수많은 표적에서 고가치 표적에 무기를 할당하는 표적할당문제는 워게임에서의 자동화객체 모의, 그리고 향후 전장에서 활약할 자동화 무기체계의 알고리즘으로 활용할 수 있어서 그 중요성이 더해지고 있다. 표적할당문제를 풀기 위한 가장 대표적인 방법은 무기표적할당(Weapon Target Assignment : WTA) 문제로 불리는 최적화 모형을 활용하는 것이다,
본 연구는, 이전의 WTA 모형과는 다르게, 지상 소부대 전투에서의 표적할당에 대해 다루고 있다. 지상 소부대 전투에서는 표적에 대한 무기 할당이 곧 교전의 시작을 의미하고, 따라서 아군 자산의 전투력 감소를 고려해야 한다는 특징이 있다.
연구에서는 지상군 전투를 고려한 새로운 모형인 WTAG(WTA-Ground)를 정의하고, 이 문제를 푸는 방법에 대해 논의한다. 특히, 되도록 짧은 시간 안에 의사결정이 이루어져야 하는 소부대 근접 전투의 특성을 고려하여, 문제를 빠르게 해결할 수 있도록 Lagrangian 완화, 로그 치환, Subgradient 등의 이론을 접목한다. 제안하는 알고리즘은, 표적과 무기의 개수가 증가할 때, 원문제의 하한(Lower Bound)을 비교적 빠른 시간에 도출할 수 있었으며, 다양한 실험을 통해 알고리즘의 견고성을 점검하였다.