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    馬賽克戰(zhàn)概念下作戰(zhàn)模塊應(yīng)急重構(gòu)自主決策

    2020-11-18 04:39:04向南豆亞杰姜江楊克巍譚躍進(jìn)
    指揮與控制學(xué)報 2020年3期
    關(guān)鍵詞:體系能力

    向南 豆亞杰 姜江 楊克巍 譚躍進(jìn)

    在日新月異的戰(zhàn)場環(huán)境中,傳統(tǒng)的信息化作戰(zhàn)樣式有以下3個缺陷:高能力的作戰(zhàn)系統(tǒng)數(shù)量稀少且過于昂貴,研發(fā)和維修成本高;低效的采辦流程使得研發(fā)周期過長,新產(chǎn)出的裝備不能適應(yīng)日新月異的戰(zhàn)場需求;過度依賴于脆弱的集中式指揮控制結(jié)構(gòu),關(guān)鍵作戰(zhàn)節(jié)點(diǎn)很容易受到打擊從而導(dǎo)致整個作戰(zhàn)網(wǎng)絡(luò)的崩潰,為了適應(yīng)未來戰(zhàn)略環(huán)境的需求,準(zhǔn)確洞悉戰(zhàn)場優(yōu)勢原理,可以借鑒美國國防部高級研究計(jì)劃局(Defense Advanced Research Projects Agency,DARPA)在2019年9月提出的“馬賽克戰(zhàn)”的概念.

    馬賽克戰(zhàn)是集成低成本、低復(fù)雜度的作戰(zhàn)模塊的高彈性網(wǎng)絡(luò),利用動態(tài)、協(xié)調(diào)和具有高度自適應(yīng)性的可組合力量,使整個系統(tǒng)更具生存能力,從而將作戰(zhàn)網(wǎng)絡(luò)上任何單個節(jié)點(diǎn)的關(guān)鍵目標(biāo)值降至最低[1].當(dāng)作戰(zhàn)體系中的某個模塊組合被敵方摧毀時,能自動快速反應(yīng),形成雖功能降級但仍能相互鏈接、適應(yīng)戰(zhàn)場情境和作戰(zhàn)需求的作戰(zhàn)體系.如圖1所示,馬賽克戰(zhàn)體系可以分為3層,分別為特定作戰(zhàn)任務(wù)需求層,可行的殺傷鏈層和可用的能力清單層,自上而下是以任務(wù)需求為主導(dǎo)的構(gòu)建方式,自下而上是以能力清單為導(dǎo)向的構(gòu)建方式,分別代表了不同的馬賽克戰(zhàn)體系構(gòu)建方法.

    對馬賽克戰(zhàn)的研究還處于初始階段,李磊等提出馬賽克戰(zhàn)是決策中心戰(zhàn)理念的輔助決策工具,需要輔以人工智能和自主決策系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)[2];李強(qiáng)等就馬賽克戰(zhàn)的概念進(jìn)行分析,從平行智能網(wǎng)信體系、體系層指揮對抗的“PREA循環(huán)”(即籌劃(Planning)——準(zhǔn)備(Readiness)——執(zhí)行(Execution)——評估(Assessment))和基于情報博弈的認(rèn)知域智能對抗這3個方面進(jìn)行討論和研究,對馬賽克戰(zhàn)進(jìn)行了總結(jié)[3];張?jiān)獫葟鸟R賽克戰(zhàn)的概念、特征、對軍事領(lǐng)域的影響等方面對馬賽克戰(zhàn)進(jìn)行了闡述[4];李磊等著重研究了馬賽克戰(zhàn)的項(xiàng)目發(fā)展和作戰(zhàn)威脅模式[5];雷子欣等則研究了馬賽克戰(zhàn)所需的關(guān)鍵技術(shù),例如復(fù)雜適應(yīng)性系統(tǒng)組合和設(shè)計(jì)環(huán)境、體系綜合技術(shù)和試驗(yàn)、分布式作戰(zhàn)管理和對抗環(huán)境中的彈性同步規(guī)劃和評估等[6].以上的研究內(nèi)容主要停留在對馬賽克戰(zhàn)的基本內(nèi)涵和特征的分析,目前國內(nèi)的研究很少涉及到對馬賽克戰(zhàn)的特定作戰(zhàn)模式的研究,依然在按照傳統(tǒng)的OODA(觀察(Observation)——判斷(Orientation)——決策(Decision)——執(zhí)行(Action))方法進(jìn)行分析,例如鄧大松等將馬賽克戰(zhàn)的理念融入到國土防空作戰(zhàn)中,并根據(jù)OODA 進(jìn)行功能要素分解[7].

    圖1 馬賽克戰(zhàn)體系分層示意圖Fig.1 Layered schematic diagram of mosaic warfare

    針對以上對文獻(xiàn)的分析和研究,提出一種基于PREA循環(huán)的馬賽克作戰(zhàn)模板應(yīng)急重構(gòu)的自主決策方法,結(jié)合猶豫模糊理論和應(yīng)急決策理論,研究了在緊急情況下的馬賽克戰(zhàn)的作戰(zhàn)模塊通過評估進(jìn)行排序的方法,并通過實(shí)驗(yàn)證明了該方法的可行性和有效性.

    1 馬賽克戰(zhàn)體系模塊應(yīng)急重構(gòu)概念

    馬賽克戰(zhàn)體系中的殺傷鏈?zhǔn)怯珊芏嗑哂胁煌δ艿拇罅?、小型、廉價、多樣的模塊組成的,可形象地表述為“馬賽克”中的許多小塊,也是馬賽克戰(zhàn)體系中執(zhí)行作戰(zhàn)任務(wù)的可分解最小單元,由于這些作戰(zhàn)模塊分散部署,處于不同的物理位置,給作戰(zhàn)帶來了很多新的變化,在進(jìn)攻性作戰(zhàn)中,類似小型無人機(jī)集群的分布式,可以憑借數(shù)量眾多、反應(yīng)迅速、替補(bǔ)量足的絕對優(yōu)勢進(jìn)行作戰(zhàn);在防御性作戰(zhàn)中,馬賽克體系作戰(zhàn)模塊分布稀疏,各模塊價值較小,替代模塊眾多,可有效地減少相對損傷,因此,在戰(zhàn)斗過程中,一旦殺傷鏈中的某個作戰(zhàn)模塊遭到破壞,應(yīng)該立即選擇其余模塊進(jìn)行替補(bǔ),以便構(gòu)成新的殺傷鏈進(jìn)行打擊,如圖2所示,當(dāng)殺傷鏈1的兩個模塊被破壞時,很快馬賽克體系就能對替補(bǔ)模塊進(jìn)行評估和排序,并構(gòu)成新的殺傷鏈完成任務(wù).

    圖2 馬賽克戰(zhàn)體系中的模塊重構(gòu)Fig.2 Module reconstruction in mosaic warfare system

    馬賽克戰(zhàn)體系中的模塊應(yīng)急重構(gòu)方法屬于應(yīng)急決策的領(lǐng)域.應(yīng)急決策是指在事件發(fā)生時,指揮人員對具有環(huán)境復(fù)雜性、時間緊迫性和決策信息模糊性的情況進(jìn)行指揮決策[8],在馬賽克戰(zhàn)體系中,應(yīng)急決策方法可以在體系層的指揮對抗劃分成PREA[9]4個階段的循環(huán):

    1)籌劃(Planning):在戰(zhàn)爭開始前需要對馬賽克戰(zhàn)作出充足的預(yù)案,即對可能發(fā)生的情況的總結(jié).

    2)準(zhǔn)備(Readiness):為了能夠應(yīng)對殺傷鏈被破壞的情況,在戰(zhàn)斗開始前需要根據(jù)既定的作戰(zhàn)指標(biāo)體系對各模塊進(jìn)行評估,以便在戰(zhàn)場中快速反應(yīng)構(gòu)成新的殺傷鏈.

    3)執(zhí)行(Execution):一旦馬賽克戰(zhàn)體系中的作戰(zhàn)模塊被破壞,指揮員需根據(jù)“準(zhǔn)備”步驟中的模塊評估結(jié)果快速反應(yīng),對模塊重構(gòu)進(jìn)行決策,構(gòu)成新的殺傷鏈維持作戰(zhàn)體系的穩(wěn)定性.

    4)評估(Assessment):指揮人員需要對模塊重構(gòu)的結(jié)果進(jìn)行評估,以判斷該決策對馬賽克戰(zhàn)體系的有效性.

    2 作戰(zhàn)模塊評估指標(biāo)體系構(gòu)建

    馬賽克戰(zhàn)模塊評估指標(biāo)體系是進(jìn)行馬賽克戰(zhàn)體系PREA循環(huán)的關(guān)鍵環(huán)節(jié),建立科學(xué)、系統(tǒng)、易測的評估指標(biāo)體系是指揮人員能力發(fā)揮的重要因素[10].由于作戰(zhàn)意圖和作戰(zhàn)環(huán)境的不同,評估指標(biāo)體系的建立各有不同,現(xiàn)以無人機(jī)集群馬賽克協(xié)同作戰(zhàn)體系為例,可從以下4個方面對無人機(jī)集群作戰(zhàn)模塊進(jìn)行評估[11]:預(yù)警探測能力、情報處理能力、輔助決策能力和協(xié)同作戰(zhàn)能力,并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行進(jìn)一步劃分,指標(biāo)體系構(gòu)建如圖3所示.

    圖3 馬賽克戰(zhàn)體系下無人機(jī)集群作戰(zhàn)模塊評估指標(biāo)Fig.3 Evaluation attributes of UAV swarm combat module under mosaic warfare system

    在實(shí)際的評價過程中,底層指標(biāo)是構(gòu)成專家對上一級指標(biāo)評判的標(biāo)準(zhǔn)之一.例如,專家綜合考慮無人機(jī)集群作戰(zhàn)模塊的目標(biāo)檢測能力、目標(biāo)跟蹤能力和目標(biāo)定位能力,最終得出上一級指標(biāo)無人機(jī)集群作戰(zhàn)模塊預(yù)警探測能力的評價值,以下是對無人機(jī)群4個指標(biāo)的解釋:

    1)預(yù)警探測能力,該能力主要面向單無人機(jī)節(jié)點(diǎn)的預(yù)警探測效能評估,戰(zhàn)場偵察和敵情預(yù)警是無人機(jī)集群的作戰(zhàn)任務(wù)之一,是無人機(jī)集群節(jié)點(diǎn)所必須具備的基礎(chǔ)性能力,在作戰(zhàn)過程中,無人機(jī)集群往往需要利用其空中優(yōu)勢和速度優(yōu)勢對任務(wù)區(qū)域執(zhí)行偵察監(jiān)視、電子干擾、通信中繼等任務(wù),以保障作戰(zhàn)活動的順利實(shí)施,因此要求對目標(biāo)進(jìn)行檢測、定位和跟蹤.

    2)情報處理能力,新時代全域作戰(zhàn)的特點(diǎn)就是利用無人機(jī)集群平臺發(fā)射或部署無人機(jī),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享、飛行控制、態(tài)勢感知和智能決策,使之靈活應(yīng)對戰(zhàn)場突發(fā)情況,為了保證情報和數(shù)據(jù)的順利傳輸,無人機(jī)集群模塊不可缺少的是傳輸能力和計(jì)算能力.

    3)輔助決策能力,在實(shí)際作戰(zhàn)環(huán)境中,并不是每時每刻都能保證指揮部與無人機(jī)集群之間良好的信息傳輸,因此無人機(jī)在接收海量的戰(zhàn)場態(tài)勢信息后,首先需要在無人機(jī)集群中進(jìn)行態(tài)勢共享.其次,對于共享的信息,無人機(jī)應(yīng)該對其進(jìn)行計(jì)算和學(xué)習(xí),以便及時應(yīng)對瞬息萬變的戰(zhàn)場環(huán)境.

    4)協(xié)同作戰(zhàn)能力,在新型智能協(xié)同聯(lián)合作戰(zhàn)中,為了戰(zhàn)場的生存率和使用的經(jīng)濟(jì)性,運(yùn)用大量經(jīng)濟(jì)成本相對較低的無人機(jī)攜帶大量各種類型的作戰(zhàn)任務(wù)模塊,組成前沿作戰(zhàn)編隊(duì),因此在面臨地方打擊時,無人機(jī)集群模塊需要進(jìn)行快速重組成新的作戰(zhàn)鏈,保證其作戰(zhàn)模塊的抗毀性.

    3 基于猶豫模糊理論的作戰(zhàn)模塊評估模型

    在對馬賽克戰(zhàn)作戰(zhàn)模塊的實(shí)際評估過程中,由于決策者本身認(rèn)知的不完全性和對知識掌握的不確定性,使用精確的數(shù)值描述對作戰(zhàn)模塊的評價必定會丟失決策者的一部分真實(shí)意圖,從而導(dǎo)致評估結(jié)果并不一定是決策者立場上的最優(yōu)結(jié)果,針對多屬性決策中的不確定性,西班牙學(xué)者Torra 于2009年提出了猶豫模糊集的概念[12],猶豫模糊集作為模糊集的一種最新拓展,其基本組成為猶豫模糊元素,每個猶豫模糊元素是由若干個可能的數(shù)值構(gòu)成的集合.因此,猶豫模糊集比精確的數(shù)值評價更能夠全面細(xì)致地刻畫決策者的猶豫信息.

    3.1 猶豫模糊集理論

    定義1[13],設(shè)X是固定集,則猶豫集是X的每個元素映射到[0,1]子集的函數(shù),其數(shù)學(xué)表達(dá)式為:

    其中,hA(x)是[0,1]中一些數(shù)值的集合,稱h=hA(x)為猶豫模糊元素.

    定義2[13],設(shè)h為猶豫模糊元素,則h的得分為:

    其中,lh為h中元素的個數(shù).h的偏差度可以定義為14]

    其中,s(h)的定義類似統(tǒng)計(jì)學(xué)中的平均值,則類似方差,反映了猶豫模糊元素h中所有數(shù)值與它們的平均值之間的偏差度.

    定義3[14],設(shè)h1和h2為兩個猶豫模糊元素,s(h1)和s(h2)為h1和h2的得分值,(h1)和分別為h1和h2的偏差度,則猶豫模糊的比較原則為:

    1)若s(h1)

    2)若s(h1)=s(h2),則:

    定義4[15],設(shè)A={h1,h2,···,hn}是一個n維猶豫模糊元素的集合,則猶豫模糊加權(quán)平均(HFWA)算子是一個映射Θn→Θ,其形式為:

    其中,w=(w1,w2,···,wn)T是hi(i=1,2,···,n)的權(quán)重向量,wi∈[0,1],i=1,2,···,n,且

    定義5[15],對任意兩個具有相同長度lh的猶豫模糊元素h1和h2,h1=h2當(dāng)且僅當(dāng)對任意i=1,2,···,lh,有其中σ:(1,2,···,lh)→(1,2,···,lh)為一個擾動,滿足條件:hσ(i)≤hσ(i+1),則h1和h2之間的距離測度的公式為:

    當(dāng)h中元素個數(shù)不等時,應(yīng)擴(kuò)展元素較少的一個,直至它們具有相同的元素個數(shù),按照樂觀原則,向h中補(bǔ)充最大值;而按照悲觀原則,則應(yīng)向h中補(bǔ)充最小值.例如,h1={0.1 0.2 0.4},h2={0.5 0.7},按照樂觀原則對h2進(jìn)行擴(kuò)充,擴(kuò)充后的結(jié)果為h2={0.5 0.7 0.7}.

    3.2 專家評估矩陣

    在猶豫模糊決策中,專家對各作戰(zhàn)模塊(方案)的評價是由猶豫模糊元素構(gòu)成的矩陣,假設(shè)一共有Ei(i=1,2,···,e)個專家,專家權(quán)重相等,互相之間不存在相互影響并保持絕對的理智,現(xiàn)有pi(i=1,2,···,m)個作戰(zhàn)模塊在戰(zhàn)前的準(zhǔn)備工作中需要進(jìn)行評估,評估指標(biāo)為xj(j=1,2,···,n),各專家對于各作戰(zhàn)模塊的指標(biāo)體系進(jìn)行評價,最終形成了猶豫模糊評價矩陣如下:

    其中,猶豫模糊元素hij表示決策者對第i個作戰(zhàn)模塊的第j個指標(biāo)xj的評估值.

    3.3 指標(biāo)權(quán)重的確定

    指標(biāo)權(quán)重的確定在多屬性決策問題中扮演著很重要的角色,Wang 提出最大偏差法,用于確定由數(shù)值信息表示的多屬性決策問題的屬性權(quán)重[16],該方法的核心是有較大偏差值的指標(biāo)應(yīng)當(dāng)被賦予較大的權(quán)重,而具有較小偏差值的指標(biāo)應(yīng)當(dāng)被賦予較小的權(quán)重,Xu 等在最大偏差法的基礎(chǔ)上構(gòu)建了優(yōu)化模型,用以確定猶豫模糊環(huán)境下的指標(biāo)權(quán)重[17].

    在式(5)的基礎(chǔ)上,對于指標(biāo)xj,作戰(zhàn)模塊pi相對于其他所有模塊的偏差可以表示為:

    根據(jù)定義5,d(hij,hkj)=表示猶豫模糊元素hij和hkj之間的距離,令

    則dj表示對于指標(biāo)xj所有作戰(zhàn)模塊相對于其他模塊的總偏差值.為了使所有指標(biāo)的偏差值最大化,構(gòu)建非線性規(guī)劃模型:

    求解得:

    將wj標(biāo)準(zhǔn)化,即可得作戰(zhàn)模塊的指標(biāo)權(quán)重為

    3.4 作戰(zhàn)模塊偏好排序

    求出作戰(zhàn)模塊的評估指標(biāo)體系權(quán)重之后,可以根據(jù)定義4 對各作戰(zhàn)模塊的指標(biāo)進(jìn)行猶豫模糊加權(quán)平均算子集成,由式(3)和式(5)可得,作戰(zhàn)模塊pi經(jīng)過猶豫模糊加權(quán)平均算子集成之后的結(jié)果為:

    根據(jù)式(1)和式(2)可以計(jì)算出各作戰(zhàn)模塊集成之后的得分和偏差度:

    根據(jù)得分和偏差度可以對各作戰(zhàn)模塊進(jìn)行偏好排序,以決定最終的替補(bǔ)作戰(zhàn)模塊.

    4 作戰(zhàn)模塊重構(gòu)應(yīng)急決策示例

    無人機(jī)集群作戰(zhàn)是順應(yīng)戰(zhàn)爭發(fā)展的一種顛覆式的低成本作戰(zhàn)模式,無人機(jī)集群的靈感源自于自然界中魚群、鳥群、蜂群等低等群居生物的集群行為,個體僅依靠局部感知作用和簡單的通信規(guī)則自主決定其運(yùn)動狀態(tài),并且從簡單的局部規(guī)則涌現(xiàn)出協(xié)同的整體行為[18],無人機(jī)集群作戰(zhàn)是指依靠大量低成本、速度快、適應(yīng)能力強(qiáng)、易于攜帶和投射的無人機(jī)形成規(guī)模優(yōu)勢,從而取得戰(zhàn)爭的主動權(quán),這種作戰(zhàn)效能高、作戰(zhàn)靈活性強(qiáng)、作戰(zhàn)成本可控且不易泄密的作戰(zhàn)模式符合馬賽克戰(zhàn)的核心思想,因此作為典型案例進(jìn)行研究.

    假設(shè)在無人機(jī)集群馬賽克戰(zhàn)體系中,現(xiàn)有4個無人機(jī)集群作戰(zhàn)模塊pi(i=1,2,3,4)可作為替補(bǔ)作戰(zhàn)模塊,有4位專家Ei(i=1,2,3,4)需要在PREA循環(huán)的準(zhǔn)備工作中對各無人機(jī)集群作戰(zhàn)模塊進(jìn)行評估,評估的指標(biāo)分別為:預(yù)警探測能力x1、情報處理能力x2、輔助決策能力x3和協(xié)同作戰(zhàn)能力x4,現(xiàn)4位專家給出了初始的猶豫模糊評價矩陣H以及根據(jù)樂觀原則進(jìn)行填充之后的猶豫模糊評價矩陣H′:

    其中,猶豫模糊元素hij表示決策者對第i個作戰(zhàn)模塊的第j個指標(biāo)xj的猶豫模糊評估值,例如h41={0.4,0.71}表示決策者對第4個作戰(zhàn)模塊p4的預(yù)警探測能力指標(biāo)x1的猶豫模糊評估值為{0.4,0.71}.

    因此,根據(jù)Xu 等提出的最大偏差法求解指標(biāo)權(quán)重的模型,由式(9)可得預(yù)警探測能力x1、情報處理能力x2、輔助決策能力x3和協(xié)同作戰(zhàn)能力x4的權(quán)重為:

    根據(jù)式(10),對各作戰(zhàn)模塊進(jìn)行猶豫模糊加權(quán)平均算子集成,以p1為例,集成過程為:

    同理可得:

    各作戰(zhàn)模塊的得分以及偏差度如表1所示.

    表1 無人機(jī)集群作戰(zhàn)模塊得分及偏差度Table1 UAV swarm combat module score and deviation

    因此,在無人機(jī)集群馬賽克戰(zhàn)體系中,專家已經(jīng)通過猶豫模糊決策給出了模塊的偏好排序,即p2?p3?p4?p1,優(yōu)先進(jìn)行殺傷鏈替補(bǔ)的無人機(jī)集群作戰(zhàn)模塊為模塊2.

    5 結(jié)論

    馬賽克戰(zhàn)是一種為了應(yīng)對傳統(tǒng)作戰(zhàn)中針對關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)進(jìn)行打擊思想而產(chǎn)生新型作戰(zhàn)方式,能有效提高海陸空網(wǎng)絡(luò)等各個領(lǐng)域多域作戰(zhàn)效能,推動新型、低成本無人系統(tǒng)的發(fā)展,適應(yīng)威脅變化,降低損耗影響,極大地顛覆了傳統(tǒng)作戰(zhàn)理念,馬賽克戰(zhàn)體系中作戰(zhàn)模塊應(yīng)急重構(gòu)自主決策方法解決了PREA循環(huán)中的準(zhǔn)備工作的內(nèi)容,削弱了過于集中的單點(diǎn)依賴的傳統(tǒng)作戰(zhàn)樣式,有效輔助指揮人員在殺傷鏈被破壞的情況下能夠依據(jù)該方法進(jìn)行模塊重構(gòu),盡可能減少系統(tǒng)損傷,猶豫模糊理論解決了指揮決策人員在對作戰(zhàn)模塊評估時的猶豫性和模糊性,使得模塊重構(gòu)的偏好排序更為精確.

    未來對馬賽克戰(zhàn)的研究必然傾向于人工智能和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),馬賽克戰(zhàn)體系的構(gòu)成也不再是單純的殺傷鏈,而是具有復(fù)雜體系特征和高魯棒性的“殺傷網(wǎng)”,并且開發(fā)一種更為智能的輔助決策技術(shù),使得各作戰(zhàn)模塊集成人工智能和輔助決策的功能,在殺傷網(wǎng)遭到破壞時能夠自主進(jìn)行重構(gòu),減少了人工參與,反應(yīng)也將更為迅速,能夠在戰(zhàn)場上取得更大優(yōu)勢.

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