武器目标分配（WTA）是一个组合优化问题，其中一组武器必须有选择地攻击一组目标，以最小化目标的预期生存值。在分布式形式下，它也是自主多智能体机器人学中的一个重要问题。在本研究中，我们探索了一种改进的武器目标分配问题的分布式方法，在该问题中，武器必须达到指定的杀死每个目标的概率。本文提出了三种新的成本函数，在智能体与目标比率较低的情况下，这些函数诱导的行为可能优于经典成本函数诱导的行为。以机载自主武器为例，在模拟同质和异质交战场景时探讨了这些成本函数的性能。模拟结果表明，在代理与目标比率较低的情况下，有效使用武器尤为重要，而所提出的成本函数可实现指定的预期行为。

此外，还考虑了多目标版本的 WTA 问题，其中任务分配的质量既取决于分配给每个目标的武器的总效果，也取决于智能体到达目标的相对时间。在现实世界中，任务规划者希望对每个目标实施出其不意的攻击，这种时间限制可能非常重要。本文提出的第四个成本函数将武器的有效性和时间指标结合为一个综合成本。在武器与目标的接近速度被限制在一定范围内的情况下，这种综合成本允许在分配决策过程中加入到达时间限制。通过理论分析和仿真演示了这种新成本函数的性能。结果表明，所提出的成本函数在闭合速度限制下平衡了优化有效性和到达时间考虑的双重目标，而且用户定义的调整参数可用于调整有序到达和实现预期杀伤概率双重目标的优先级。