張國++沈治河
摘 要
相比傳統的作戰決策支持系統,智能決策系統具有自主決策、自學習的功能,本文分析了應激性作戰智能決策系統能力要求和系統構建需求,設計了智能決策系統體系結構,可為構建應激性作戰智能決策系統提供參考。
【關鍵詞】應激 智能決策系統 體系結構
應激性作戰是處理突發性威脅事件的作戰行動,如艦艇對空防御等。為提高應激性作戰的準確性和快速性,無人化和自動化決策是發展方向,我們稱這種集成了人的經驗和指揮的決策系統為智能決策系統,其智能核心是知識以及對知識的學習、運用能力。
1 應激性作戰智能決策系統能力要求
1.1 具備快速準確決策能力
由于攻防雙方在對抗中所采用的戰術的突然性,應激性作戰威脅事件的產生具有突發性,如艦艇對空防御的目標一般為反艦導彈,目前反艦導彈的速度均為音速或音速以上,而應對威脅的防空導彈的作用距離比較近,因此防御實施時間極短。這種威脅事件的突發性和應激作戰時間短的特點要求作戰系統能夠快速而準確地決策。
1.2 具備動態模糊決策能力
攻擊方在實時攻擊作戰時,往往會采用一定的隱蔽、欺騙和對抗手段,以達成隱蔽作戰的目的。另外,防御一方由于傳感器的性能限制,往往無法獲取來襲目標的全部信息。因此應激作戰的威脅信息相當一部分具有不確定性,如空中目標只能判定為小飛機或導彈;而目標類型則根本無法探知。威脅信息獲取的不充分會對決策的正確性造成影響。因此,智能決策系統除了能夠進行精確的確定性決策,還要能夠在信息不完備情況下的動態模糊決策。
1.3 具備學習能力
應激性作戰往往面對的作戰環境復雜,作戰對象多樣,且自身所具備的應對手段也是多樣的。智能決策系統預置的決策規則庫僅僅是應對復雜作戰態勢的一個小小子集,智能決策系統具有一定的學習能力,就可以在一定領域知識的指導下,隨著不斷的訓練和作戰使用積累數據,將有用的問題求解知識以適當的方式存儲起來,實現由數據到知識再到策略的轉變,不斷完善決策規則庫。
2 應激性作戰智能決策系統構建需求
2.1 決策知識獲取
應激性作戰智能決策系統的知識獲取主要有兩種模式:
(1)根據法規性權威知識和專家經驗等直接所提取集成的決策規則,是智能決策系統所依據的領域知識的直接來源。
(2)在作戰和訓練中積累了大量數據,海量的數據背后隱藏著許多重要的信息,從中挖掘和學習有價值的知識,補充完善智能決策知識庫。因此,智能決策系統不僅要有數據庫和專家知識庫,還具有支持機器學習知識庫。
2.2 決策知識表示
在構建智能決策系統的知識工程中,首要解決的問題是知識表示,即如何把應激性作戰決策知識分類、形式化表達并存儲到知識庫中。在知識庫的建造中知識表示處于中心地位,獲取的知識必須表示成某種形式。知識表示的好壞對知識處理的效率和應用范圍也有很大關系,還直接影響到對知識獲取和學習機制的研究。對于應激性作戰決策知識表示,要考慮兩個因素:
(1)符合指揮員的理解和運用習慣;
(2)要能夠形式化映射到計算機系統中,可以被計算機系統調用。
2.3 決策知識運用
應激性作戰智能決策所處理的決策問題通常為確定性問題和不確定性問題。不確定性問題即這類決策所輸入的決策要素不明確,具體表現為不完備性、模糊性和不確定性,很難找到固定的數學模型表達決策空間,傳統人的經驗加上計算機的計算支持模式不適合解決此類決策問題。隨著人工智能技術的發展,這類問題的解決目前有:動態貝葉斯網絡、模糊集、神經網絡、遺傳算法等人工智能技術。這些方法各自有其優點,因此,智能決策系統需要綜合運用合適的人工智能方法,構建智能學習和推理模塊。
3 應激性作戰智能決策系統組成
基于知識的智能決策系統是一個面向應激性作戰決策的計算機系統,系統要能夠支持上述需求的特定作戰領域的決策規則知識集成、表述和應用。其主要組成部分包括基礎庫、知識庫、知識獲取模塊和混合智能決策模塊,其體系結構如圖1所示。
(1)基礎庫:數據庫和模型庫;
(2)知識庫,問題庫、規則庫和結果庫;
(3)知識獲取模塊:包括兩個模塊,直接提取權威知識及專家知識轉換為決策規則的模塊, 基于專家規則和數據通過機器學習獲取決策規則的模塊;
(4)混合智能決策模塊:包括處理確定性問題的模型計算模塊、處理復雜不確定問題智能推理模塊和對決策結果解釋的模塊,其中決策結果的解釋一是面向指揮員,二是直接面向作戰系統。
智能決策系統是基于整個作戰過程知識的系統性應用,而不僅僅是解決作戰過程中的某一問題。智能決策的推理過程不僅僅是應用某組數學模型計算支持得出結論,而是一個模式識別、規則匹配和智能推理的過程。
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作者單位
張國(1979-),男,山東省萊蕪市人。博士研究生學歷。現為海軍大連艦艇學院科研部助理研究員。研究方向為輔助決策。
作者單位
海軍大連艦艇學院科研部 遼寧省大連市 116018