海戰(zhàn)潛艇兵力作戰(zhàn)任務(wù)聚合、解聚與重構(gòu)實現(xiàn)*

劉劍，薛昌友，孫珠峰

（海軍潛艇學(xué)院，山東青島266071）

海戰(zhàn)潛艇兵力作戰(zhàn)任務(wù)聚合、解聚與重構(gòu)實現(xiàn)*

劉劍，薛昌友，孫珠峰

（海軍潛艇學(xué)院，山東青島266071）

根據(jù)海戰(zhàn)仿真對潛艇作戰(zhàn)仿真的多分辨率需求，采用聚合與解聚的方法對潛艇智能兵力作戰(zhàn)行為模型進(jìn)行層次劃分和結(jié)構(gòu)化設(shè)計，利用J2EE/EJB組件建模技術(shù)構(gòu)建了潛艇智能兵力作戰(zhàn)行為仿真組件模型，通過行為決策模型構(gòu)建和多分辨率接口設(shè)計，對兵力作戰(zhàn)任務(wù)進(jìn)行解聚和聚合，仿真不同分辨率下的作戰(zhàn)任務(wù)行為和作戰(zhàn)指標(biāo)，并通過任務(wù)行為決策控制參數(shù)調(diào)整實現(xiàn)兵力作戰(zhàn)行為重構(gòu)，滿足了系統(tǒng)對智能兵力作戰(zhàn)行為多分辨率建模和戰(zhàn)法戰(zhàn)術(shù)驗證的功能需求，并有效提高了模型利用效率和可重用性。

聚合與解聚，多分辨率，潛艇，仿真，組件

0 引言

高技術(shù)海戰(zhàn)中潛艇兵力的作戰(zhàn)任務(wù)和樣式正從以往的單一化和簡單化向多樣化和復(fù)雜化的方向發(fā)展，由此對潛艇作戰(zhàn)行為仿真提出了新需求：仿真應(yīng)具有不同分辨率，滿足戰(zhàn)術(shù)或戰(zhàn)役仿真推演需要；行為模型可重用，滿足仿真系統(tǒng)可擴(kuò)展性需要。以往仿真系統(tǒng)中對潛艇智能兵力作戰(zhàn)任務(wù)的固定硬編碼的方法已經(jīng)難以滿足要求，而近期一些研究利用MSM和多分辨率建模技術(shù)的作戰(zhàn)仿真研究取得了一定進(jìn)展［1-2］，但是仍然存在幾個問題，一是在模型仿真工程化研究上還不足；二是專注于聚合級實體的多分辨率建模，對兵力任務(wù)行為多分辨率建模研究相對較少；三是潛艇兵力作戰(zhàn)任務(wù)仿真的領(lǐng)域特殊性增加了兵力任務(wù)多分辨率建模的難度。對此，采用組件化建模方法對潛艇智能兵力作戰(zhàn)行為模型進(jìn)行了合理劃分和設(shè)計，構(gòu)建了兵力作戰(zhàn)行為的組件化模型，實現(xiàn)了潛艇智能兵力作戰(zhàn)任務(wù)的有效聚合、解聚與重構(gòu)。

1 兵力作戰(zhàn)行為仿真聚合、解聚與重構(gòu)的概念

海戰(zhàn)仿真通常包括戰(zhàn)術(shù)仿真和戰(zhàn)役仿真兩個層級，潛艇戰(zhàn)和反潛戰(zhàn)通常以戰(zhàn)術(shù)仿真層級表現(xiàn)兵力作戰(zhàn)行為，其仿真粒度細(xì)分辨率高；而潛艇、艦艇等多兵力聯(lián)合作戰(zhàn)戰(zhàn)役仿真的仿真粒度和分辨率相對較低，也可以根據(jù)具體仿真任務(wù)需求動態(tài)調(diào)整。因此，對海戰(zhàn)潛艇作戰(zhàn)行為進(jìn)行多分辨率建模，以響應(yīng)系統(tǒng)不同仿真分辨率需求。目前多分辨率仿真建模的方法有優(yōu)化選擇法、視點選擇法、聚合解聚法、多重表示建模法、IHVR法、替代子模型法等幾種［3］。聚合解聚法（Aggregation-Disaggregation）由于其思路直觀，易于理解，比較符合軍事人員的思維方式的特點，可用于潛艇兵力作戰(zhàn)行為仿真的多分辨率建模。

兵力層次的聚合是把若干個體綜合成能表示這些個體總和的綜合體，解聚是通過計算相對應(yīng)原子實體的初始狀態(tài)來把聚合實體變成原子實體的過程［4］；而對于潛艇智能兵力作戰(zhàn)行為任務(wù)的聚合與解聚，聚合指從兵力最底層不可再分的任務(wù)行為出發(fā)，如機(jī)動、武器發(fā)射、傳感器探測等任務(wù)行為，構(gòu)建成更高一層的階段性任務(wù)行為，如魚雷攻擊、導(dǎo)彈攻擊等，而在此基礎(chǔ)上還可以進(jìn)一步將兵力任務(wù)行為聚合成更高一層的使命層行為，如搜索攻擊某編隊目標(biāo)，布雷，輸送特種作戰(zhàn)人員等。與之相對應(yīng)，任務(wù)解聚就是根據(jù)從兵力的頂層使命出發(fā)，在仿真周期執(zhí)行時，將其分解成更為底層，粒度更細(xì)的下一層任務(wù)行為；而兵力任務(wù)的重構(gòu)，則是指在兵力各種底層和階段行為基礎(chǔ)上，通過對行為決策運行參數(shù)的動態(tài)調(diào)整，有針對性地行為對兵力行為組合與重組，并重構(gòu)出能滿足未來作戰(zhàn)任務(wù)形式發(fā)展和各種不同仿真需求的高層次任務(wù)行為，如圖1所示。

圖1 潛艇智能兵力作戰(zhàn)行為聚合、解聚與重構(gòu)說明

2 兵力任務(wù)層次化設(shè)計與組件模型

2.1 潛艇智能兵力作戰(zhàn)任務(wù)行為層次劃分

兵力的作戰(zhàn)任務(wù)是對軍事活動的一種描述，由于上級或高層給出的往往是宏觀概要任務(wù)。如果要模擬，必須對宏觀的任務(wù)進(jìn)行具體地分解，直到有模擬實體可執(zhí)行的程度，這就是兵力任務(wù)解聚的過程［5］。因此，兵力作戰(zhàn)任務(wù)層次劃分和分解對于聚合作戰(zhàn)模型特別重要。

按照任務(wù)聚合與解聚的思想，潛艇智能兵力作戰(zhàn)任務(wù)行為模型按照軍事作戰(zhàn)和工程仿真實際可以劃分為使命級行為、任務(wù)級行為和原子級行為三種。使命級行為指的是兵力受領(lǐng)的上級任務(wù)，這種任務(wù)通常針對軍事作戰(zhàn)實際，是一種宏觀層面任務(wù)；任務(wù)級行為指的是使命級行為按照軍事作戰(zhàn)實際執(zhí)行，可以劃分成的階段性任務(wù)行為；原子級行為指的是任務(wù)級行為下相對獨立不可再分的動作行為，往往具有不可再分的粒度，智能兵力依據(jù)上層行為決策所確定的調(diào)度依序執(zhí)行各種底層原子級行為，進(jìn)而實現(xiàn)智能兵力的復(fù)雜作戰(zhàn)行為仿真。

潛艇智能兵力作戰(zhàn)行為的層次化模型結(jié)構(gòu)劃分，便于對兵力任務(wù)行為進(jìn)行模塊化的優(yōu)化設(shè)計，完成智能兵力作戰(zhàn)行為的聚合和解聚，并且通過各種行為模型和決策模型的接口設(shè)計，進(jìn)一步完成對智能兵力作戰(zhàn)行為的重構(gòu)，這實際上就是一種組件化建模的思想。由于組件技術(shù)EJB（Enterprise Java Beans）軟件設(shè)計模式所提出的模塊化建模的思想，使得復(fù)雜的多層應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)變得容易［6］。

2.2 潛艇智能兵力任務(wù)行為組件結(jié)構(gòu)及其接口設(shè)計

根據(jù)潛艇智能兵力任務(wù)行為的層次化結(jié)構(gòu)，可以將各層級行為設(shè)計為EJB中的會話Bean形式。其中智能兵力的任務(wù)級行為和使命級行為設(shè)計為EJB中的有狀態(tài)會話Bean的形式，從而可以將任務(wù)行為的各種屬性和特點能在服務(wù)器端長久保持狀態(tài)，保存仿真過程中的各類歷史數(shù)據(jù)供本組件或其他組件引用，并根據(jù)所保持的有狀態(tài)對下一仿真步長時的組件狀態(tài)進(jìn)行遞推；原子級行為大多設(shè)計為EJB中的無狀態(tài)會話Bean的形式，可以為海戰(zhàn)仿真中的潛艇作戰(zhàn)仿真模型組件提供無狀態(tài)的業(yè)務(wù)邏輯服務(wù)，這些服務(wù)在仿真調(diào)用過程中不需要保存任何數(shù)據(jù)狀態(tài)，EJB容器可根據(jù)仿真對象提出的調(diào)用請求動態(tài)生成和注銷可重用的無狀態(tài)會話組件，從而能夠有效減小系統(tǒng)資源。

EJB技術(shù)的一個重要特點是EJB組件可以通過接口的重新組合來表現(xiàn)新的業(yè)務(wù)屬性［7］，這一特點確保了海戰(zhàn)仿真模型組件能夠依靠組件內(nèi)部不同接口的組合使行為組件模型表現(xiàn)不同作戰(zhàn)行為。

下頁圖2中潛艇智能兵力要想完成賦予任務(wù)，除了任務(wù)行為模型組件外，還需要一些底層模型的支持，例如平臺運動模型、傳感器探測模型等等，底層模型根據(jù)原子級行為的輸入控制參數(shù)，在數(shù)據(jù)庫支持下，根據(jù)兵力戰(zhàn)場環(huán)境特性和平臺武器物理特性完成兵力的平臺運動、傳感器探測、武器和對抗器材彈道仿真，從而表現(xiàn)兵力的物理和環(huán)境模型的仿真細(xì)節(jié)。由于底層支持模型包含了多個組件模型，通常以包的形式表示為多個組件的組合，而大氣環(huán)境和水聲環(huán)境模型根據(jù)在數(shù)據(jù)庫輸入數(shù)據(jù)，仿真實現(xiàn)兵力作戰(zhàn)的環(huán)境特性，計算包括水聲傳播損失、電磁環(huán)境因子等數(shù)據(jù)，表現(xiàn)出兵力的環(huán)境模型特性。在潛艇智能兵力作戰(zhàn)行為模型組件設(shè)計中，組件從左至右、從頂層行為組件到底層行為組件解聚的過程，也正是兵力作戰(zhàn)從信息流到能量流的傳遞過程。

圖2 潛艇智能兵力行為模型組件結(jié)構(gòu)級接口關(guān)系圖

根據(jù)海戰(zhàn)仿真的戰(zhàn)術(shù)和戰(zhàn)役仿真推演需要，潛艇智能兵力應(yīng)能靈活動態(tài)地表現(xiàn)出兵力不同粒度的行為，既兵力作戰(zhàn)行為應(yīng)具有不同分辨率。因此，兵力行為模型組件能響應(yīng)不同仿真分辨率的需求，動態(tài)表現(xiàn)出不同粒度的兵力復(fù)雜作戰(zhàn)行為，這一點在兵力使命級行為模型組件中得到體現(xiàn)。

2.2.1 使命級行為模型組件

2.2.1.1 功能

使命級行為模型組件功能任務(wù)是在低分辨率下根據(jù)戰(zhàn)場態(tài)勢和所計算的預(yù)期武備發(fā)射類型和數(shù)量，計算潛艇使用搜索發(fā)現(xiàn)概率、武器對目標(biāo)的毀傷概率以及各任務(wù)所需期望時間等各型指標(biāo)；而在高分辨率下組件對兵力使命級任務(wù)行為解聚，進(jìn)行戰(zhàn)術(shù)級海戰(zhàn)潛艇作戰(zhàn)仿真推演，展現(xiàn)潛艇兵力的細(xì)粒度作戰(zhàn)行為，例如潛艇戰(zhàn)和反潛戰(zhàn)。

2.2.1.2 多分辨率接口設(shè)計

使命級行為模型組件是兵力各層級行為模型組件中唯一具有不同分辨率接口的組件，這是因為在低分辨率情況下，戰(zhàn)役級海戰(zhàn)仿真推演對于單艘潛艇兵力的仿真需求，通常表現(xiàn)為兵力提供對目標(biāo)的毀傷概率、對目標(biāo)毀傷達(dá)成時間、防御成功概率等粒度相對較粗的數(shù)據(jù)，而不需要細(xì)粒度行為仿真。這些關(guān)鍵數(shù)據(jù)需要依據(jù)完整的作戰(zhàn)態(tài)勢信息才能計算，將其放入使命級行為組件中，不僅能夠方便數(shù)據(jù)輸入，同時能有效地減少通信負(fù)載，降低資源損耗和程序復(fù)雜度，如圖3所示：

圖3 使命級行為模型組件接口圖

戰(zhàn)場態(tài)勢信息輸入接口：該信息為包含了本艇信息和目標(biāo)探測信息的復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用于使命級行為組件任務(wù)解析和指標(biāo)計算。

仿真分辨率輸入接口：分辨率分為高分辨率和低分辨率兩種，組件根據(jù)輸入的分辨率驅(qū)動模型組件執(zhí)行不同粒度的作戰(zhàn)任務(wù)行為。

使命決策控制參數(shù)輸入接口：該信息包含了該使命下兵力允許使用武備及任務(wù)執(zhí)行信息的復(fù)雜數(shù)據(jù)，兵力正式通過決策控制參數(shù)的改變和調(diào)整，進(jìn)而完成兵力使命級行為的重構(gòu)，即兵力能夠表現(xiàn)出不同類型、可控甚至新型的使命級行為。

低分辨率行為輸出接口：使命級行為組件根據(jù)輸入信息計算各種任務(wù)執(zhí)行指標(biāo)，包括任務(wù)的各種概率和時間等指標(biāo)。

高分辨率行為輸出接口：使命級行為組件根據(jù)輸入信息進(jìn)行任務(wù)行為分解，輸出當(dāng)前仿真時刻下兵力應(yīng)執(zhí)行的任務(wù)級行為，以及該任務(wù)級行為下的行動目標(biāo)批號，完成使命級行為的解聚。

2.2.1.3 多分辨率表示沖突

（1）并發(fā)交互沖突解決

由于使命級行為組件具有不同分辨率的接口，需要考慮當(dāng)組件兩種接口對外輸出信息時是否會存在沖突的問題，這一類的沖突問題也稱之為“并發(fā)交互沖突”［8-9］。使命級行為模型組件采用面向?qū)ο蟮慕７椒ê徒M件化建模技術(shù)，在高分辨率仿真下組件行為決策模型將使命級行為解聚為任務(wù)級行為，并在該分辨率下觸發(fā)對下一層任務(wù)級行為組件調(diào)用，兩種層次行為模型的業(yè)務(wù)邏輯一致、不沖突且是一種上下包含的關(guān)系；在低分辨率仿真下，使命級行為模型組件依據(jù)戰(zhàn)場信息進(jìn)行任務(wù)指標(biāo)計算，而與具體的行為細(xì)節(jié)無關(guān)，這樣的一種模型設(shè)計可以使高分辨率模型和低分辨率模型在同一個指揮協(xié)調(diào)機(jī)制下運行，并在保持一定自主性條件下服從使命級行為決策的統(tǒng)一調(diào)度，避免了兩種分辨率接口輸出內(nèi)容的重疊和交互沖突的出現(xiàn)。但是需要考慮的是，高分辨率仿真運行中下一層行為模型組件調(diào)用所導(dǎo)致的戰(zhàn)場態(tài)勢變化對低分辨率輸出任務(wù)行為指標(biāo)的影響，例如高分辨率仿真運行中，兵力在執(zhí)行魚雷攻擊任務(wù)級行為時發(fā)射魚雷武器，如果此時仿真分辨率轉(zhuǎn)換為低分辨率，則在低分辨率運行下兵力魚雷攻擊任務(wù)指標(biāo)計算的影響。

2.2.1.4 低分別率任務(wù)指標(biāo)輸出

任務(wù)指標(biāo)輸出信息為潛艇當(dāng)前任務(wù)的關(guān)鍵指標(biāo)信息，例如潛艇執(zhí)行魚雷攻擊任務(wù)時，任務(wù)指標(biāo)輸出信息包含潛艇魚雷攻擊任務(wù)的命中概率和攻擊時間指標(biāo)，用于戰(zhàn)場效能評估計算和指揮員干預(yù)操作。指標(biāo)計算來源依據(jù)解析計算或者仿真數(shù)據(jù)，例如潛艇采用直航魚雷射擊時，其對目標(biāo)的命中概率可以解析計算得出［10］，根據(jù)該指標(biāo)在仿真時可進(jìn)一步抽樣判斷攻擊目標(biāo)的毀傷狀態(tài)，為戰(zhàn)役仿真推演在線統(tǒng)計和效能評估提供依據(jù)。

2.2.1.5 高分辨率決策輸出

決策輸出信息為當(dāng)前作戰(zhàn)態(tài)勢下的兵力作戰(zhàn)任務(wù)信息，其過程是使命級行為組件根據(jù)輸入信息和行為決策知識，按照一定時序解聚該使命，輸出使命下的任務(wù)級行為以及相應(yīng)目標(biāo)信息。例如潛艇當(dāng)前為搜索攻擊敵水面艦艇使命級行為時，其決策輸出包括使命下所解聚的時序變化的搜索、跟蹤或魚雷攻擊等任務(wù)行為信息，從而不斷適應(yīng)戰(zhàn)場態(tài)勢的變化，表現(xiàn)出兵力自主作戰(zhàn)行為的智能性和細(xì)粒度。

2.2.2 任務(wù)級行為模型組件

任務(wù)級行為模型組件采用EJB中的會話Bean形式，僅在高分辨率下仿真運行，不具有低分辨率接口。該級行為模型組件可以被兵力不同的使命級行為組件所復(fù)用，是智能兵力行為模型組件中重要的組成部分，其主要功能是：接收使命級行為組件輸出的使命任務(wù)解聚出的任務(wù)信息，按照該任務(wù)級行為的決策知識，根據(jù)時間或戰(zhàn)術(shù)知識依序?qū)⒈炯壢蝿?wù)級行為解聚為不同的原子級行為，表現(xiàn)該作戰(zhàn)任務(wù)級行為的全過程。任務(wù)級行為模型組件的接口包括：任務(wù)執(zhí)行輸入接口（任務(wù)級行為的名稱，行為針對的目標(biāo)對象）。

任務(wù)決策控制參數(shù)輸入接口：該信息包含了該任務(wù)下兵力使用武備、任務(wù)執(zhí)行樣式等任務(wù)執(zhí)行信息的復(fù)雜數(shù)據(jù)，可以通過決策控制參數(shù)的改變和調(diào)整完成任務(wù)級行為的重構(gòu)，例如對于搜索任務(wù)級行為設(shè)置輸入不同的搜索方式，表現(xiàn)不同的搜索機(jī)動樣式；或者設(shè)置傳感器及武器的使用方式，控制兵力攻擊性的任務(wù)級行為執(zhí)行。

戰(zhàn)場態(tài)勢信息輸入接口：本艇信息、目標(biāo)信息、環(huán)境信息，用于任務(wù)行為決策計算。

行為輸出接口：根據(jù)輸入信息對本任務(wù)級行為分解，輸出當(dāng)前仿真時刻下兵力應(yīng)執(zhí)行的原子級任務(wù)行為以及該原子行為針對的目標(biāo)信息，完成本任務(wù)級行為的解聚。

2.2.3 原子級行為模型組件

由于智能兵力復(fù)雜作戰(zhàn)行為的構(gòu)成實質(zhì)上就是原子級任務(wù)行為的不同時序組合，因此，原子級任務(wù)行為組件是兵力作戰(zhàn)各層級行為組件的基礎(chǔ)。原子級任務(wù)行為組件中，兵力的機(jī)動控制、傳感器控制其模型相對簡單，例如機(jī)動控制組件主要完成兵力機(jī)動控制要素的計算，并將控制要素傳送給底層的平臺機(jī)動模型組件，其通常為EJB無狀態(tài)會話Bean的形式，用于資源復(fù)用，提高系統(tǒng)運行效率；而兵力的目標(biāo)運動要素解算，武器射擊諸元解算原子級行為組件其模型相對復(fù)雜，但是功能相對單一，不需要再分解成更細(xì)粒度的行為組件，因此，仍然設(shè)計為獨立的原子級行為組件，并且這些組件由于需要保持過程數(shù)據(jù)，通常采用EJB有狀態(tài)會話Bean形式。

2.3 兵力行為底層支撐組件

潛艇兵力作戰(zhàn)行為的智能性依賴于兵力各層級任務(wù)行為組件設(shè)計，而兵力作戰(zhàn)行為的有效性和復(fù)雜度卻取決于智能兵力行為仿真的底層支持組件，這些組件與兵力行為組件設(shè)計上雖然相對獨立，但卻是兵力任務(wù)行為組件的有利支撐和重要補(bǔ)充，例如對于平臺運動組件，該組件功能是對潛艇智能兵力可能的作戰(zhàn)樣式和作戰(zhàn)過程進(jìn)行動態(tài)仿真描述，全面分析潛艇作戰(zhàn)過程的機(jī)動方法，并針對各種機(jī)動方法進(jìn)行平臺物理特性的描述，以實現(xiàn)相應(yīng)的運動仿真功能。主要包括對潛艇勻速運動功能、變速運動功能（速度矢量方向、速度大小）、潛浮運動功能、受損后運動狀態(tài)的改變、模擬兵力在各種海洋環(huán)境下（不同流向、流速、風(fēng)浪影響）的航行姿態(tài)（橫搖、縱搖、縱傾等），為系統(tǒng)提供視景仿真所需要的相關(guān)數(shù)據(jù)。對于傳感器探測組件、武器彈道及毀傷組件、水聲對抗器材彈道及對抗組件的功能，是對傳感器探測、武器彈道與對抗過程以及水聲對抗器材彈道與對抗過程進(jìn)行仿真實現(xiàn)，受篇幅所限，不再進(jìn)行贅述。

3 兵力作戰(zhàn)任務(wù)決策模型的可重構(gòu)設(shè)計

潛艇智能兵力的使命級行為與任務(wù)級行為的解聚依靠組件中作戰(zhàn)任務(wù)決策模型完成，因此，智能兵力的作戰(zhàn)任務(wù)決策模型包含了使命級和任務(wù)級行為決策模型兩種，其功能是對本層級作戰(zhàn)行為進(jìn)行分解與規(guī)劃，并根據(jù)戰(zhàn)場信息進(jìn)行態(tài)勢評估、任務(wù)評估和任務(wù)再規(guī)劃，最終將本層級作戰(zhàn)行為解聚成下一層級的作戰(zhàn)任務(wù)行為。作戰(zhàn)任務(wù)決策模型的工作過程包含了正向和反向信息反饋的環(huán)節(jié)，即通過任務(wù)決策控制參數(shù)的調(diào)整，有意識地控制兵力使用的武器類型、作戰(zhàn)樣式、作戰(zhàn)時間，重構(gòu)兵力的本層級作戰(zhàn)任務(wù)行為，這是正反饋過程；而解聚輸出下一層的作戰(zhàn)行為的任務(wù)執(zhí)行信息，又作為本層級作戰(zhàn)行為進(jìn)行任務(wù)再規(guī)劃的反向反饋過程，從而使得兵力能夠不斷適應(yīng)戰(zhàn)場態(tài)勢的變化調(diào)整作戰(zhàn)行為，表現(xiàn)出兵力決策的智能性，如圖4所示：

兵力的使命級行為任務(wù)決策模型和任務(wù)級行為決策模型輸入的都是本層級的任務(wù)行為信息，輸出的是解聚而成的下一層作戰(zhàn)任務(wù)行為，任務(wù)信息包括分配給戰(zhàn)術(shù)層的任務(wù)信息、協(xié)調(diào)動作信息和數(shù)據(jù)綜合處理信息。因此，兩種模型具有相似的構(gòu)成和工作過程，所不同的是使命級行為決策的知識是全局的任務(wù)決策知識，控制下一層任務(wù)級行為的轉(zhuǎn)換，而任務(wù)級行為決策的知識是本任務(wù)的決策知識，控制下一層原子級行為的轉(zhuǎn)換，從而能夠有效減少決策知識的搜索匹配量，而不需要每周期通過全局的決策知識匹配同時控制不同層級的作戰(zhàn)行為，有效提高了決策的知識效率。這樣的匹配控制通過任務(wù)決策的任務(wù)解聚匹配器實現(xiàn)，因此，任務(wù)的解聚匹配成為作戰(zhàn)任務(wù)決策模型的核心和關(guān)鍵。匹配通過模板匹配的方法，匹配規(guī)則實現(xiàn)采用了Lua腳本語言，這是因為Lua是一種易于擴(kuò)展的語言，也是一種易整合語言，與C++語言互補(bǔ)，特別適合組件建模思想，可以將一些已經(jīng)存在的高級組件模塊化整合在一起實現(xiàn)一個應(yīng)用軟件［11］。

4 兵力聚合、解聚和重構(gòu)仿真流程與實現(xiàn)

海戰(zhàn)仿真中采用Netbeans7.0仿真平臺和glassfish3.0的j2ee服務(wù)器，構(gòu)建了海戰(zhàn)中潛艇智能兵力作戰(zhàn)行為仿真模型組件及其他支撐組件。glassfish作為一個良好的j2ee服務(wù)器為系統(tǒng)仿真提供遠(yuǎn)程注冊服務(wù)和組件生命周期管理等公共服務(wù)，而系統(tǒng)開發(fā)的仿真管理組件則從業(yè)務(wù)邏輯上按照作戰(zhàn)流程對系統(tǒng)交戰(zhàn)實體和時間推進(jìn)進(jìn)行有效管理。當(dāng)啟動仿真系統(tǒng)后，用戶可以靈活部署配置潛艇兵力單元，并設(shè)置兵力行為決策控制參數(shù)和武器裝備參數(shù)。仿真開始后，潛艇兵力組件接收任務(wù)和決策控制輸入信息，根據(jù)輸入的分辨率向客戶端反饋高分辨率下的兵力狀態(tài)、目標(biāo)和任務(wù)執(zhí)行信息或者低分辨率下的任務(wù)指標(biāo)信息，并可在仿真運行過程中通過控制決策參數(shù)調(diào)整改變兵力任務(wù)執(zhí)行，對兵力作戰(zhàn)行為進(jìn)行干預(yù)控制。

如圖5所示，仿真開始前，啟動glassfish服務(wù)器，打開客戶端應(yīng)用程序，建立與服務(wù)器的鏈接，在客戶端應(yīng)用程序完成兵力配置和任務(wù)編輯后，發(fā)送兵力初始化消息命令，調(diào)用服務(wù)器中的相關(guān)組件實例，使命級行為組件接收配置的使命任務(wù)和任務(wù)決策控制參數(shù)，對兵力使命級行為解聚或者計算任務(wù)指標(biāo)，任務(wù)級行為組件接收使命級行為組件解聚輸出的任務(wù)級行為信息和任務(wù)級行為決策控制參數(shù)，將當(dāng)前任務(wù)級行為解聚成原子級行為，生成原子級行為組件實例，原子級行為組件執(zhí)行輸出對兵力的平臺、傳感器、武器和對抗器材的控制信息，這些控制信息傳送給底層支撐組件，底層支撐組件在仿真管理組件的時間步進(jìn)協(xié)調(diào)下完成仿真的推演，依序進(jìn)行仿真推進(jìn)，從而仿真實現(xiàn)兵力的復(fù)雜作戰(zhàn)行為。

需要說明的是，系統(tǒng)服務(wù)器端部署有前文所述的兵力不同層級的作戰(zhàn)行為模型組件、武器和傳感器等底層支撐模型組件，作戰(zhàn)行為模型和支撐模型組件讀取兵力武器裝備參數(shù)和作戰(zhàn)規(guī)則知識，實現(xiàn)仿真數(shù)據(jù)（主要是仿真參數(shù)）與仿真模型的分離，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)的共享［9］，并滿足仿真用戶的查詢和調(diào)用。

5 結(jié)束語

對潛艇智能兵力作戰(zhàn)行為進(jìn)行合理的層次化優(yōu)化結(jié)構(gòu)設(shè)計，采用聚合與解聚的方法，利用j2ee體系結(jié)構(gòu)和組件技術(shù)構(gòu)建了潛艇智能兵力作戰(zhàn)行為仿真模型，不僅能夠靈活部署兵力仿真單元的各型配置參數(shù)，對兵力的作戰(zhàn)任務(wù)行為進(jìn)行解聚和聚合，輸出不同仿真分辨率下的作戰(zhàn)行為和作戰(zhàn)指標(biāo)，響應(yīng)海戰(zhàn)仿真不同仿真分辨率的需求，而且能通過對兵力任務(wù)行為決策控制參數(shù)的調(diào)整，實現(xiàn)兵力作戰(zhàn)行為模型和重構(gòu)，加載軍事領(lǐng)域?qū)＜以O(shè)定的不同作戰(zhàn)對象戰(zhàn)法知識，完成兵力現(xiàn)有和新型戰(zhàn)法戰(zhàn)術(shù)的驗證，提高了系統(tǒng)作戰(zhàn)仿真多分辨率建模與模型資源可重用性的需求。

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Research of Submarine CGF Behavior Aggregation Disaggregation and Reconstruction in Sea Battle

LIU Jian，XUE Chang-you，SUN Zhu-feng
（Navy Submarine College，Qingdao 266071，China）

According to the need of different simulation scale，the hierarchy design of submarine computer generated force behavior it given by the method of aggregation and disaggregation，then the behavior model of the submarine force using J2EE/EJB component is constructed.Moreover the simulation of submarine force operation could be aggregated or disaggregated，and the behavior of different simulation scale and operation index could be obtained by the design of decision making model and interface as the behavior could also be reconstructed through the adjustment of the parameter of decision making.So it meats the need of different scale for sea battle simulation and the validity for tactics and improve the efficiency and reusability of the model.

aggregation/disaggregation，different scale，submarine，simulation，component

E927

A

1002-0640（2015）01-0131-06

2013-10-15

2014-02-07

軍隊重點基金資助項目（2009SY3301002）

劉劍（1980-），男，湖北黃石人，博士。研究方向：潛艇作戰(zhàn)仿真與模擬。