La asignación multiobjetivo de armas-objetivo es un tipo de problema NP-completo, y la asignación razonable de armas es beneficiosa para el ataque y la defensa. Para simular un entorno de campo de batalla real, introducimos un nuevo objetivo: el valor del combate de los combatientes sobre la base del modelo original de dos objetivos. El nuevo modelo de tres objetivos incluye la maximización del daño esperado del enemigo, la minimización del coste de los misiles y la maximización del valor del combate de los cazas. Para resolver el problema con restricciones complejas, se propone en este trabajo un algoritmo mejorado de ordenación no dominante III. En el algoritmo propuesto, se genera continuamente una serie de puntos de referencia con buenas prestaciones en convergencia y distribución en función de la población actual para guiar la evolución; en caso contrario, se eliminan los puntos de referencia inútiles. Además, se incorpora un mecanismo de selección de operadores en línea en el marco del NSGA-III para seleccionar de forma autónoma el operador más adecuado mientras se resuelve el problema. Por último, el algoritmo propuesto se aplica a una instancia típica y se compara con otros algoritmos para verificar su viabilidad y eficacia. Los resultados de la simulación muestran que el algoritmo propuesto se aplica con éxito al problema de asignación de armas y objetivos multiobjetivo, que mejora eficazmente el rendimiento del NSGA-III tradicional y puede producir mejores soluciones que los dos algoritmos de optimización multiobjetivo NSGA-II y MPACO.
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