目标分配编程（Target Allocation Programming）是一种优化方法，用于在有限资源下分配任务以达到最优目标。以下是一个基于遗传算法的目标分配子程序的示例，该程序用于解决我方飞机和敌方飞机之间的攻击任务分配问题。
步骤概述
初始化参数：
设定我方飞机数和敌方飞机数，以及样本数。
生成初始优势矩阵：
随机生成一个初始的优势矩阵，用于表示每架飞机相对于每架敌方飞机的优势。
生成初始目标分配：
随机生成一个初始的目标分配矩阵，确保每个目标只能被分配给一个飞机，每个飞机只能攻击一个目标。
适应度函数：
定义一个适应度函数，用于评估当前目标分配的优劣。
遗传算法：
通过遗传算法迭代优化目标分配，直到找到最优解。
代码示例
```matlab
% 设定参数
n = 6； % 我方飞机数
m = 6； % 敌方飞机数
sample = 30； % 样本数
% 生成初始优势矩阵
c = rand（n, m）；
% 生成初始目标分配
cc = rand（sample, m）；
for i = 1:sample
for j = 1:n
b（i, j） = ceil（cc（i, j） * m）；
end
end
b（1:n） = 1:n； % 确保每个目标只能被分配给一个飞机
% 适应度函数
fmax = 0；
bopt = []；
count = []；
f = []；
bn = b；
% 遗传算法
for k = 1:200
% 选择
[idx, fval] = sort（f, 'descend'）；
selected = idx（1:sample）；
% 交叉
crossover_point = randperm（sample, 2）；
child1 = bn（selected（crossover_point（1）:selected（crossover_point（2））, :）；
child2 = bn（selected（crossover_point（1）+1:selected（crossover_point（2））, :）；
child1（end+1, :） = child2（1:end）；
child2（1, :） = child1（end, :）；
% 变异
mutation_point = randperm（sample, 1）；
child1（mutation_point） = randperm（m, 1）；
% 评估适应度
for i = 1:sample
f（i） = calculate_fitness（child1, c）；
end
% 选择最优解
[idx, fval] = sort（f, 'descend'）；
bopt = child1（idx（1）, :）；
fmax = fval（1）；
% 更新种群
bn = [bn（1:mutation_point-1, :）； child1（mutation_point:end, :）； bn（mutation_point+1:end, :）]；
count = [count； 1]；
end
% 输出最优目标分配
disp（'最优目标分配结果：'）；
disp（bopt）；
```
建议
适应度函数：
`calculate_fitness`函数需要根据具体问题定义，用于评估目标分配的优劣。
参数调整：
遗传算法的参数（如样本数、迭代次数等）需要根据问题规模和计算资源进行调整。
优化算法：
可以尝试其他优化算法（如模拟退火、粒子群优化等）来改进目标分配效果。
通过以上步骤和代码示例，你可以编写一个基本的目标分配编程，并根据具体问题进行调整和优化。