美國陸軍兵力結構分析方法*

呂學志，王多點，劉長江，李 行

（1.解放軍32179 部隊，北京 100021；2.解放軍32153 部隊，河北 張家口 075100）

0 引言

兵力結構分析涉及兵力如何構成，才能以最優結構完成當前所面臨的各種任務。兵力結構分析可能涉及不同層次，最低層應包括確定部隊番號，配備人員數量、軍銜、專業，配備裝備類型、數量和性能；在最高層次應該決定每種類型部隊的數量，該問題受到多種條件約束，如經費預算、戰略目標等。兵力結構分析對國防分析最為重要，意義最為深遠，也最為復雜。

自二戰結束以來，美軍各軍種都建立了運籌研究機構專門負責軍事問題研究。由于兵力結構涉及裝備、人員、訓練、作戰等眾多問題，美軍將其作為建設發展的重要問題進行研究。兵力結構設計論證一直都是美軍運籌研究的重點。編制結構設計也被納入了其任務范圍。例如，20 世紀50 年代，美國陸軍運籌辦公室的詹姆斯·W·約翰遜博士曾進行了詳細的部隊設計分析，這些分析產生于20 世紀50 年代美國陸軍的“五群制原子師”。20 世紀60 年代，越南戰爭期間，美國五角大樓研究和分析辦公室進行兵力結構分析以支持預算決策。自20 世紀80 年代以來，美國陸軍分析中心運用全陸軍分析為陸軍兵力結構決策提供支持，經過幾十年不斷的發展逐漸成熟，成為美國陸軍目前使用的主要方法。

美陸軍部隊職能任務分為7 個方面：1）國土安全；2）抵抗侵略；3）主戰行動；4）非重要地區內的非戰爭軍事行動；5）戰略預備；6）轉型；7）兵力生成。美國陸軍認為主戰行動和非戰爭軍事行動所需的兵力占總兵力的很大一部分，因此，針對主戰行動和非戰爭軍事行動的兵力結構分析最為重要，所以圍繞這兩部分職能任務的研究較為豐富。

本文主要從4 個方面對美國陸軍兵力結構分析方法進行綜述：首先，介紹針對主戰行動的兵力結構分析方法，主要包括基于仿真的方法和數學規劃方法；然后，介紹針對非戰爭軍事行動的兵力結構分析，主要包括任務分解方法、隨機分析方法和數學規劃方法；介紹針對其他職能任務展開的決策；最后，指出存在的不足及進一步研究方向。

1 針對主戰行動的兵力結構分析

1.1 仿真評估方法

仿真評估方法是全陸軍分析的量化部分，主要利用仿真方法來對兵力結構進行評估，判斷用于主戰行動的兵力是否有效。首先，介紹全陸軍分析流程；然后，介紹兵力結構評估的3 個步驟；最后，介紹全陸軍分析早期使用的仿真模型和目前使用的仿真模型。

1.1.1 全陸軍分析流程

全陸軍分析（TAA）過程基于仿真，提供戰略層面的兵力結構分析，側重于評估給定兵力結構在一段時間內為一系列作戰行動提供充足部隊的能力［1］。全陸軍分析中主要部分就是針對主戰行動對陸軍兵力需求進行決策，其分析流程如圖1 所示。在整個分析流程中，兵力結構評估是整個分析的重點。

圖1 兵力結構分析過程Fig.1 Analysis process of force structure

Step 1 編制想定。分析的本質是判斷兵力結構是否能有效完成使命。通常，美國陸軍對國防部長辦公室制定的國防計劃想定進行修改，以滿足分析需求。

Step 2 能力識別。兵力結構分析必須有助于設計部隊結構，而設計部隊結構需要通過從作戰指揮官、軍兵種、聯合參謀部、國防部長辦公室等處收集信息，從中分析出需要什么能力。

Step 3 開發可供選擇的兵力結構。在過去，兵力結構很少發生變化——往往只是基于裝備和技術的改變，或者對部隊的部署條令和政策進行修改。分析人員必須對可供選擇的兵力結構進行匯總，包括用于對照比較的現有兵力結構。

Step 4 對可供選擇的兵力結構進行評估。兵力結構評估主要包括3 部分：1）機動和部署分析。分析如何向戰區部署部隊，以在作戰之前形成部隊態勢。2）戰區戰役分析。借助一整套戰區戰役仿真模型來評估現有的作戰兵力結構或設計的兵力結構。3）作戰保障分析。對支援保障部隊進行分析，最終對主戰部隊進行“擴充”，增加適當的戰斗勤務支援部隊。

1.1.2 兵力結構評估

兵力評估包括3 部分內容：

1）機動和部署分析。對作戰部隊和作戰物資如何抵達戰區進行分析決策。美國陸軍在早期使用TRANSMO，后來又使用GDAS 進行機動和部署分析，下面還將詳細介紹這兩種模型。通過部屬分析，可得到作戰物資進入戰區的時間進度表，還能發現投送能力存在的不足。但應注意，研究從來都不能完整地描述戰區戰役的整個兵力結構。一旦兵力結構發生變化，分析人員就必須檢驗整個部隊的可部署性，特別是在確定保障部隊之后需要再次進行機動和部署性分析。該步驟為戰區戰役分析做好了準備。

2）戰區戰役分析。給定了想定和部署分析結果，分析人員就可以開始運行作戰仿真。在當前作戰行動計劃基礎上對戰役進行模擬，并根據未來條件進行調整，以加深對主戰行動的理解認識。過去，美陸軍分析人員常使用CEM 來模擬戰區戰役，后來陸軍選擇使用JICM。仿真結果包括不同戰役階段己方部隊前沿變化、部隊實力變化、人員裝備損失情況，以及彈藥消耗等情況。如上所述，分析人員需要對備選的兵力結構重復進行分析，以此得到滿意的兵力結構。仿真可為決策者提供人、裝、物的損失和消耗情況，決策者由此來決定對支援部隊的需求。

3）作戰保障分析。其主要目的是確定對支援部隊的需求。《戰略規劃指南》或戰役分析的結果可用于決定如何配置陸軍作戰部隊——師級部隊、獨立作戰旅的類型和數量。但分析人員必須獨立思考支援部隊，支援部隊包括作戰支援和后勤保障部隊。此外，這些分析都不考慮資源約束，尤其是人員實力。這一部分的研究目的是評估后勤任務量和人員傷亡情況，借助條令分配規則來確定支援部隊。

對支援部隊需求的計算依賴于關于不同類型支援部隊的美陸軍后勤條令規則。有兩種類型的規則源于模型和對野戰測試數據所進行的分析。第1類是存在規則。例如“每3 個師必須有1 個軍司令部。”這不是基于關于資源或任務的假設，而是基于其他部隊對某一部隊的支援能力。第2 類是任務量規則。該規則使用源自作戰仿真結果和任務量因子，建立各種類型支援部隊與后勤保障需求的聯系。仿真結果包括作戰部隊的機動、所占領的區域、彈藥與補給消耗，以及人員傷亡情況。

這一過程比較復雜，因為增加支援部隊就增加了支援需求的復雜度。其結果是，分析人員重復該步驟，直到有足夠的作戰支援和后勤保障部隊，包括對這些部隊的支援保障。FASTALS 可以實現這一功能，后來FORGE 替代該模型。

完成了對支援部隊的分析后，分析人員必須重復進行部署分析，以確保新得到的兵力結構始終是可部署的，這些支援部隊到達戰區的時間盡可能接近最初的評估，而不影響作戰模擬結果。如果兵力機動和部署發生了較大變化，足以產生顯著影響，那么整個過程就必須重復運行。否則，這一過程結束，得到了主戰行動所需的兵力結構。

1.1.3 早期仿真模型

20 世紀80～90 年代末，全陸軍分析應用的早期階段，主要使用的4 種模型：運輸模型（transportation model，TRANSMO）、概念評估模型（concept evaluation model，CEM）、戰術后勤空軍仿真模型（a tactical，logistical，and air simulation model，ATLAS）、戰區行政管理和后勤支援部隊仿真分析模型（force analysis simulation of theater administrative and logistics support，FASTALS）［2-3］。全陸軍分析使用了高分辨率作戰樣本生成器（COSAGE）模型來生成火力評分，作為概念評估模型（CEM）的輸入，如圖2 所示。

圖2 早期仿真模型Fig.2 Simulation model of early stage

TRANSMO 是一種模擬戰區內和跨戰區部署活動的仿真模型，起點和終點均最多達60 個。

CEM 是美陸軍使用的戰區戰役仿真模型，主要用于對常規聯合作戰行動進行戰略戰役層次的分析。CEM 是一個確定性的仿真工具，可描述到雙方陸軍旅、營級規模。（確定性，是指在仿真計算的每一步，不允許模擬超過1 種以上活動。）該仿真可評估戰區內給定兵力結構的有效性，還可評估給定兵力結構對人員、彈藥和裝備的需求。

ATLAS 是一種高度聚合的戰區級計算機兵棋模型。ATLAS 可以模擬地面戰斗、戰術空戰、后勤和戰區控制。ATLAS 是確定性模型，可以模擬位于10個獨立區域的敵方力量，評估己方部隊前沿變化、裝備損失和人員傷亡。

FASTALS 用于計算參加戰區戰役部隊所需的行政管理和后勤任務量，并生成兵力結構。FASTALS 是一種兵力計劃仿真，可用于開發一支平衡、分時間段、分區域的兵力結構。考慮的主要保障要素有：維修、營房、補給、運輸、醫療和后撤，以及人員替換等。支援部隊的需求量取決于保障作戰部隊所需的任務量，而作戰部隊的需求量來自于戰區戰役仿真模型。

1.1.4 后期仿真模型

20 世紀90 年代至今，全陸軍分析主要使用以下3 種模型，如下頁圖3 所示。

圖3 后期仿真模型Fig.3 Simulation model of later stage

全球部署分析系統（global deployment analysis system，GDAS）可以用于根據作戰想定進行戰略部署分析。利用GDAS，分析人員可以定義投送網絡，該投送網絡的逼真度可滿足分析需求。GDAS 重點對海、空戰略投送進行建模，描述了裝備、補給如何以集散裝的方式進行空海運輸，以及人員如何通過軍民航空運輸力量進行投送。GDAS 的主要輸入包括：可用的戰略投送力量、需要投送的聯合部隊、非現役部隊的機動與訓練時間需求，以及戰區內投送“作戰部隊”的預期能力。主要輸出是（作戰/作戰支援/作戰勤務支援）部隊從動員站到轉載港、卸載港、戰術集結地域的機動計劃方案。這成為戰區戰役仿真模型JICM 的一類輸入。

聯合一體化作戰模型（joint integrated combat model，JICM）與CEM 類似，JICM 也是一種戰區戰役仿真工具，用于對戰區聯合作戰行動進行戰略戰役級分析。JICM 可模擬全球范圍的戰略機動行動，以及多個戰區同時進行的作戰行動。JICM 主要用于以師、旅級分辨率模擬戰區戰役，還可靈活描述兵力結構以及指揮和控制，因此，它非常適合用于分析一些非傳統作戰想定或新作戰概念，如對轉型問題的研究等。盡管該模型也是確定性的，但可以描述戰場機動網絡，更真實地反映戰場中部隊的機動性。根據作戰想定中雙方武器數量和有效性數據、戰役戰術理論、預期的補給能力以及可用的聯合部隊等主要輸入信息，可進行戰區戰役、戰術行動分析。主要輸出包括己方部隊前沿隨著時間的變化、人員傷亡與裝備損失情況、彈藥消耗量和師/旅作戰強度，這些都將作為戰區后勤分析工具的輸入。

部隊需求生成工具（force requirements generator，FORGE）是一個在單機上運行、遵循高層體系結構（high level architecture，HLA）標準的分析工具，可用來確定平衡的、分時間段、分區域的陸軍編制和裝備表，以支援和保障戰區內作戰的陸軍部隊。此外，FORGE 也可用于研究非戰爭軍事行動問題。該分析工具用于描述戰區，包括運輸網絡和戰區基礎設施。FORGE 模擬戰區內作戰支援和作戰勤務支援部隊需求，其具體功能包括：裝備供應、消耗、貯存、保養，人員輪換、傷亡、被俘，戰區內的運輸，以及工事構筑和維護等。此外，還考慮了美國本土基地的部署、集結、投送、機動，以及重新部署等。

1.1.5 其他仿真模型

國防分析研究所（IDA）的Graham 等開發了一種隨機仿真模型，以研究美陸軍部隊組成和戰備政策對軍費預算和作戰能力的影響［4］。仿真模型描述的兵力結構細化到旅這一層級，該模型對戰略級兵力結構分析很有參考價值。

1.2 數學規劃方法

美國研究人員針對全陸軍分析條塊分割，沒有直接考慮人力、資金約束等不足，提出了多種規劃模型為兵力結構分析提供支持。

1.2.1 MARATHON

由于認識到戰備政策對兵力結構具有一定影響，美國陸軍分析中心開發了MARATHON（2011）［5-7］。基于MARATHON 有兩種分析兵力結構的方法：能力分析和需求分析。在已知兵力結構、具體任務和戰備政策的情況下，能力分析可給出需求滿足度和部隊利用率。需求分析根據各類部隊任務時間序列列表、基于時間的戰備政策，以及各類組成部隊比例矩陣，確定滿足某一任務集合所需的兵力結構。

MARATHON 模型使用離散事件模擬來解釋諸如陸軍兵力生成模式等因素的影響，具有啟發式優化接口，包括以先到先得的方式滿足需求的優先規則。2009 年，MARATHON 模型用于完成旅戰斗隊兵力組合研究。

1.2.2 BCTAO

作戰旅分配優化（BCTAO）模型由美國陸軍訓練與條令司令部分析中心（TRAC）開發，該模型是一個混合整數計劃，用于評估不同兵力結構方案在多種情況下滿足部署需求的能力（Salmeron 和Appleget，2014）［8］。2010 年，為了完成兵力組合研究，使用了MARATHON 和BCTAO。在考慮旅戰斗隊數量和類型、旅戰斗隊偏好和陸軍兵力生成模式要求等約束條件下，兩種模型都試圖通過選擇旅戰斗隊最大限度地滿足一定時間內的作戰需求，同時最大限度地降低作戰風險。

較之MARATHON，BCTAO 更好地考慮風險。在BCTAO 中，當任務需求首選的旅戰斗隊不可用時，或者當預計即將到來的任務需要該旅戰斗隊時，通過任務優先級，使旅戰斗隊與任務需求的分配更為合理，減少可能產生的風險。在MARATHON 中，如果沒有最優的旅戰斗隊，則選擇次優的旅戰斗隊，沒有考慮旅戰斗隊選擇可能產生的風險；任務需求以先到先得的方式滿足，并沒有為有限旅戰斗隊資源而考慮區分任務優先級。因此，即使在關鍵的重大作戰行動需求前一天出現規模較小的應急作戰需求，也會首先滿足應急需求。BCTAO 彌補了這一缺點，通過規劃人員認可的任務優先級優化任務分配。

1.2.3 其他規劃模型

Loerch 和Coblentz 建立了兩階段隨機規劃模型，用于開發資源受限的兵力結構，以最好地滿足不確定的部署需求［13］。

蘭德公司Klerman 等開發了一個兵力結構優化模型，該模型使用啟發式方法，通過最小化不可用性得分來解決多級兵力設計問題［9］。

SOUTHERLAND 和LOERCH 開發了一個整數規劃模型，以確定如何減少陸軍總兵力，以滿足指定的人員縮減目標［10］。優化數據源于不同總兵力條件下由MARATHON 得到結果。

CHECCO 等認為全陸軍分析方法沒有充分說明陸軍總兵力的適當規模和組成，也沒有說明如何隨著時間的推移進行調整，提出了一個陸軍兵力需求的多階段隨機規劃模型，包括由隨機模擬得到部署需求的離散概率分布和新的約束條件，以模擬循環多年國防規劃過程。模型可用來分析陸軍兵力應如何隨著時間的推移而變化，同時考慮到不同的人員類型、成本、機構和作戰力量，以及無法滿足部署需求的風險［11-12］。

SOUTHERLAND 和LOERCH 提出了一種近似動態規劃（ADP）方法，可以應用于支持資源小組的審議。該方法通過模擬軍事任務的發生、戰備需求以及滿足任務和戰備需求的陸軍部隊管理，在給定的約束條件下識別有價值的兵力結構變化。研究人員在近似動態規劃中運用了離散小波變換價值函數估計，計算結果表明，該方法性能優于應用貪婪啟發算法［13］。

2 針對非戰爭軍事行動的兵力結構分析

2.1 任務分解方法

非戰爭軍事行動，也被稱為小規模應急作戰行動（small scale contingency，SSC），主要包括國家援助、安全援助、人道主義援助、搶險救災、反恐、緝毒、武裝護送、情報的收集與分享、聯合演習、顯示武力、撤離非戰斗人員、強制實現和平、鎮壓暴亂以及支援地方政府等。本質上，非戰爭軍事行動都是各不相同的，分析人員必須為每項具體任務建立單獨的兵力包。因此，結構化的專題研討會似乎是解決這一問題的唯一方法。陸軍分析中心在目標兵力規劃全過程中運用任務分解方法來確定非戰爭軍事行動兵力包。如圖4 所示。

圖4 任務分解方法Fig.4 Task decomposition method

Step 1 編制綜合想定。想定給出了在規劃時限內部隊可能會面臨的各種任務。與分析主戰行動一樣，這些想定與《國防規劃想定》一致。此外，每種類型的任務都應具有多種想定，以說明部隊應完成的任務。

Step 2 任務-部隊分析。對于每個想定，進行兵力規劃的人要對任務和執行任務的客觀環境非常熟悉。要確定能完成任務的兵力，應遵循以下5個步驟：1）從兩個方面對任務進行分析：一是明確兵力要完成的任務和應實現的目標。分析威脅，包括其作戰行動概念和可用兵力，還應明確指揮官的作戰概念；二是對于每個目標，明確實現目標的條件，以及部隊必須達到的標準。例如，目標是恢復當地社會穩定，條件就可能包括敵方部隊的規模和部署，地形、天氣等。標準可能是實現目標所需的時間。2）針對每個目標，明確實現目標所需的特殊任務。由于許多非戰爭軍事行動都具有特殊性，都是獨一無二的，因此，整個評審小組在《通用聯合任務清單》基礎上明確其他一些需要完成的任務。3）為每項任務確定合適的部隊。通常一項任務由若干類型的部隊來共同完成。這樣評審小組選擇并收集備選部隊的相關信息。4）證明選中的部隊能夠完成實現某個目標所需的所有任務。如果同類型的部隊可以完成由若干個任務所組成的任務序列，那么一支部隊就能完成這些任務序列。如果任務是并發的，那么同一個類型的多支部隊需要共同實現該目標。5）證明選中的部隊可以實現所有的目標，這些部隊就可以完成任務。所得到的部隊列表就是針對某項任務而組建的特混部隊。

分析人員必須將針對特定任務的兵力清單與仿真模型得到的預測結果相匹配，以此來評估在響應非戰爭軍事行動時，應以怎樣的頻度和數量來部署這些部隊。

Step 3 兵力需求仿真預測。首先，利用仿真模型生成任務序列，然后根據任務和部隊的對應關系，得到部隊類型和數量的分布情況。

Step 4 兵力結構資源配置。完成了需求決策后，決策人員就得到了戰爭所需的每種類型部隊的數量，也掌握了要完成對一組非戰爭軍事行動所需的每類部隊數量的概率分布。不過這些需求總是會超出美國國會所允許的兵力總員額，因此，美陸軍最終決定向哪些部隊提供資源。

2.2 仿真預測方法

正如卡特等所說：冷戰和海灣戰爭后的兵力結構分析范式是確定可以應對若干重大地區沖突的武裝部隊的規模和結構，并假定執行其他類型行動所需的能力是成功應對重大地區沖突所需能力的一個子集［14］。在1996 年到1997 年的一系列“動態承諾”規劃活動中，國防分析團體開始放松“能力子集假設”，并考慮所謂“非戰爭軍事行動”對部隊規模和兵力結構的影響。卡特等人詳細描述了“動態承諾”系列規劃活動，指出海灣戰爭后的軍事行動對美國軍隊的需求很大，盡管這些任務中沒有一個是針對重大地區沖突的。由于不久以前作戰行動的性質將反映不久將來作戰行動的性質，規劃者們繼續設想，制定了一系列規劃想定和相關部隊清單。假設某個非戰爭軍事行動需求事件在未來某一時刻隨機出現，并通過研討會按順序確定對每個事件的響應。為了研究今后與以前相似假設對于結果的影響，陸軍分析中心進行了一系列分析，以研究非戰爭軍事行動的性質以及成功應對這些非戰爭軍事行動所需的兵力結構。

第1 項研究是DUBOIS 和KASTNER 完成的部署和遠征的隨機分析（SADE），試圖將排隊論應用于非戰爭軍事行動隨機出現規律的建模［15］。方法確定了所有事件的間隔時間、事件類型，以及6 種非戰爭軍事行動的類型和持續時間分布，使用這些分布來模擬非戰爭軍事行動任務的出現，以確定非戰爭軍事行動的分布和性質。

第2 項研究是DUBOIS 完成的部署和出動資源隨機分析（SARDE），該成果建立在SADE 分析的基礎上，以研究未來非戰爭軍事行動對兵力結構的影響。在部署和出動資源隨機分析中，分析員為每種行動確定所需的任務部隊（MTOF）。通過將任務部隊應用于SADE 模擬，分析人員就能夠確定每種類型部隊數量的概率分布［16］。

第3 項研究是HELMS 提出的基于以往作戰部署的需求隨機生成方法（RANGER IPOD），旨在解決當前陸軍兵力結構分析中未來想定較為單一的限制［17］。從本質上講，該方法使用基于數據統計過程創建了若干持續多年的想定，并利用MARATHON為每種想定確定了“理想”的兵力結構。然后，比較多種兵力結構方案的性能，以確定對于一系列想定而言最優的兵力結構。

2.3 數學規劃方法

LOERCH 和COBLENTZ 在SADE/SARDE 分析的基礎上，開發了一種在重大地區沖突和非戰爭軍事行動背景下的兵力結構分析方法［18］。該方法提出了一個兩階段資源分配隨機規劃。第1 階段根據重大區域沖突的確定性需求進行兵力結構分析；第2階段針對非戰爭軍事行動為部隊分配任務。該模型的第1 階段用于確定以兵力總員額為約束的可行解，而第2 階段針對非戰爭軍事行動，優化可行兵力結構的任務分配，以最小化風險期望。

3 其他類型職能任務的兵力結構分析

3.1 針對本土安全的兵力結構分析

美國陸軍部隊被賦予了多種與本土防御相關的職能：指揮與控制、導彈防御、信息保障、保護重要基礎設施、核生化襲擊后果管理、免遭大規模殺傷性武器或化學武器襲擊，支援地方政府機構，以及緝毒行動。美國武裝部隊參與本土安全，但職責上隸屬于國土安全部或地方政府。非戰爭軍事行動的兵力結構分析技術也同樣適用于國土安全的兵力結構分析。

3.2 針對戰略預備、轉型以及生成部隊的兵力結構分析

這3 類部隊不直接參與作戰。戰略預備部隊是一些初級的、未正式列入編制的部隊——主要是預備役部隊。轉型部隊不準備參與作戰，而是負責接受新式裝備、進行新式訓練。生成部隊主要在美國本土，包括軍事部隊和地方機構，如訓練與條令司令部（負責制定陸軍條令并指導所有陸軍部隊的訓練）、院校和訓練機構、存放裝備與作戰部隊供給的倉庫，以及用于投送作戰部隊的永久性軍事設施。要對這些部隊進行分析很難，因為這些部隊的結構都是非標準化的，而且執行的任務也不同。盡管這些部隊規模、職能的決策很重要，但相關的研究較少。CAMM 等建立了生成部隊人員-作戰人員（GTO）模型，是一種經濟投入- 產出模型，旨在將生成部隊的兵力投入與作戰部隊的服務產出聯系起來，但它缺乏一致的可信數據［19］。

4 存在不足及進一步研究方向

4.1 全陸軍分析

全陸軍分析是美國陸軍目前在實踐中使用的一種比較成熟的方法，但仍有不完善的地方。1）從解決問題來看，美國陸軍目前的全陸軍分析側重于作戰部隊，而對于戰備預備部隊、轉型部隊、生成部隊的有效決策分析方法較少。2）從分析方法特點來看，全陸軍分析階段性、順序性特征明顯，導致不能從整體上進行優化。例如，人力分析與兵力結構分析分開進行，而兵力結構分析與資金需求沒有直接聯系。盡管這些分析相互間有信息關聯，但它們都是在獨立地進行分析。3）從考慮因素來看，全陸軍分析沒有直接考慮資金約束。制定多年綜合資源計劃（如未來幾年國防計劃或FYDP 的陸軍部分）是一個艱巨的過程，如果沒有足夠時間修改主要計劃部分，或迭代以改進解決方案，就不能找到可行的解決方案。4）從分析手段來看，全陸軍分析依賴于GDAS、JICM、FORGE，分析流程比較復雜。5）從分析內容看，全陸軍分析是戰略層次的兵力結構分析，不能滿足戰術層次兵力結構分析的需求。因此，未來可能將向以下幾個方向發展：1）完善針對戰備預備部隊、轉型部隊、機構部隊的有效決策分析方法。2）結合數學規劃模型等運籌方法實現整體優化。3）簡化部分分析流程，在確保分析合理性的基礎上提高分析方法的實用性。

4.2 數學規劃方法

目前美國學者針對全陸軍分析條塊分割，沒有直接考慮人力、資金約束等不足，提出了多種規劃模型為全陸軍分析提供支持。目前存在的問題主要有：1）數學規劃模型求解復雜。由于現有的規劃模型考慮的因素較多，算法設計比較困難，求解速度也很慢。2）數學規劃模型針對性強，當假設條件、優化內容等發生變化后，需要重新建模，重新設計算法。今后，隨著計算機性能的提升，智能算法的不斷改進，數據規劃方法會發揮更大的作用。

4.3 任務分解方法

任務分解方法的主要優點包括：1）分析流程簡單明了且科學合理。該方法按照“戰略目標-想定-任務-部隊”的順序層層分析，環環相扣。2）適合于分析任何層級的兵力結構，具有層級通用性。全陸軍分析僅適用于戰略級陸軍兵力結構分析，而任務分解法適用于各個層級的兵力結構分析。3）適合于針對所有美陸軍職能任務進行兵力結構分析，具有領域通用性。盡管美陸軍將其主要用于針對非戰爭軍事行動、國土安全的兵力結構分析中，但是它也可以應用于其他大多數職能領域的兵力結構分析中，它是一種通用的方法框架。4）分析過程更為靈活，某些環節既可以簡化，也可以豐富深化。該方法的主要缺點包括：1）從分析方法特點看，分析階段性、順序性特征明顯，導致不能從整體上進行優化。2）從考慮因素來看，任務分解法同全陸軍分析一樣不能直接考慮資金約束。3）從分析手段看，需要仿真等其他工具的支持。未來，任務分解方法可能通過優化分析流程、與數學規劃模型結合、與仿真模型結合等方式更好地發揮其應用價值。

4.4 仿真預測方法

仿真預測方法致力于使用歷史數據來確定未來趨勢，并對未來非軍事作戰行動的數量和類型進行預測。在此基礎上，有學者就非戰爭軍事行動對部隊的數量和類型進行預測，也有學者將預測結果與數學規劃模型相結合，都得到了較好的結果。其存在的主要不足可能在于根據歷史數據來進行未來趨勢預測。特別是對于戰爭行動或者非戰爭軍事行動，其突發性、隨機性、不可預測性非常強，用最近的過去來預測最近的未來仍存在一些不合理性。因此，隨著未來性能更好的預測方法出現，仿真預測方法將會為兵力結構分析提供更有效的信息。

5 結論

美國陸軍在兵力結構分析研究方面積累了豐富的經驗，為我陸軍開展編制設計、編制論證提供了有益的借鑒。未來我陸軍可從以下幾方面展開研究：1）進行多層級的編制設計研究，既要包括旅（團）級規模數量的設計，也要涉及各兵種營、連、班的編制結構設計，做到理技融合，深刻把握編制設計的原理和規律。2）進行各職能部隊的編制設計研究，既要包括作戰部隊的編制設計，也要涉及科研院校、領導機關、保障機構等非作戰部隊的編制設計，摸清不同職能部隊編制設計的關鍵因素、機制。3）進行多種方法技術的綜合集成、優化組合，力求取得最佳的編制設計效果，為未來我陸軍各職能部隊各層級單元編制設計、論證提供堅實的技術支撐。