基于行為驅動的綜合戰能表達與計算邏輯構建方法*

（海軍92337部隊 大連 116023）

1 引言

內場仿真推演是裝備試驗鑒定活動的重要組成部分。傳統基于指標推演［1～4］的方式在戰役級以上規模的推演中或許有效，但在戰術級對抗推演中難以反映交戰進程在行為驅動下的時變與隨動特性，不能有效評估裝備在任務下的作戰效能。為更加真實準確地評估“人+裝備”的綜合效能，文獻［5］提出以戰能作為戰斗力的測度，以戰能環交互模擬交戰各方的真實對抗過程。文獻［6］分析了戰能的組成和層次化關系，但尚未建立起各戰能分量之間的動態關聯與制約關系，對紅藍各方戰能交互計算的邏輯還不清晰。本文通過對戰能分量進行梳理分析，基于共享實時變量的方式構建戰能分量各自的函數表達，搭建起各分量之間的關聯與制約關系，在此基礎上將戰能分量與戰能環階段進行對應，形成基于作戰任務的戰能分量控制與技術方法，最后通過設計用于戰能計算的實驗引擎，實現戰能交互對抗的仿真計算。

2 基于共享變量池的綜合戰能表達方法

2.1 行為驅動綜合戰能的內涵

作戰過程本質上是能量“積蓄-感知-傳遞-轉化”的過程［7～8］，即戰能環運行過程（如圖1所示）。在感知階段主要運用裝備的探測（識別）能力，對另一方而主要運用其隱蔽能力；在傳遞階段主要運用裝備的攻擊能力，對另一方而言主要運用其防御能力；轉化階段是對攻防結果的效果分析；積蓄階段是在未接觸之前對裝備各能力的優化布勢以及對其他各階段的優化控制。據此，將裝備綜合戰能分為探測能、隱蔽能、攻擊能、防御能和保障能五大第一層級的分量。其中，保障能雖在戰能環運行中不起直接作用，但卻是其他四項戰能分量的運行基礎和總體約束。

圖1 戰能環運行和轉移過程

2.2 行為驅動的共享變量池構建方法

對某一作戰裝備來說，作戰行為包括指揮員的指揮決策行為和戰斗員操作行為，而指揮員與戰斗員的行為之間通過規程來約束。要實現行為驅動，需對行為進行建模，并構建行為庫［9～11］。

首先，對指揮員的口令等指揮決策行為進行規范，并拆解為基本口令，建立指揮員口令庫；其次，對各戰位的回令、操控等操作行為進行規范，建立戰位操作庫；再次，根據作戰手冊和規程，構建指揮口令到戰位操作之間的組織關系與時序關系；最后，將行為劃分為獨立行為和非獨立行為兩種類型。獨立行為的意義明確，不依賴前序行為和裝備狀態；非獨立行為可能引起多個結果，需根據前序行為和裝備狀態來確定。對行為模型加上使用的條件約束，形成層次化有機關聯的可執行行為庫。

最底層的戰位操作行為對應系統各設備的響應，根據設備的機理函數和響應曲線，可構建完備的底層變量集以及每個變量在行為驅動下的響應函數/曲線，形成可用于戰能分量計算的共享變量池。如圖2所示。

圖2 共享變量池構建方法

共享變量池由與裝備各分系統對應的若干組基本變量組成P=[A;B;C;…]，如指控系統基本變量A=[a1;a2;a3;…]、動力系統基本變量B=[b1;b2;b3;…]、信息系統基本變量C=[c1;c2;c3;…]等。

2.3 基于共享變量池的綜合戰能關聯表達方法

在裝備作戰實驗仿真推演過程中，變量池中的基本變量在行為驅動下是實時響應和動態變化的。這些基本變量是計算戰能分量的必要參數，另外戰能分量計算還與作戰環境和交戰對手基本變量的響應情況相關。綜合戰能的表達通常以五個一級戰能分量各自計算與表達為主，僅在戰能環的積蓄階段構建優化布勢的目標函數，以實現戰能分量在總體約束下的優化配置時計算綜合戰能。綜合戰能計算表達的原理框架如圖3所示。

圖3 基于共享變量池的綜合戰能表達方法

對于紅藍對抗的仿真推演來說，戰能分量的計算需要實時獲取紅方的共享變量池數據、藍方共享變量池數據以及作戰環境的參變量，如紅方探測能分量EhT=fhT(bi，cj，hk，…，b′m)與紅方信息系統基本變量、動力系統基本變量（產生噪聲）、作戰環境參變量、藍方動力系統基本變量等有關。綜合戰能的計算需根據不同的作戰任務構建相應的目標優化函數，通過改變戰能分量的取值以求得綜合戰能最優，實現在戰能環積蓄階段的優化布勢。

3 基于戰能分量的計算邏輯構建方法

3.1 戰能分量與戰能環的對應關系

戰能環是對交戰過程的描述，在不同的戰能環階段所需運用的戰能分量是存在主次差異的，如表1所示。

表1 戰能分量與戰能環的對應關系

在戰能積蓄階段，需要根據作戰任務、作戰對手、作戰環境對五個一級戰能分量進行合理分配，綜合考慮；在戰能感知階段，主要考慮充分利用己方探測能和隱蔽能，在進攻態勢下偏重探測能的運用，在防御態勢下偏重隱蔽能的運用；在戰能傳遞階段，主要考慮充分利用己方的攻擊能；在戰能轉化階段，主要考利如何有效利用己方防御能。保障能是作戰裝備的動力（如油料、電池等）、載彈量、人員自持力等方面的綜合考量，是戰能對抗的基礎支撐，是戰能環各階段戰能分量的運用起著約束條件。

3.2 基于任務的戰能分量計算邏輯

在戰能分量設計中，探測能和隱蔽能是一個事物的兩個方面，對己方是探測能，對另一方就是隱蔽能；對己方是隱蔽能，對另一方即是探測能。兩者的計算方式和采用的共享變量都是一致的，不同的是建立在共享變量基礎上的優化目標函數不一樣，如此便可以根據紅藍各方的不同任務來對各自的戰能分量采取對應的優化策略。攻擊能和防御能亦是如此。

在仿真推演過程中，僅需要計算探測能或隱蔽能中的一個，攻擊能和防御能中的一個。選擇哪一個進行計算的判據是根據當時的作戰態勢確定的：在進攻態勢下，計算探測能和攻擊能；在防御態勢下計算隱蔽能和防御能。

3.3 基于戰能環的戰能分量優化方法

在交戰過程中，各方通過不斷獲取的戰場信息由指揮員決策和戰斗員操縱驅動戰能環運轉、控制戰能分量進行動態博弈以達成作戰目標。

對己方戰能控制主要有兩種方式，一種是由于作戰行為、戰能交互等引起戰能的急劇變化，而改變了作戰進程的走向；另一種是通過戰能在時間上的積累效應達成某種作戰效果。對關鍵時間點上瞬態變化的處理以及對作戰鏈路進行時間積累，即是戰能函數的“微/積分”問題。

1）建立行為驅動戰能函數。建立以行為驅動模型為頂層、控制模型為中間層、實體狀態模型為底層的逐層驅動戰能的函數關系，實現戰能函數在作戰行為的驅動下實時動態變化。

2）構建戰能函數微分觸發框架。對作戰行為、戰場環境變化、戰能交互結果等多種觸發因素進行邏輯組合，建立完備的戰能函數微分觸發框架。

3）確定微分點與積分線。根據戰能函數微分觸發框架確定微分點；以戰能分量為線索，根據微分點對作戰進程的影響情況，選擇能夠影響或改變作戰進程的微分點作為起始點和結束點，確定各自分量的，具有不同時長的積分線。

以戰能函數的“微/積分”處理為基礎，通過對微分點、積分線、戰能函數的控制，在總體約束下對作戰鏈路、信息鏈路及毀傷鏈路進行優化，在動態博弈中輸出優化的應對策略，提高交戰勢能。

4 基于戰能環交互對抗的計算引擎設計

以戰能函數“微/積分”處理為技術支撐，通過對作戰鏈路的組裝與評估，根據掌握的戰場態勢優選出作戰鏈路作為下步應對策略，驅動多層結構的戰能函數，實現其動態變化。

以戰能的感知、傳遞、轉化為線索建立戰能交互的微分判據及積分判據。通過交戰雙方戰能實時變化情況與當前的時空狀態計算兩者之間的邏輯關系，與交互判據進行比對，確定交戰雙方戰能感知、傳遞及轉化的情況，反饋給戰能控制引擎，觸發下一個對抗進程。戰能交互計算引擎有兩種應用模式。

1）人在回路紅藍實時背靠背對抗推演模式，如圖4所示。紅藍單個指揮員采用口令驅動及指揮員加若干主要戰位使用戰位驅動的推演方式。在試驗想定的約束下，驅動行為/口令自動封裝為單條數據表頁式行為，并進行類型判別，對獨立行為采用搜索引擎調用相應的數據真值類戰能模型，對非獨立行為調用相應的數據增量類戰能模型使用計算引擎進行計算。戰能環判據模塊根據實時輸入的紅方戰能和藍方戰能進行計算和判別，控制戰能環的運行，并將戰能相互作用結果反饋至雙方相應戰位。AI智能決策模塊與戰能環判據模塊相接，提取決策網絡和價值網絡相關信息，形成對當前態勢的判斷，并優選出下一步行為方案，推送給紅方（或藍方）指揮員輔助其進行下步決策［12］。如此循環遞進，不斷驅動交戰進程實時向前發展。

圖4 人在回路紅藍實時背靠背對抗推演模式

2）超實時閉環仿真模式，如圖5所示。超實時閉環仿真是基于規則構建方案空間，通過對每一個方案進行仿真推演評估，探索指揮員認知外的交戰涌現性問題。

圖5 超實時閉環仿真模式

5 應用示例

對任意兵力，可用AFX，Y表示，其中X表示交戰中的某一方，如我方（S）、敵方（E）、友方（F）、中立方（N）；Y表示兵力類型，如陸上兵力（L）、水下兵力（Q）、水面兵力（S）、航空兵力（K）、航天兵力（T）。

圖6 兵力的數學表示

對任意兵力，可將其戰能描述為探測能、隱蔽能、攻擊能、防御能、保障能，分別用ET、EY、EG、EF、EB表示。上述各能力又可細化為對陸上目標、水下目標、對水面目標、對航空目標以及對航天目標的探測能、攻擊能、防御能、保障能，前三項能力為對敵方，后一項能力為對己方。

圖7 兵力戰能的數學表示

對某一兵力在戰場上的勢，可用其所在的位置、戰能來表示，其位置和戰能是隨時間動態變化。AFX，Y·Location表示兵力所在位置，對于不確定信息，其位置是在空間上的概率分布，并隨時間變化，PAFX，Y·Location=P(M，N，t)為在某一空間單元中兵力存在的概率，且對任意時刻t0，有∑P(M，N，t0)=1。

對任意兵力，其戰能分布在以其所在位置為中心的一定空間內，并隨著時間動態變化。

注：戰能的具體數據來源于作戰試驗數據與作戰實驗仿真推演數據。

圖8 兵力位置的概率分布

1）單個兵力的戰能，可用AFX，Y·ET=E([M0，N0]，x，y，t)表達，x，y表示與中心位置點的距離，若為三維空間，上述表達式應修正為AFX，Y·ET=E([M0，N0]，x，y，z，t)。

2）多個兵力的整體戰能，由于兵力之間信息的聯通，各兵力戰能可進行融合，達到協同作戰效果。戰能融合并不是簡單的相加，對不同的戰能特點，計算方式各異。如兩個兵力戰能融合有：（1）取較大值；（2）取較小值；（3）相加（k1·E1+k2·E2，其中 0≤k1≤1 ，0≤k2≤1）；（4）延時相加 (k1·E1+k2·E2(Δt))等方式。

圖9 多兵力戰能分布

6 結語

交戰對抗級仿真推演重在準確反映各種細節，才能在“人+裝備”相結合的過程中評估裝備的作戰效能。通過構建行為驅動綜合戰能進行交互的計算的方式能夠很好地實現基于進程的分析評估。

本文通過對綜合戰能進行分解和溯源，從指揮員到戰位驅動的角度入手構建共享變量池，各戰能分量在聚合計算中交叉利用了己方、對方、環境的參變量，從而實現了戰能分量之間的動態關聯表達。在綜合戰能關聯表達的基礎上，針對推演過程提出了計算邏輯構建方法，并設計了用于仿真驅動的戰能計算引擎，建立了一套完整的戰能仿真推演方法，為后續仿真推演軟件平臺開發提供了技術方案。