为应对现代战争中作战环境的不确定性问题,指挥员需具备实时优化作战行动过程(course of action,COA)的能力和手段,保证态势变化条件下的作战效能。本文考虑作战持续过程中战场态势变化、指挥员意图介入等因素,采用基于贝叶斯网络的行...为应对现代战争中作战环境的不确定性问题,指挥员需具备实时优化作战行动过程(course of action,COA)的能力和手段,保证态势变化条件下的作战效能。本文考虑作战持续过程中战场态势变化、指挥员意图介入等因素,采用基于贝叶斯网络的行动过程建模,研究反馈机制下的COA实时滚动优化策略,有效提升行动方案的适用性。通过仿真案例分析可知,滚动优化结构所生成的COA方案评价得分能够在单次优化的基础上提高15%以上,表明滚动优化结构的COA实时决策方法,能够克服复杂作战环境下战场态势和指挥员意图的实时变化影响,保证行动方案的全过程持续最优。展开更多
提出了用动态影响网(Dynamic Influence Nets,DINs)对指挥控制(Command and Control,C2)组织行动过程(Course of Actions,COA)问题进行建模的方法。该方法通过引入因果强度参数,替代了传统动态贝叶斯网络中的条件概率表。给出了利用因...提出了用动态影响网(Dynamic Influence Nets,DINs)对指挥控制(Command and Control,C2)组织行动过程(Course of Actions,COA)问题进行建模的方法。该方法通过引入因果强度参数,替代了传统动态贝叶斯网络中的条件概率表。给出了利用因果强度参数进行概率传播的具体计算方法。结合一个联合作战的仿真算例,验证了该建模方法的优越性和有效性。展开更多
Developing a course of action(COA) is a key step in military planning. In most extant studies on the COA development,only the unilateral actions of friendly forces are considered. Based on stochastic games, we propose...Developing a course of action(COA) is a key step in military planning. In most extant studies on the COA development,only the unilateral actions of friendly forces are considered. Based on stochastic games, we propose models that could deal with the complexities and uncertainties of wars. By analyzing the equilibrium state of both opponent sides, outcomes preferable to one side could be achieved by adopting the methods obtained from the proposed models. This research could help decision makers take the right COA in a state of uncertainty.展开更多
为了达到组织目标和任务使命,必须建立一系列彼此相互关联的、具有层次结构的活动和过程之间的关系。要实现对组织的有效管理,核心就在于通过计划建模和控制系统来协调这些关系。在介绍与分析SysML语言特点的基础上,建立了作战行动序列(...为了达到组织目标和任务使命,必须建立一系列彼此相互关联的、具有层次结构的活动和过程之间的关系。要实现对组织的有效管理,核心就在于通过计划建模和控制系统来协调这些关系。在介绍与分析SysML语言特点的基础上,建立了作战行动序列(COA,Course of Action)的形式化定义,提出了基于SysML的作战行动序列建模方法,并给出了应用实例。应用该建模方法,有利于提高作战行动计划的适应性和开放性。展开更多
文摘为应对现代战争中作战环境的不确定性问题,指挥员需具备实时优化作战行动过程(course of action,COA)的能力和手段,保证态势变化条件下的作战效能。本文考虑作战持续过程中战场态势变化、指挥员意图介入等因素,采用基于贝叶斯网络的行动过程建模,研究反馈机制下的COA实时滚动优化策略,有效提升行动方案的适用性。通过仿真案例分析可知,滚动优化结构所生成的COA方案评价得分能够在单次优化的基础上提高15%以上,表明滚动优化结构的COA实时决策方法,能够克服复杂作战环境下战场态势和指挥员意图的实时变化影响,保证行动方案的全过程持续最优。
文摘提出了用动态影响网(Dynamic Influence Nets,DINs)对指挥控制(Command and Control,C2)组织行动过程(Course of Actions,COA)问题进行建模的方法。该方法通过引入因果强度参数,替代了传统动态贝叶斯网络中的条件概率表。给出了利用因果强度参数进行概率传播的具体计算方法。结合一个联合作战的仿真算例,验证了该建模方法的优越性和有效性。
基金supported by the Natural Science Foundation of China(71471174)
文摘Developing a course of action(COA) is a key step in military planning. In most extant studies on the COA development,only the unilateral actions of friendly forces are considered. Based on stochastic games, we propose models that could deal with the complexities and uncertainties of wars. By analyzing the equilibrium state of both opponent sides, outcomes preferable to one side could be achieved by adopting the methods obtained from the proposed models. This research could help decision makers take the right COA in a state of uncertainty.
文摘为了达到组织目标和任务使命,必须建立一系列彼此相互关联的、具有层次结构的活动和过程之间的关系。要实现对组织的有效管理,核心就在于通过计划建模和控制系统来协调这些关系。在介绍与分析SysML语言特点的基础上,建立了作战行动序列(COA,Course of Action)的形式化定义,提出了基于SysML的作战行动序列建模方法,并给出了应用实例。应用该建模方法,有利于提高作战行动计划的适应性和开放性。
