基于知識的指控系統(tǒng)智能決策關鍵技術研究

張永亮，趙廣超，陳希亮，董 強

(1.解放軍理工大學 指揮信息系統(tǒng)學院，江蘇 南京 210007；2.中國洛陽電子裝備試驗中心， 河南 洛陽 471003)

基于知識的指控系統(tǒng)智能決策關鍵技術研究

張永亮1，趙廣超2，陳希亮1，董 強1

(1.解放軍理工大學 指揮信息系統(tǒng)學院，江蘇 南京 210007；2.中國洛陽電子裝備試驗中心， 河南 洛陽 471003)

著眼于知識在指揮控制中的作用機理，以提升軍隊指揮控制系統(tǒng)智能決策的科學性、智能化和適應性為目標，設計基于知識的指揮控制系統(tǒng)智能決策框架結構，采用基于本體的知識表示技術構建決策任務空間知識體系，研究面向情景空間的智能化知識服務技術，提出基于產(chǎn)生式規(guī)則的指揮實體靜態(tài)決策推理模型和基于動態(tài)貝葉斯網(wǎng)的動態(tài)決策推理模型，旨在為未來我軍智能化指揮控制系統(tǒng)的論證和建設提供理論與技術準備。

指控系統(tǒng);智能決策;知識本體;知識推薦;知識推理

0 引言

從知識工程(Knowledge-Based Engineering，KBE)角度看，知識是在數(shù)據(jù)、信息加工的基礎上，賦予其一定語義與語境而形成的相互關聯(lián)的信息結構，是一種面向人員的更加注重效用的信息。知識的作用在于它可以跨越信息到?jīng)Q策、行動的作用邊界，實現(xiàn)信息與決策和行動的交聯(lián)(如圖1所示)，幫助軍事人員將獲取的信息迅速轉換為正確的決策和行動。正如知識管理著名專家Thomas Davenport所指出，知識是一種包含了結構化的經(jīng)驗、價值觀、關聯(lián)信息以及專家見解等要素的動態(tài)組合，比數(shù)據(jù)和信息更有價值是因為它更貼近行動[1]。

圖1 知識與決策、行動的關系

當前，“信息中心”技術體制的指控系統(tǒng)在信息化戰(zhàn)爭中暴露出知識化程度不夠、系統(tǒng)自主程度低、快速反應能力弱等問題[2]。面對信息時代指揮控制智能化的發(fā)展趨勢，指揮人員越來越需要基于知識的決策支持系統(tǒng)輔助指揮運籌。美軍已經(jīng)認識到“知識”在信息時代作戰(zhàn)系統(tǒng)中的重要作用，并于2006年在其國防白皮書中正式提出“知識中心戰(zhàn)”的概念，提出從“推送信息到邊緣”的網(wǎng)絡中心戰(zhàn)向“推送知識到邊緣”的知識中心戰(zhàn)轉型的戰(zhàn)略構想，并據(jù)此牽引其C4ISR系統(tǒng)向智能化方向發(fā)展。美軍積極倡導并研發(fā)的“深綠”系統(tǒng)即是其代表性成果。

本文在繼承智能決策支持系統(tǒng)(Intelligent Decision Support System，IDSS)相關技術的基礎上，結合運用認知心理學、人工智能與知識工程[3]技術、指揮決策理論與方法，著重從指控系統(tǒng)智能決策框架設計、任務空間知識體系構建、情景知識服務提供以及指揮決策推理等關鍵技術展開研究，旨在提高我軍指控系統(tǒng)輔助決策的科學化水平、智能化程度和適應性能力。

1 基于知識的指控系統(tǒng)智能決策架構設計

對于指揮決策人員而言，從信息向知識的轉化能夠實現(xiàn)“從簡單的呈現(xiàn)原始數(shù)據(jù)到提供具有決策質量的關于任務空間的知識與理解”。然而，現(xiàn)有指揮控制系統(tǒng)并不支持把數(shù)據(jù)直接轉換為知識，只能依靠決策人員的經(jīng)驗與靜態(tài)知識，將戰(zhàn)場海量信息經(jīng)過分析、判斷、重新組織，通過人工呈現(xiàn)的形式，才能轉換為指揮員可以理解的關于戰(zhàn)場態(tài)勢判斷所需的智能決策知識。于是，這一事實就形成了所謂的“知識縫隙”，即指揮決策所依據(jù)的戰(zhàn)場情境知識與信息系統(tǒng)提供的信息之間存在“斷層”。

為此，基于知識指控系統(tǒng)智能決策架構需要完成對數(shù)據(jù)、模型、知識、交互四個部件的有效集成[4-5]。智能決策層次結構總體框架模型如圖2所示?；谥缚叵到y(tǒng)的智能化決策，是通過一系列知識處理方法來獲取軍事領域專家的知識和經(jīng)驗，并運用合適的知識建模方法與語言，將知識形式化，然后，采用合理的知識服務策略，根據(jù)特定的使命任務、戰(zhàn)場環(huán)境和個性化知識需求進行智能推理和演繹的過程。

圖2 基于知識的指控系統(tǒng)智能決策框架

2 基于本體的任務空間知識建模方法

科學規(guī)范的知識體系是智能化智能決策的關鍵[6-8]?；谥R的智能決策，首先要解決的問題即是在指揮控制系統(tǒng)中構建能夠反映信息化戰(zhàn)爭原貌的任務空間知識(Mission Space Knowledge，MSK)體系?？傮w來看，MSK主要由兩類知識構成：一類可視作是反映任務空間規(guī)律、特點和屬性的“決策領域知識”(Operations Domain Knowledge，ODK)；另一類，是與典型使命任務空間特征緊密關聯(lián)的知識，可理解為“情景知識”(Context Knowledge，CK)。CK是在元知識的作用下，依據(jù)當前任務背景與態(tài)勢情況，由作戰(zhàn)人員結合其個性特征而形成的一類知識。在指揮決策過程中，CK具有關鍵性的支撐作用，能夠直接為指揮員決策過程提供服務，是彌補“知識縫隙”的關鍵所在。

運用基于本體的知識建模技術，以任務主題詞表為標準對選詞進行規(guī)范化處理，參考任務概念建模工程EATI模型、EBI框架，對決策領域知識本體構建進行標準化處理，可形成統(tǒng)一的形式化知識本體表示規(guī)范。分析并確定知識本體概念術語及其層次關系，可構建決策任務空間知識本體總體框架，從而形成任務空間知識的概念邏輯關系體系。決策任務空間知識本體的核心概念體系如圖3所示。

圖3 決策任務空間知識本體的核心概念體系

領域知識本體概念化表示后，需要運用本體的代數(shù)系統(tǒng)形式化編碼為計算機可識別的形式，存儲在領域知識本體庫中，以便知識的重用和共享。可采用NAING M M等人提出的六元素方法描述決策領域知識本體(OMSK_ON)，運用巴科斯范式(Backus-Naur Form，BNF)表示六元組為：

OMSK_ON：：=

(1)

其中，C表示不同層次的概念類的集合；AC代表概念的屬性集合；R代表關系的集合，R中的每個關系ri(Cp，Cq)代表了概念Cp與Cq之間的雙向關系；AR表示每個關系的屬性集合；H是由C派生的概念層次關系，體現(xiàn)概念間的超類—子類關系的層次體系結構；X代表公理集合，每條公理代表了一種約束條件。在形式化定義本體后，利用本體開發(fā)工具protégé和本體描述語言OWL來構建本體模型，完成對領域知識本體的形式化編碼，從而為后續(xù)的知識過濾、推送、組織和呈現(xiàn)奠定基礎。

3 面向戰(zhàn)場情景空間的主動知識服務技術

知識就是存在于特定情景當中的信息，正是有了情景的存在，知識才有了豐富的關系與意義。在任務執(zhí)行過程中，指揮決策受“情景”的影響很大，這里的“情景空間”是使命任務、戰(zhàn)場態(tài)勢、指揮人員認知特征等各種因素的總和。指揮決策人員不了解所處的情景空間，就會產(chǎn)生認知上的偏差，甚至是誤判。

要為指揮決策人員提供智能化知識服務，必然要結合指揮決策中的“情景空間”來運用知識[9-11]。這里需要解決三個關鍵問題：一是抽取反映任務空間情景特征的關鍵要素，構建符合戰(zhàn)場態(tài)勢的綜合情景空間模型，為實現(xiàn)面向任務空間的知識過濾提供約束條件；二是研究基于情景空間模型的知識過濾算法，實現(xiàn)對系統(tǒng)知識資源的有效推薦；三是通過設計主動知識服務運作機制，實現(xiàn)符合決策人員認知規(guī)律的智能化知識服務?；谇榫斑^濾知識信息的過程如圖4所示。

圖4 基于情景的指揮決策知識過濾模型

4 面向認知的指揮實體智能決策推理模型

指揮實體的智能決策模型是指在特定使命空間中對指揮實體決策過程及結果的抽象描述，主要用來表達指揮實體任務理解、態(tài)勢分析、條件判斷及決策結果等內容[12-13]。智能決策推理模型的科學性關乎指揮控制系統(tǒng)智能決策實戰(zhàn)化運用程度。

為滿足指揮實體智能化決策的需要，可以將指揮實體決策推理模型分為兩種類型：靜態(tài)決策與動態(tài)決策，分別對應于籌劃與組織任務行動階段、控制與協(xié)調任務行動階段的指揮決策活動，其基本過程描述如圖5所示。下面介紹基于產(chǎn)生式規(guī)則的推理技術實現(xiàn)對戰(zhàn)前任務部署的靜態(tài)決策過程，以及基于動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡[14](Dynamic Bayesian Net，DBN)的貝葉斯推理技術實現(xiàn)對實時戰(zhàn)況的動態(tài)決策過程。

圖5 指揮實體智能決策推理的基本過程

4.1 基于產(chǎn)生式規(guī)則的靜態(tài)決策推理模型

從人工智能的角度看，基于產(chǎn)生式規(guī)則的靜態(tài)決策過程是運用產(chǎn)生式規(guī)則進行知識邏輯推理的過程。其工作過程是根據(jù)知識庫存儲的軍事規(guī)則與實際“情景空間”知識進行匹配，并由此選擇相應決策結果，并推理出相應決策方案。產(chǎn)生式規(guī)則的一般形式為：〈前件〉—>〈后件〉。其中，靜態(tài)決策模型中的前件可以認為是靜態(tài)決策條件，后件是相應的決策結果，前件和后件可以是由邏輯運算符AND、OR、NOT等組成的邏輯表達式，也可以由函數(shù)、微分和積分公式等組成的數(shù)學表達式。

產(chǎn)生式規(guī)則的語義是，如果決策條件與已知的事實相匹配，則可得到分析判斷結論或者執(zhí)行相應的動作，即后件由前件來觸發(fā)。所以，前件是規(guī)則的執(zhí)行條件，后件是規(guī)則體。如果靜態(tài)決策條件集用C表示，最終靜態(tài)決策生成的兵力部署決策集用D表示，則對兵力部署決策集內任意一個任務實體的行動決策di可表示為：

di=f(AC)

(2)

其中，di是靜態(tài)決策D的任意一個行動決策，即

di∈D，D={d1，d2，…，dn}，i∈{1，2，…，n}；f是靜態(tài)決策條件集C對應兵力部署決策集D的關系函數(shù)，通過相應的決策規(guī)則來表現(xiàn)。A是C的系數(shù)矩陣：

(3)

其中akj表示對于第k個任務實體動作dk與第j個條件cj的關系，k∈{1，2，…，s}，j∈{1,2,…,m}。當akj=0時，表示無關；當akj=1，表示有關。

實際靜態(tài)決策過程中，一般取0≤akj≤1，表示第j條件cj對第k個動作決策dk的權重關系，且影響行動決策的條件子集Cz?C，表示它是一組靜態(tài)決策條件的組合。于是，對于靜態(tài)決策集中任一行動實體的決策dk有：

(4)

4.2 基于動態(tài)貝葉斯網(wǎng)的動態(tài)決策推理模型

對不確定性、不完全戰(zhàn)場態(tài)勢信息進行估計的動態(tài)決策問題，采用貝葉斯網(wǎng)絡技術建立戰(zhàn)場事件的概率模型，將多個作戰(zhàn)實體在不同戰(zhàn)場態(tài)勢層次進行連接，從而構造、演化成一個對戰(zhàn)場態(tài)勢能夠進行感知、推理、預測的貝葉斯網(wǎng)絡模型，是一種比較有效的戰(zhàn)場態(tài)勢估計的建模方法。

貝葉斯網(wǎng)絡(BN)是基于概率分析和圖論的一種不確定性知識的表示和推理模型，利用變量之間的條件獨立性大大減少了定義全聯(lián)合概率分布所需的概率數(shù)目，在不確定性推理和決策問題中得到廣泛應用。貝葉斯網(wǎng)絡的每個節(jié)點表示一個隨機變量，具有因果關系的節(jié)點之間用箭頭相連，節(jié)點之間的關系使用條件概率表來描述。由給定節(jié)點的先驗概率和條件概率可以得到各個節(jié)點的狀態(tài)概率，以實現(xiàn)沿有向邊按照條件進行概率傳播，從而完成整個貝葉斯網(wǎng)絡推理。貝葉斯網(wǎng)絡利用變量之間的條件獨立性，將聯(lián)合分布分解為幾個局部分布的乘積：

(5)

動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(DBN)是對靜態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡在時間軸上的擴展，用來描述一個隨時間而改變和演化的系統(tǒng)模型。動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡是由T個隱含狀態(tài)變量X={x0,x1,…,xT-1}序列的概率分布函數(shù)與T個觀測變量Y={y0,y1,…,yT-1}的序列構成的，T是所調查事件的時間界。動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡可描述為：

(6)

其中，p(xi|xi-1)是指在不同時間片上的狀態(tài)之間的概率函數(shù)；p(yi|xi)是指在同一時間片上各個節(jié)點的概率函數(shù)；P(x0)是指在過程開始時的初始狀態(tài)。

運用貝葉斯網(wǎng)絡進行動戰(zhàn)場態(tài)決策態(tài)勢推理與預測時，需要解決兩個關鍵問題：戰(zhàn)場態(tài)勢要素特征的提取和領域知識的獲取，它們共同決定著BN網(wǎng)絡的結構。由于態(tài)勢要素增多時，網(wǎng)絡結構的復雜度成倍增加，因而在動態(tài)決策態(tài)勢估計中，首先依賴軍事專家的領域知識進行必要的網(wǎng)絡修改。戰(zhàn)場態(tài)勢估計過程中，通過合理選取反映戰(zhàn)場態(tài)勢的特征，并依據(jù)領域知識構建特征間的關聯(lián)關系，可以構建起反映戰(zhàn)場態(tài)勢的貝葉斯網(wǎng)絡模型。

5 結論

隨著智能化戰(zhàn)爭日益臨近，研制智能化的指控平臺輔助指揮人員運籌帷幄，已是大勢所趨?；谥R的智能化指控系統(tǒng)的關鍵性技術的突破可以為設計、論證未來我軍智能化指揮信息系統(tǒng)提供重要參考。近年來，以深度學習為核心的認知智能的突破與發(fā)展，使得從技術角度解決基于指揮信息系統(tǒng)的智能化輔助決策有望取得關鍵性進展。研究基于知識與機器學習的智能決策支持系統(tǒng)是下一步指揮信息系統(tǒng)工程領域的工作重點。

[1] 任海泉．軍隊指揮學[M]．北京：國防大學出版社，2007.

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[14] 肖秦琨，高嵩，高曉光．動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡推理學習理論及應用[M]．北京：國防工業(yè)出版社，2007．

Research on the key technology of command and control system intelligent decision making based on knowledge

Zhang Yongliang1,Zhao Guangchao2,Chen Xiliang1,Dong Qiang1

(1.College of Command Information System，PLA University of Science and Technology, Nanjing 210001,China; 2.Luoyang Electronic Equipment Test Center of China, Luoyang 471003，China)

Focusing on knowledge in command and control mechanism, in order to enhance the military command and control system’s intelligent decision scientificity, intelligent and adaptability, the paper designs the intelligent decision frame structure of command and control system based on knowledge, which constructs decision task space knowledge system by using ontology based knowledge representation technology. And then this paper researches on intelligent knowledge service technology based on scene space, and proposes two inference models——based on production rules of command entity static decision inference model and based on dynamic Bayesian network in dynamic decision inference model, to provide theoretical and technical preparations for the demonstration of the system and the construction of our army intelligence command and control in the future.

command and control system; intelligent decision; knowledge ontology;knowledge recommendation;knowledge reasoning

TP273

A

10.19358/j.issn.1674- 7720.2017.02.018

張永亮，趙廣超，陳希亮,等.基于知識的指控系統(tǒng)智能決策關鍵技術研究[J].微型機與應用，2017,36(2)：56-59.

2016-07-27)

張永亮(1982-)，男，博士，講師，主要研究方向：指揮控制與決策、人工智能。

趙廣超(1983-)，男，碩士，工程師，主要研究方向：指揮控制與決策、通信工程。

陳希亮(1985-)，男，碩士，講師，主要研究方向：指揮控制與決策、軍事信息學。