基于體系重心算法的火力打擊目標排序方法*

張 睿,梁海民,趙士夯

(國防大學聯合作戰學院,河北石家莊 050084)

在未來信息化戰場上,信息網絡固然有其指令傳輸高效、戰場感知靈敏等優勢,同時也存在體系重心節點脆弱、抗毀性差等缺點,無處不在的網絡也意味著無處不在的弱點[1]。隨著聯合火力打擊戰法研究日益深入,體系破擊成為一體化聯合作戰的重要指導思想,其戰法核心是通過對敵作戰體系中的某一支撐節點實施打擊,達成“擊一點而癱一片”的毀傷效果。為此,國內外學者研究了多種目標排序方法,文獻[2-3]從層次分析的角度對目標排序進行了量化賦權分析,文獻[4-5]從模糊聚類的角度對目標排序進行了矩陣分析,文獻[6]從復雜系統角度構建體系模型分析目標排序,文獻[7]從證據鏈角度分析目標排序,文獻[8]從復雜網絡角度分析體系破擊的評估指標,文獻[9]從熵權角度分析了目標排序綜合評估指標。上述研究方法可歸為兩類:一類從單個目標出發對評估指標進行綜合衡量計算,優點在于效率高、好理解、計算簡單,缺點在于沒有考慮目標在體系中發揮的網絡關聯作用。另一類為從體系出發對目標在作戰網絡中發揮的作用進行關聯評估計算,優點在于體現了體系破擊的作戰思想,缺點在于網絡構建過于簡單,且并未融入指揮員的決策傾向,使結果難以預測和控制。本文在總結前人工作基礎上,通過自主設計的體系重心算法,在網絡體系中找到使網絡結構發生重大改變的體系重心節點,進而得到目標打擊排序。

1 算法原理

體系重心算法設計理念來源于實體網絡結構中的重心概念。所謂重心,是指物體處于任何方位時,各節點的重力合力都通過的那一點。任何實體網絡結構都存在重心節點,其特征為與其相連接的各邊受力相同,即該節點為整個網絡結構的平衡點。通過重心概念可知:節點相連接各邊承受重量的差別越小,則該節點距離重心越近。本文定義重心偏離度以衡量某節點的相連接各邊受力的最大差異。在圖1所示網絡體系中,G為重心偏離度最小的節點,從網絡體系構架分析,摘除G必定會造成整個體系的崩解。

圖1 體系重心節點示意圖

體系破擊戰法的核心目的在于通過打擊某一節點使敵網絡體系毀癱,從網絡體系構架分析,打擊距重心最近的節點最有可能造成網絡體系的重心發生重大偏離甚至造成體系崩解。因此算法的核心就在于找到網絡中的重心節點。

2 算法描述

體系重心算法設計的總體思路是:一是利用戰前梳理匯總出的理想目標清單、目標屬性表和目標關聯表,融合生成作戰體系超網絡;二是利用目標屬性表計算各節點、邊和子網絡的重量分值;三是利用重心偏離度算法對超網絡進行重心偏離度分析;四是根據目標打擊清單中各目標的重心偏離度確定火力打擊目標排序。算法流程圖如圖2所示。

圖2 體系重心算法流程圖

2.1 生成超網絡

超網絡的概念是美國科學家Sheffi等[10]在處理交織網絡時提出,特指高于而又超于現存網絡的網絡,超網絡也可看作是網絡的網絡,體現出超越一般網絡的復雜性和涌現性。超網絡理論對作戰體系建模產生重要影響,主要體現在:一是超網絡可將現存作戰數據分類并形成相互關聯的網絡數據,賦予數據全新的信息描述與解釋;二是超網絡的層次概念適用于作戰模塊和作戰進程區分,便于在作戰進程中實時篩選并簡化數據量,提升數據計算效率;三是超網絡的宏觀性配合戰場各類傳感器的實時數據,以及最新的數據挖掘和深度學習算法,能夠在海量數據中匹配出單一網絡無法探查出的新特征,并以眾多新特征提升軍隊整體作戰能力。本文為了區分作戰體系網絡與各子網絡,將作戰對抗體系超網絡劃分為如下子網絡:指揮控制網、偵察情報網、防空火力網、遠程火力網、近程火力網、后方保障網。各子網絡的劃分原則如表1所示。

表1 子網絡劃分表

2.2 計算重量值

本文對重量值做出定義:重量值用以衡量某節點(或邊、子網絡)在超網絡中能夠發揮出的使用價值,即使用程度越高,則重量分值越大。設超網絡中的第i條邊同時被k個子網絡包含,則定義其重量為k;設第j個節點的重要程度分值為Cj,對我威脅程度分值為Wj,易毀程度分值為Yj,機動能力分值為Jj,指揮員決策傾向權重分值為K,則重量Zj計算公式為

(1)

式中,若第j個節點屬于r個子網絡,而指揮員決策傾向為每個子網絡賦予不同權重時,則K的計算公式為

K=max{K1,K2,…Kr}

(2)

設第k個子網絡中包含有m條邊和n個節點,第i條邊的重量為Zi,第j個節點的重量為Zj,則第k個子網絡的重量Zk的計算公式為

(3)

2.3 分析重心偏離度

通過對重心概念的界定,重心節點應為所有節點中各邊重量差異最小的節點,本文將重量差異命名為重心偏離度。重心偏離度用以衡量某節點在超網絡中的平衡狀態,重心偏離度越小則該節點在超網絡中的位置越接近重心,在超網絡中發揮的體系支撐作用越大。計算關鍵節點的重心偏離度算法描述如下:

1)從該節點出發,累加與其相鄰的所有邊的重量;

2)從與其相鄰的所有邊出發,累加能夠訪問到的下一個節點重量(不允許重復訪問);

3)重復1)和2),直至訪問到鄰接子網絡或者訪問不到下一個節點為止;

4)若訪問到鄰接子網絡,則累加相連的所有鄰接子網絡重量之和;

5)若訪問不到下一個節點,則返回累加的重量值。

6)設節點序號為i,該節點共有n條邊與其相連接,各邊傳遞的重量為Zj(1≤j≤n),則重心偏離度pi計算公式為

pi=max{Z1,Z2…Zn}-min{Z1,Z2…Zn}

(4)

7)重復1)-6),計算出所有節點的重心偏離度。

2.4 統計目標排序

使用重心偏離度算法即可計算出各實體目標的打擊排序,由于排序結果是依據指揮員決策傾向的主觀賦值計算得出,易造成排序結果的失真。本文引入蒙特卡羅仿真實驗方法對排序結果進行統計分析,主要步驟如下:

1)確定指揮員的決策傾向限制條件,并根據限制條件隨機生成權重序列;

2)根據權重序列調用體系重心算法計算火力打擊目標排序,保存排序結果;

3)重復1)和2),整理統計排序結果,生成各目標的打擊排名統計情況輸出。

3 實例分析

輸入初始條件:戰時動態獲取的目標打擊清單如表2所示。

作戰籌劃階段擬制的理想目標清單、目標屬性表和目標關聯表如表3-5所示。

設指揮員決策傾向為“防空火力網>偵察情報網>指揮控制網>遠程火力網>近程火力網>后方保障網”。根據體系破擊思想確定火力打擊目標排序,具體計算流程如下:

1)生成超網絡。首先根據理想目標清單和目標關聯表生成超網絡,如圖3所示。

2)計算重量值。設指揮員主觀決策權重為防空火力網6分,偵察情報網5分,指揮控制網4分,遠程火力網3分,近程火力網2分,后方保障網1分,則根據表1計算所有邊的重量;根據公式(1)計算所有節點的重量;根據公式(3)計算所有子網絡的重量。子網絡重量如表6所示。

表2 目標打擊清單

表3 理想目標清單

表4 目標屬性表

表5 目標關聯表

圖3 未加邊重超網絡圖

表6 子網絡重量表

3)分析重心偏離度。以M101為例,根據重心偏離度算法,與M101相連接的邊傳遞重量Z101分別為

(5)

根據公式4,計算M101的重心偏離度P101為29.75。進而求得各實體節點的重心偏離度,如表7所示。

表7 實體目標重心偏離度

4 算法應用

通過實驗設計制作“聯合火力打擊目標排序軟件”驗證算法的科學性和有效性,軟件的主要實現功能:在給定目標打擊清單和指揮員決策傾向的基礎上自動生成火力打擊目標排序,提供定量分析的目標排序統計結果,并形成量化輔助決策建議。實驗計算機配置:聯想筆記本電腦運行MFC程序,配置:Intel酷睿雙核處理器T7300 2.0GHz;3G內存;32位Win7操作系統;vc6.0編程環境。

4.1 模塊設計

軟件由數據導入模塊、網絡顯示模塊、決策傾向模塊和輔助決策模塊組成。數據導入模塊用于錄入理想目標清單、目標屬性表和目標關聯表,軟件自主計算每個目標節點的對應重量并格式化顯示。網絡顯示模塊用于形成理想目標的關聯矩陣,并調用“UCINET軟件”生成網絡圖,便于指揮員分析各目標在超網絡中的支撐作用,為定下指揮員決策傾向做準備。決策傾向模塊由指揮員根據主觀決策確定對各子網絡的打擊先后排序。輔助決策模塊用于輸出計算機量化計算后產生的輔助決策建議,供指揮員參考決策。軟件的整體界面如圖4所示。

圖4 軟件整體界面

4.2 實驗分析

1)對比分析。為了驗證該算法有別于傳統的重要程度排序法,選取目標打擊清單中的重要程度排名進行參照對比,對比結果如表8所示。

表8 目標排序對比結果

通過對比,本算法產生的排序結果和重要程度排序法差別較大,原因主要是本算法考慮了網絡體系對各目標的關聯影響,從體系角度確定各目標的綜合價值,相比于傳統方法,本算法確定的目標排序更科學合理。

2)效率分析。為了驗證該算法是否滿足戰場指揮時效性要求,對蒙特卡羅仿真實驗的整體用時進行效率分析,結果如表9所示。

表9 算法用時統計/ms

由表9可知,本算法可在1分鐘內對指揮員提出具體輔助決策建議,并提供量化分析結果,時效性滿足作戰指揮需求。

4.3 效果顯示

軟件運行結果如圖5所示。

圖5 軟件運行結果

5 結束語

本文在給定理想目標清單、目標屬性表、目標關聯表的基礎上,設計出基于超網絡構架的體系重心算法,實現了火力打擊目標的排序,較傳統的基于經驗的重要程度排序法更能體現體系破擊戰法思想,較同類體系評估算法更有效率。其創新點有:一是引入理想目標清單,彌補目標打擊清單的信息片面性,使超網絡構架更完備;二是構建出區分層次的超網絡,從網絡宏觀視角審視各火力打擊目標在作戰網絡中的體系價值;三是以體系重心算法代替傳統的以目標重要程度確定打擊排序的經驗做法,從體系破擊角度分析各目標在體系中發揮的體系重心節點作用;最后使用蒙特卡羅仿真實驗方法進行隨機權重匹配,并根據指揮員的決策傾向生成排序結果量化統計,使打擊目標排序更具科學性,為指揮員在作戰中快速確定火力打擊目標排序提供了量化輔助決策建議。