索算法，多种邻域结构交替选择的机制让算法能够探索更大范围的解空间，包括以下步骤：步骤201：参数初始化；步骤202：通过解码算法生成初始解s 0 ，计算相应的目标函数；步骤203：随机选择扰动算子对初始目标编码序列进行扰动产生新的目标编码序列；步骤204：将新产生的目标编码序列传入邻域搜索结构，计算当前目标编码序列对应的目标函数值；步骤205：按照邻域搜索结构中的邻域搜索算子顺序对当前解进行局部搜索；步骤206：如果当前邻域搜索算子对当前解有改进，则跳回第一个邻域搜索算子从头执行搜索；否则按顺序执行下一个邻域搜索算子，直至走完所有的邻域搜索算子并且不产生改进；步骤207：判断是否达到终止准则，如果没有达到则重复步骤202-步骤207重新执行搜索，达到则进入步骤208；步骤208：结束算法，输出全局最优解s gb ；变邻域搜索算法的输入为武器、目标的数量以及参数和初始目标编码序列；输出为全局最优解s gb 。
3.根据权利要求2所述的基于变邻域搜索的多阶段武器目标分配方法，其特征在于，所述的变邻域搜索算法中，使用不同的邻域动作交替搜索的机制，以目标的实数编码序列作为扰动算子和邻域搜索算子的操作对象，通过局部搜索寻找新的解，如果新解质量比当前最优解差，则选择下一个邻域搜索算子，如果新解比当前解好，则转到第一个邻域搜索算子去寻找当前解的局部最优解；所述的扰动算子包括点交换算子、翻转算子和重组算子，所述的邻域搜索算子包括两交换算子，翻转算子和交叉搜索算子。
4.根据权利要求3所述的基于变邻域搜索的多阶段武器目标分配方法，其特征在于，所述的点交换算子是一种轻微的扰动结构，当初始目标编码序列被传给扰动算子后，随机选择目标编码序列数组中的两个点，交换数字即可完成扰动操作；所述的翻转算子是一种大面积改变目标编码序列的扰动方式，翻转长度根据随机数决定；所述的重组算子把目标编码序列看成一段纸带，随机指定一个固定的宽度的片段，在这个片段内部采用洗牌的方式打乱目标编码序列的数值顺序；所述的两交换算子通过交换一个数字和它的固定间隔的邻居来搜索一个邻域结构的局部最优解；翻转算子通过选择适合间距的两个点，然后翻转两点之间所有的数字来实现局部解的搜索；所述的交叉搜索算子分为三个步骤：首先采用四分法将目标编码序列分成等长的四部分，其次遍历前四分之一的点，按顺序截取固定长度的片段，随机的在其它三部分选取一个执行同样的操作，最后对前后两个片段执行翻转交叉操作。
5.根据权利要求4所述的基于变邻域搜索的多阶段武器目标分配方法，其特征在于，所述的两交换算子中分别2间隔、3间隔和4间隔搜索方法寻找局部最优解。
6.根据权利要求4所述的基于变邻域搜索的多阶段武器目标分配方法，其特征在于，所述的翻转算子中设计了长度为目标编码序列长度的0.1倍、0.15倍和0.2倍的翻转算子。
7.根据权利要求2所述的基于变邻域搜索的多阶段武器目标分配方法，其特征在于，在所述的变邻域搜索算法中使用贪婪算法构造可行解。
8.根据权利要求2所述的基于变邻域搜索的多阶段武器目标分配方法，其特征在于，在所述的变邻域搜索算法中引入了随机因子，再结合贪婪算法去构造可行解，依次对每一个待分配目标进行武器的分配，以随机的方式选择打击的武器，其中武器的毁伤概率越大，被选择的概率也越高，以此来增加算法跳出局部最优解的能力。
