基于Agent建模的海戰(zhàn)場(chǎng)殺傷鏈評(píng)估系統(tǒng)研究

韓明磊，馬 晶，周澤宇，劉 鵬

(中國(guó)艦船研究院，北京 100101)

1 引言

海戰(zhàn)場(chǎng)包含海、空、天、潛、電磁等多種作戰(zhàn)域，涉及到多種類型和數(shù)量的作戰(zhàn)平臺(tái)，具有規(guī)模大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、極具交互性、涌現(xiàn)性、主動(dòng)性、非線性和不可重復(fù)性，屬于典型的復(fù)雜巨系統(tǒng)。而海戰(zhàn)場(chǎng)中的殺傷鏈通過(guò)在作戰(zhàn)空間中協(xié)同多域作戰(zhàn)平臺(tái)實(shí)施殺傷，利用各類作戰(zhàn)節(jié)點(diǎn)的能力和特點(diǎn)，構(gòu)造以決策為中心的信息化戰(zhàn)術(shù)，實(shí)施對(duì)目標(biāo)的快速、精準(zhǔn)打擊，從而最終形成對(duì)敵的不對(duì)稱優(yōu)勢(shì)。其平臺(tái)之間的通信及互操作復(fù)雜，應(yīng)用傳統(tǒng)的基于樸素物理或歸納推理的建模方法難以表現(xiàn)出殺傷鏈微觀平臺(tái)與宏觀殺傷的聯(lián)系，無(wú)法解決作戰(zhàn)仿真模型重用率高的問(wèn)題，不能有效地對(duì)復(fù)雜大系統(tǒng)建模[1]。

為了解決海戰(zhàn)場(chǎng)大系統(tǒng)建模的復(fù)雜性、刻畫殺傷鏈的互操作過(guò)程，本文基于Agent理論對(duì)海戰(zhàn)場(chǎng)殺傷鏈建模，采用分布式仿真方法，建立基于群決策層次分析法的評(píng)估框架，編輯海戰(zhàn)場(chǎng)想定并對(duì)仿真結(jié)果進(jìn)行評(píng)估。

2 基礎(chǔ)理論

基于作戰(zhàn)空間的系統(tǒng)復(fù)雜性、分布式殺傷鏈的交互復(fù)雜性以及仿真的對(duì)抗性。本文利用Agent建模理論對(duì)分布式殺傷鏈建模，解決分布式殺傷鏈微觀與宏觀殺傷聯(lián)系密切以及仿真模型重用率高的問(wèn)題，采用分布式仿真方法解決Agent并發(fā)性及仿真對(duì)抗問(wèn)題，最后用層次分析法建立評(píng)估框架，對(duì)仿真結(jié)果進(jìn)行評(píng)估。

2.1 Agent建模理論(Agent-Based Modeling，ABM)

Agent建模理論是一種面向?qū)嶓w對(duì)象的模型設(shè)計(jì)方法，能夠通過(guò)自底向上、從個(gè)體到整體、從微觀到宏觀來(lái)研究系統(tǒng)的復(fù)雜性[2]。Agent的定義最早由曼徹斯特都市大學(xué)邁克爾伍爾德里奇教授和倫敦瑪麗王后大學(xué)尼古拉斯·R·詹寧斯教授在1997年發(fā)表的《智能Agent：理論與實(shí)踐》中提出[3]。依據(jù)Agent的弱定義，Agent由感知器、控制器和效應(yīng)器組成。Agent首先通過(guò)感知器獲取其它Agent或者外部環(huán)境的信息，然后控制器改變自身狀態(tài)并生成控制信息，最后通過(guò)效應(yīng)器作用于其它Agent或者外部環(huán)境[4]。

2.2 分布式交互仿真理論(Distributed Interactive Simulations，DIS)

分布式交互仿真是指一種采用一致的結(jié)構(gòu)、協(xié)議及數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)通用通信體系將物理上離散的各種人在回路的實(shí)裝設(shè)備、仿真設(shè)備以及其它仿真系統(tǒng)連接為一個(gè)整體，形成一個(gè)在時(shí)間和空間上相互耦合一致、人可以自由與之交互的具有高度內(nèi)聚性和透明性的虛擬環(huán)境的仿真方法[5]。相比傳統(tǒng)的仿真方法，分布式交互仿真具有可互操作性、同時(shí)性、并發(fā)性、強(qiáng)交互性以及體系對(duì)抗性[6]。

2.3 層次分析理論(Analytic Hierarchy Process，AHP)

層次分析法是一種多目標(biāo)決策分析法，由美國(guó)匹茲堡大學(xué)托馬斯L.薩蒂教授于1975年提出[7]。AHP將定性和定量指標(biāo)統(tǒng)一在一個(gè)模型中，既能進(jìn)行定量分析，又能進(jìn)行定性的功能評(píng)價(jià)。該方法常用于多目標(biāo)、多準(zhǔn)則、多要素、多層次的非結(jié)構(gòu)化的復(fù)雜決策問(wèn)題，具有廣泛的實(shí)用性[8]。

3 Agent建模

為了實(shí)現(xiàn)Agent感知、決策和行動(dòng)功能，本文參照任務(wù)空間概念模型(CMMS)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，采用面向?qū)嶓w對(duì)象模型(EATI)分析方法和“組件化、參數(shù)化”的建模思路，結(jié)合裝備現(xiàn)實(shí)物理表現(xiàn)和行為方式，定義了構(gòu)建海戰(zhàn)場(chǎng)殺傷鏈的反應(yīng)式Agent類模型。

3.1 組件類模型

組件類模型是組成Agent類模型的基本單元模板，是Agent模型功能的具體實(shí)現(xiàn)者。不同的組件模型實(shí)例拼裝成為不同的Agent模型實(shí)例，本文定義組件類模型包含如下分類：

1)實(shí)體類模型：描述作戰(zhàn)平臺(tái)的靜態(tài)屬性和模型結(jié)構(gòu)，包括艦船、潛艇、飛機(jī)、地面兵力與設(shè)施。

2)發(fā)動(dòng)機(jī)類模型：描述作戰(zhàn)平臺(tái)或武器使用的引擎，主要參數(shù)包括：發(fā)動(dòng)機(jī)類型、發(fā)動(dòng)機(jī)數(shù)量、軍用油門推力及燃料消耗率、加力油門推力及燃料消耗率、工作性能等。

3)燃料類模型：描述作戰(zhàn)平臺(tái)或武器使用的燃料，主要性能參數(shù)包括：燃料類型、燃料容量。

4)武器類模型：描述作戰(zhàn)平臺(tái)的武器屬性，對(duì)地基、艦載、機(jī)載、潛射等武器的總體性能、特性參數(shù)、組成結(jié)構(gòu)及戰(zhàn)斗部參數(shù)進(jìn)行建模。

5)傳感器類模型：描述作戰(zhàn)平臺(tái)的傳感器設(shè)備屬性和探測(cè)識(shí)別功能，包括雷達(dá)、ESM、ECM、可見(jiàn)光、紅外、聲吶、掃雷等。

6)通信設(shè)備類模型：描述作戰(zhàn)平臺(tái)以及武器搭載的各類通信設(shè)備屬性，包括鏈路類型、通道、通信能力、通信距離、干擾狀態(tài)等。

7)彈藥庫(kù)類模型：描述作戰(zhàn)平臺(tái)的彈藥儲(chǔ)備屬性，包括裝甲防護(hù)等級(jí)、容量、裝載的武器類型及其數(shù)量、補(bǔ)給間隔時(shí)間等。

8)目標(biāo)特征類模型：描述作戰(zhàn)平臺(tái)以及武器被不同傳感器探測(cè)時(shí)的目標(biāo)特性，根據(jù)探測(cè)信號(hào)類別分為雷達(dá)、可見(jiàn)光、紅外光、主動(dòng)聲吶、被動(dòng)聲吶等。

9)決策類模型：描述作戰(zhàn)平臺(tái)根據(jù)戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)、作戰(zhàn)條令、任務(wù)狀態(tài)和行動(dòng)狀態(tài)等進(jìn)行分析判斷，做出合理作戰(zhàn)行為的過(guò)程，包括威脅評(píng)估、目標(biāo)瞄準(zhǔn)、導(dǎo)航更新、主要目標(biāo)確定、目標(biāo)分配、狀態(tài)轉(zhuǎn)換、火力分配等。

10)毀傷類模型：描述作戰(zhàn)平臺(tái)的毀傷狀態(tài)，毀傷裁決、水災(zāi)、火災(zāi)、毀傷狀態(tài)更新、搶修等。

11)機(jī)動(dòng)類模型：描述作戰(zhàn)平臺(tái)的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃，導(dǎo)航參數(shù)計(jì)算和運(yùn)動(dòng)參數(shù)計(jì)算。

12)掛載方案類模型：描述飛行作戰(zhàn)平臺(tái)所攜帶的武器方案。

13)掛架類模型：描述作戰(zhàn)平臺(tái)武器的發(fā)射裝置或其它掛載裝置，具體表現(xiàn)為發(fā)射筒、發(fā)射架、發(fā)射車、傳感器掛架等形式。

14)軌道類模型：描述太空作戰(zhàn)平臺(tái)的軌道位置，計(jì)算衛(wèi)星的緯度、經(jīng)度、高度和速度。

15)任務(wù)類模型：描述作戰(zhàn)平臺(tái)推演方要求按照指定流程的模型，包括打擊、巡邏、支援、布雷、掃雷、投送、轉(zhuǎn)場(chǎng)。

16)環(huán)境類模型：描述作戰(zhàn)平臺(tái)，包括天氣環(huán)境和水聲環(huán)境。

3.2 Agent類模型

Agent類模型是以實(shí)體類模型為藍(lán)本、以其它組件類模型為填充的具有感知、決策和執(zhí)行的類模型，是推演仿真中實(shí)際進(jìn)行交互的作戰(zhàn)實(shí)例的總稱。根據(jù)Agent類模型注冊(cè)的Agent實(shí)例，具有具體作戰(zhàn)平臺(tái)的特點(diǎn)和屬性，能夠模擬具體作戰(zhàn)平臺(tái)的性能和效能。大量Agent實(shí)例在仿真場(chǎng)景中交互，實(shí)現(xiàn)對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)復(fù)雜大系統(tǒng)(CAS)及殺傷鏈的建模。

考慮到殺傷鏈中探測(cè)、定位節(jié)點(diǎn)功能的高重合性和決策節(jié)點(diǎn)指揮的規(guī)則性和程序性，本文將殺傷鏈原本的“探測(cè)-定位-決策-打擊(OODA)”四類節(jié)點(diǎn)歸結(jié)為兩類節(jié)點(diǎn)：探測(cè)定位-決策打擊(OO-DA)，并據(jù)此定義探測(cè)定位Agent類模型和決策打擊Agent類模型，一個(gè)典型的Agent實(shí)例殺傷鏈如圖1所示。

圖1 典型的Agent實(shí)例殺傷鏈

3.2.1 探測(cè)定位Agent類模型

探測(cè)定位是采用一系列傳感、遙控、探測(cè)手段發(fā)現(xiàn)、定位和識(shí)別陸、海、空、天、潛目標(biāo)，發(fā)出警報(bào)信號(hào)，為抵抗或打擊敵方目標(biāo)提供響應(yīng)情報(bào)和反應(yīng)時(shí)間的重要支撐[9]，是殺傷鏈構(gòu)建的重要前提。

本文定義探測(cè)定位Agent類是一種有數(shù)據(jù)庫(kù)和規(guī)則庫(kù)的反應(yīng)型Agent，是仿真中一切具有探測(cè)、偵察、識(shí)別和預(yù)警功能的通用平臺(tái)范式，其結(jié)構(gòu)如圖2所示。其運(yùn)行原理是通過(guò)傳感器類模型獲取的敵方Agent特征，經(jīng)過(guò)特征類模型進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別，按照預(yù)先設(shè)置的規(guī)則庫(kù)和任務(wù)類模型，構(gòu)建殺傷鏈，最終將偵察到的敵方態(tài)勢(shì)消息傳遞給其它己方Agent，構(gòu)建殺傷鏈，并將數(shù)據(jù)記錄在數(shù)據(jù)庫(kù)中。

圖2 探測(cè)定位Agent類模型結(jié)構(gòu)圖

3.2.3 決策打擊Agent類模型

決策打擊是獲取戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)后，按照預(yù)先設(shè)置的指揮程式和交戰(zhàn)規(guī)則，選擇殺傷武器或作戰(zhàn)平臺(tái)消滅敵方目標(biāo)，為己方獲得戰(zhàn)場(chǎng)優(yōu)勢(shì)的重要保證，是殺傷鏈構(gòu)建的最終目的。

本文定義決策打擊Agent類是一種有數(shù)據(jù)庫(kù)和規(guī)則庫(kù)的反應(yīng)型Agent，是仿真中一切具有指揮、決策、防御和打擊功能的通用實(shí)例范式，其結(jié)構(gòu)如圖3所示。其運(yùn)行原理是通過(guò)探測(cè)定位Agent類模型或自身效應(yīng)器獲取戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)，按照預(yù)先設(shè)置的規(guī)則庫(kù)和任務(wù)類模型，匹配能夠有效打擊敵方Agent的武器，執(zhí)行殺傷鏈將目標(biāo)擊殺，并將數(shù)據(jù)記錄在數(shù)據(jù)庫(kù)中。

圖3 決策打擊Agent類模型結(jié)構(gòu)圖

4 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

評(píng)估系統(tǒng)設(shè)計(jì)包括仿真框架設(shè)計(jì)和效能評(píng)估算法設(shè)計(jì)。本文基于HLA/RTI仿真協(xié)議設(shè)計(jì)系統(tǒng)架構(gòu)，通過(guò)群決策層次分析法建立指標(biāo)體系并對(duì)仿真結(jié)果進(jìn)行評(píng)估。

4.1 推演仿真架構(gòu)

OpenRTI是一款持續(xù)維護(hù)的開(kāi)源RTI項(xiàng)目，包含了RTI 1.3、RTI 1516和RTI 1516e標(biāo)準(zhǔn)的接口庫(kù)，能夠?qū)⒎抡婀δ軐?shí)現(xiàn)、仿真運(yùn)行管理和底層通信傳輸分離，隱藏各部分的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)提供通用的、相對(duì)獨(dú)立的服務(wù)[10]。

本文應(yīng)用OpenRTI作為評(píng)估系統(tǒng)的仿真實(shí)時(shí)支撐環(huán)境，設(shè)定了3各客戶端聯(lián)邦成員和1個(gè)服務(wù)端聯(lián)邦成員，采用“集中推演、分布顯控 ”的強(qiáng)中心化分布式系統(tǒng)框架，應(yīng)用TCP與UDP相結(jié)合的通信模式，其聯(lián)邦結(jié)構(gòu)如圖4所示。其中，OpenRTI通過(guò)RTI接口函數(shù)向客戶端聯(lián)邦成員和服務(wù)端Agent聯(lián)邦成員提供服務(wù)，具體服務(wù)包括：包含聯(lián)邦管理、聲明管理、對(duì)象管理、所有權(quán)管理、時(shí)間管理、數(shù)據(jù)分發(fā)管理及輔助服務(wù)。

圖4 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

根據(jù)OpenRTI提供的服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)，按照DMSO提出的聯(lián)邦開(kāi)發(fā)和執(zhí)行過(guò)程模型(FEDEP)，本文定義如下聯(lián)邦對(duì)象模型(FOM)[11]：

①態(tài)勢(shì)對(duì)象類模型：聯(lián)邦執(zhí)行中更新Agent實(shí)例屬性值的類模型，包括目標(biāo)類，規(guī)則類，任務(wù)類，天氣類，情景類，實(shí)體類和事件觸發(fā)器類等；

②操控交互類模型：聯(lián)邦執(zhí)行中操作Agent實(shí)例的用LUA語(yǔ)言封裝的操作交互類模型，包括遠(yuǎn)程注冊(cè)Agent類，刪除Agent類，更新請(qǐng)求類，場(chǎng)景加載類，響應(yīng)請(qǐng)求類、響應(yīng)類和請(qǐng)求執(zhí)行LUA腳本類等；

需要加以區(qū)分的是：態(tài)勢(shì)對(duì)象類模型和操控交互類模型是Agent類模型實(shí)例與客戶端聯(lián)邦成員通信的媒介。Agent類模型和組件類模型及其實(shí)例只存在于服務(wù)端程序中，而態(tài)勢(shì)對(duì)象類模型和交互對(duì)象類模型及其實(shí)例是完成聯(lián)邦成員間交互的通信模板。

4.2 客戶端聯(lián)邦成員

客戶端聯(lián)邦成員是整個(gè)仿真系統(tǒng)參與人機(jī)交互的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，是實(shí)現(xiàn)“背對(duì)背推演”的指揮控制臺(tái)。推演方活導(dǎo)演方通過(guò)對(duì)客戶端的操控，實(shí)現(xiàn)對(duì)推演的編輯和控制。

客戶端聯(lián)邦成員由客戶端程序和RTI接口函數(shù)構(gòu)成，其成員結(jié)構(gòu)如圖5所示。在初始化階段階段，客戶端程序通過(guò)調(diào)用RTI大使訪問(wèn)RTI服務(wù)器，獲取加入聯(lián)邦和聲明發(fā)布/訂購(gòu)類等服務(wù)。在想定編輯階段，客戶端程序持續(xù)向服務(wù)端發(fā)送交互類實(shí)例，對(duì)平臺(tái)實(shí)例進(jìn)行注冊(cè)、屬性設(shè)置、任務(wù)設(shè)置、航線規(guī)劃和交戰(zhàn)規(guī)則等進(jìn)行設(shè)置。在推演仿真階段，客戶端程序通過(guò)回調(diào)聯(lián)邦大使接口函數(shù)，獲得推演過(guò)程中平臺(tái)實(shí)例數(shù)量、位置、毀傷等屬性更新，并將更新值通過(guò)圖形化界面實(shí)時(shí)向推演方展示。

圖5 客戶端聯(lián)邦成員結(jié)構(gòu)框圖

4.3 服務(wù)端Agent聯(lián)邦成員

服務(wù)端Agent聯(lián)邦成員是整個(gè)推演仿真的實(shí)際計(jì)算者和運(yùn)行者，是仿真系統(tǒng)的核心節(jié)點(diǎn)。不同推演方在服務(wù)端注冊(cè)的平臺(tái)實(shí)例，通過(guò)仿真核心的統(tǒng)一邏輯調(diào)度和仿真驅(qū)動(dòng)，完成指定想定的仿真推演[12]。

服務(wù)端Agent聯(lián)邦成員由服務(wù)端程序和RTI接口函數(shù)構(gòu)成，其成員結(jié)構(gòu)如圖6所示。在初始化階段，服務(wù)端Agent聯(lián)邦成員通過(guò)調(diào)用RTI大使接口函數(shù)向RTI服務(wù)器獲取聯(lián)邦的創(chuàng)建、加入和聲明發(fā)布/訂購(gòu)類服務(wù)。在想定編輯階段，服務(wù)端程序持續(xù)通過(guò)回調(diào)聯(lián)邦大使接口函數(shù)，獲取客戶端的交互類實(shí)例，并根據(jù)實(shí)例屬性值更新推演雙方的Agent類實(shí)例屬性。在推演方真階段，Agent類實(shí)例在聯(lián)邦執(zhí)行中通過(guò)函數(shù)調(diào)用和過(guò)程調(diào)用的方式進(jìn)行簡(jiǎn)易交互，產(chǎn)生平臺(tái)實(shí)例的屬性更新。服務(wù)端通過(guò)調(diào)用聯(lián)邦大使接口函數(shù)，持續(xù)向客戶端發(fā)布態(tài)勢(shì)對(duì)象類實(shí)例，更新平臺(tái)實(shí)例的屬性值，并將數(shù)據(jù)更新值存入數(shù)據(jù)庫(kù)中，生成態(tài)勢(shì)CSV文件。

圖6 服務(wù)端Agent聯(lián)邦成員結(jié)構(gòu)框圖

4.4 效能評(píng)估算法

效能評(píng)估是兵棋推演及仿真的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，是衡量想定及戰(zhàn)法優(yōu)劣的核心方法，是最終實(shí)戰(zhàn)及演習(xí)決策的重要依據(jù)。本文以評(píng)估海戰(zhàn)場(chǎng)想定中殺傷鏈效能的優(yōu)劣為目標(biāo)，提出了具有指標(biāo)層、數(shù)據(jù)聚合層的兩層評(píng)估體系，通過(guò)專家咨詢及筆者自身經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合的方式構(gòu)建指標(biāo)層的層次結(jié)構(gòu)模型，采用群決策AHP法解析各指標(biāo)的權(quán)重，應(yīng)用效用函數(shù)法在數(shù)據(jù)聚合層對(duì)仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，并將評(píng)估體系寫入效能評(píng)估工具，從而最終實(shí)現(xiàn)對(duì)仿真結(jié)果的針對(duì)性評(píng)估。其中，效能評(píng)估的結(jié)構(gòu)如圖7所示。

圖7 效能評(píng)估框架圖

4.4.1 層次結(jié)構(gòu)模型

層次結(jié)構(gòu)模型是一種由表征評(píng)估對(duì)象各方面屬性及其相互聯(lián)系的若干指標(biāo)構(gòu)成的、具有鮮明層次性和內(nèi)在聯(lián)系性的有機(jī)體系，體現(xiàn)了立體化、多層次和全方位的評(píng)估目標(biāo)，是效能評(píng)估中的基礎(chǔ)。本文的待評(píng)估對(duì)象為海戰(zhàn)場(chǎng)中的殺傷鏈，是一種多平臺(tái)協(xié)同的、有時(shí)序的鏈狀結(jié)構(gòu)，鏈中的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)的效能及數(shù)據(jù)鏈路的效能都是殺傷鏈中需要評(píng)估和判斷的重要部分。本文利用筆者自身對(duì)殺傷鏈的理解，參考文獻(xiàn)[13，14]的指標(biāo)構(gòu)建原則及方法，結(jié)合院內(nèi)及集團(tuán)專家群體的意見(jiàn)，構(gòu)建了基于“總效能-分效能-子效能”的三層序列型評(píng)估準(zhǔn)則體系，其層次結(jié)構(gòu)如圖8所示。

總效能層主要描述殺傷鏈的綜合效能。分效能層主要描述殺傷鏈的若干組成部分所產(chǎn)生的效能，具體為：探測(cè)節(jié)點(diǎn)效能、定位節(jié)點(diǎn)效能、指揮節(jié)點(diǎn)效能、打擊節(jié)點(diǎn)效能、電子對(duì)抗效能、通信鏈路效能及代價(jià)毀傷效能。子效能層主要刻畫各部分所包含的若干環(huán)節(jié)所產(chǎn)生的效能。準(zhǔn)則體系自下而上逐層按照加法規(guī)則進(jìn)行效能并得出總效能的效用值[15]。

圖8 評(píng)估層次結(jié)構(gòu)模型

4.4.2 指標(biāo)權(quán)重向量

指標(biāo)權(quán)重向量是一種由描述層次體系模型中各因素相對(duì)重要程度的若干權(quán)系數(shù)組成的系數(shù)向量，體現(xiàn)了定性與定量相結(jié)合、經(jīng)驗(yàn)與科學(xué)相結(jié)合的評(píng)估準(zhǔn)則，是效能評(píng)估的關(guān)鍵。

本文采用群決策AHP法對(duì)指標(biāo)權(quán)重向量進(jìn)行求解。群決策AHP法通過(guò)在經(jīng)典AHP法的基礎(chǔ)上增加了專家個(gè)體的權(quán)重，優(yōu)化了經(jīng)典AHP法忽略專家個(gè)體差異性的問(wèn)題，使得其求解結(jié)果更加具有合理性和科學(xué)性。群決策AHP法中的關(guān)鍵步驟如下：

1)采用“1-9標(biāo)度法”，向?qū)＜胰后w進(jìn)行咨詢打分，按照經(jīng)典AHP法對(duì)分效能層指標(biāo)及其對(duì)應(yīng)的子效能層指標(biāo)組逐一構(gòu)造判斷矩陣并進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，得到專家群體的主觀權(quán)重矩陣，其數(shù)學(xué)表式如式(1)所示。

W=(W1，W2，…，Wn)

(1)

式中，Wn表示由第n個(gè)專家通過(guò)打分求解出的主觀權(quán)重向量。

2)借鑒參考文獻(xiàn)[16]的專家打分聚合方法，引入專家客觀權(quán)重向量其數(shù)學(xué)表達(dá)式和求解公式如式(2)(3)所示。

w=(w1，w2，…，wn)

(2)

(3)

3)由專家主觀權(quán)重矩陣和專家客觀權(quán)重向量得到考慮專家權(quán)重的指標(biāo)綜合權(quán)重向量，其求解公式如式(4)所示

V=W×wT

(4)

式中，V為群決策AHP法最終求解出的指標(biāo)綜合權(quán)重向量。W表示由專家群體打分求解出的主觀權(quán)重矩陣。w表示專家群體客觀權(quán)重向量。

本文通過(guò)向院內(nèi)及集團(tuán)的相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜胰后w咨詢打分，經(jīng)過(guò)上述公式求解后，得出綜合權(quán)重向量。以層次結(jié)構(gòu)模型中分效能層為例，保留4位有效數(shù)字后，其數(shù)值如下：

V1=(0.1562，0.1591，0.1429，0.1369，0.1220，0.1634，0.1196)

4.4.3 數(shù)據(jù)效用聚合

數(shù)據(jù)聚合是一種解決數(shù)據(jù)之間的不可公度性問(wèn)題的方法，是效能評(píng)估的前提。其原理是將不同單位和量綱的數(shù)據(jù)通過(guò)轉(zhuǎn)換函數(shù)映射到規(guī)定的區(qū)間中，使得處理過(guò)的數(shù)據(jù)能夠直接參與評(píng)估運(yùn)算。本文根據(jù)子效能層指標(biāo)的特性，采用收益型效用函數(shù)f(t)和成本型效用函數(shù)g(s)對(duì)仿真產(chǎn)生的實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)聚合，將處理過(guò)的效用數(shù)據(jù)作為層次結(jié)構(gòu)體系子效能層的輸入。

收益型效用函數(shù)的特點(diǎn)是仿真產(chǎn)生的實(shí)際數(shù)值越大，轉(zhuǎn)換后的效用數(shù)值也越大，例如子效能層的目標(biāo)偵察效能、態(tài)勢(shì)感知效能和目標(biāo)命中效能等。其數(shù)學(xué)表達(dá)式如式(5)所示

(5)

式中，t表示子效能層指標(biāo)在仿真中產(chǎn)生的帶量綱的實(shí)際數(shù)值。T表示子效能層指標(biāo)在評(píng)估中設(shè)定的期望最小值。a表示調(diào)節(jié)系數(shù)。

成本型效用函數(shù)的特點(diǎn)是仿真產(chǎn)生的實(shí)際數(shù)值越大，轉(zhuǎn)換后的效用數(shù)值越小，例如子效能層的敵方偵察效能、節(jié)點(diǎn)毀傷效能和燃料消耗效能等。其數(shù)學(xué)表達(dá)式如式(6)所示

(6)

式中，s表示子效能層指標(biāo)在仿真中產(chǎn)生的實(shí)際數(shù)值。S表示子效能層指標(biāo)在評(píng)估中設(shè)定的期望最大值。b表示調(diào)節(jié)系數(shù)。

5 應(yīng)用驗(yàn)證

為了驗(yàn)證基于Agent建模的海戰(zhàn)場(chǎng)殺傷鏈評(píng)估系統(tǒng)及基于群決策層次分析法的殺傷鏈評(píng)估方法，本文設(shè)置紅方和藍(lán)方均為人工推演方，根據(jù)預(yù)先設(shè)置的想定進(jìn)行作戰(zhàn)方案制定和推演，并對(duì)推演結(jié)果進(jìn)行評(píng)估。

5.1 仿真

海戰(zhàn)場(chǎng)作戰(zhàn)想定為：在太平洋某處發(fā)生島礁爭(zhēng)端，藍(lán)方已先行控制島礁附近海域，藍(lán)方兵力未知。紅方接到上級(jí)命令，派遣海上兵力奪回島礁附近海域控制權(quán)。

由于沒(méi)有藍(lán)方兵力部署的情報(bào)，紅方派遣4搜某型驅(qū)逐艦前往目標(biāo)爭(zhēng)端海域。每艘驅(qū)逐艦搭載1架反潛作戰(zhàn)機(jī)和1架無(wú)人機(jī)。紅方將反潛機(jī)和無(wú)人機(jī)作為探測(cè)和定位節(jié)點(diǎn)，通過(guò)投放聲納浮標(biāo)和海面探測(cè)的方式，先行識(shí)別和確定藍(lán)方潛艇、戰(zhàn)機(jī)及艦艇數(shù)量和位置，構(gòu)建殺傷鏈，實(shí)施遠(yuǎn)程目標(biāo)指引。驅(qū)逐艦作為指揮和打擊節(jié)點(diǎn)，根據(jù)接收到的目指信息，對(duì)藍(lán)方目標(biāo)實(shí)施打擊，完成殺傷鏈打擊。

圖9 評(píng)估系統(tǒng)仿真界面

5.2 評(píng)估

服務(wù)端在推演過(guò)程中不斷更新包括實(shí)體狀態(tài)數(shù)據(jù)、目標(biāo)探測(cè)事件數(shù)據(jù)、OODA數(shù)據(jù)等9種仿真數(shù)據(jù)。仿真數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)效用聚合得到各子指標(biāo)的效用值，通過(guò)逐層加權(quán)求和得出最終殺傷鏈的綜合效能效用值。其中，紅方總效能層和分效能層各指標(biāo)評(píng)估結(jié)果如圖10所示。

圖10 評(píng)估系統(tǒng)評(píng)估界面

6 結(jié)論

本文基于Agent理論對(duì)海戰(zhàn)場(chǎng)殺傷鏈建模，采用分布式仿真方法進(jìn)行“紅-藍(lán)”對(duì)抗仿真，建立基于層次分析法的評(píng)估模型。實(shí)例整明，本文方法設(shè)計(jì)的系統(tǒng)能夠在指定想定下進(jìn)行推演仿真和效能評(píng)估并得出具體效用值，為后續(xù)殺傷鏈、殺傷網(wǎng)等新型作戰(zhàn)概念的建模、仿真與評(píng)估奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。