面向协作式网络化的作战计划生成过程模型
作战概念模型
作战概念模型什么是作战概念模型，以及它的重要性和应用领域。
作战概念模型是指为了描绘、解释和预测战斗和战争行动的关键概念而构建的一个理论框架。
它是战略规划和军事决策过程中的重要组成部分，能够帮助指挥员和决策者更好地理解战场环境、战术原则和行动步骤。
在作战概念模型中，军事专家和战略规划者利用各种战争理论和经验教训构建一个结构化的框架，以模拟和思考战争行动的可能形式和结果。
这些模型通常基于现有的科学原理和数学模型，以及对实际战争经验的总结和分析。
通过使用这些模型，指挥员可以更好地预测和评估不同战略选择的结果，并做出更明智的决策。
作战概念模型的重要性非常明显。
首先，它可以帮助决策者更好地理解战场环境和战术原则。
通过深入研究和建模，决策者能够更清楚地认识自己的实力和弱点，同时也了解敌人的行动和意图。
这种了解可以为战场上的指挥和行动提供宝贵的洞察力。
其次，作战概念模型可以用于预测和评估战争行动的结果。
通过建立不同的战略假设和参数，决策者可以模拟和评估不同的战场情景和结果。
这有助于指挥员制定更明智的决策，避免潜在的风险和错误，最大程度地提升作战效能。
此外，作战概念模型还可以用于培训和教育。
通过建立模拟训练环境，决策者和士兵可以在没有实际战斗的情况下进行训练和演练。
这种虚拟的训练可以帮助他们熟悉战场环境和作战原则，提高决策和执行的能力。
同时，模型也可以用于教育学生和新晋指挥员，让他们更好地理解战争的本质和方法。
作战概念模型的应用领域非常广泛。
首先，它在战略规划和决策制定中起到重要作用。
通过使用这些模型，决策者可以更好地了解和评估不同战略选择的可能结果。
其次，模型可以用于战场指挥和军事行动的监控和控制。
在战斗中，指挥员可以根据模型的分析和预测做出实时决策，调整战术和资源配置，以取得最佳效果。
此外，作战概念模型还可以用于评估和改进现有的军事技术和装备。
通过对现有战场系统的建模和仿真，军事研究人员可以评估不同武器和设备的性能和优势，为未来的军事装备采购和研发提供重要参考。
层次任务网络的作战计划建模及生成技术
层次任务网络的作战计划建模及生成技术1. 引言1.1 概述在现代战争的背景下，作战计划的建立和生成是决定作战效果的重要环节。
传统的作战计划建模与生成方法存在着一些问题，无法很好地应对复杂多变的作战环境。
而层次任务网络（HTN）技术被广泛应用于解决此类问题，可以更加灵活和智能地进行作战计划建模与生成。
1.2 文章结构本文将围绕层次任务网络的作战计划建模与生成技术展开详细讨论。
首先，我们将介绍层次任务网络的概念、定义及其在实际应用中所具有的特点。
之后，将探讨层次任务网络在作战计划建模方面的应用领域以及其优势和局限性。
接着，将深入研究作战计划建模技术，包括整个战役规划过程以及相应的建模方法与工具，并通过实践案例分析来验证其有效性。
在此基础上，我们还将探索作战计划生成技术，包括策略生成框架、智能算法应用以及成功案例分享。
最后，将总结回顾既往内容，并对技术发展趋势进行预测，提出后续研究方向建议。
1.3 目的本文的目的是深入研究层次任务网络的作战计划建模与生成技术，探索其在现代战争中的应用潜力。
通过对作战环境复杂性和多样性的有效应对，能够提高作战计划制定的智能化水平和作战效果。
同时，本文还旨在为相关领域的研究者和实践者提供一个系统全面的参考，以促进相关技术的进一步应用与发展。
2. 层次任务网络概述：2.1 定义与特点:层次任务网络（Hierarchical Task Network, HTN）是一种用于建模和描述复杂任务的方法。
在HTN中，任务被组织成一个层次结构，每个层次都包含更加具体和细化的子任务。
这种分层结构可以帮助规划者更好地组织和管理任务，并提供了一种高效的方法来解决复杂的问题。
HTN由德国计算机科学家Nilsson在1973年首先提出，并在AI规划领域得到广泛应用。
它主要由两个部分组成：任务网络（Task Network）和方法库（Method Library）。
任务网络定义了问题空间中的任务以及它们之间的关系，而方法库则包含了执行每个任务所需的具体行动序列。
网络空间作战：机理与筹划
2.5美国空军网络空 间作战力量和指挥控
制体系
2.6美国海军网络空 间作战力量和指挥控
制体系
2.7美军网络空间作 战人才的选拔、培养 与模拟训练
2.8美军网络空间作 战演习
3.1网络空间作战武 器基本内容
3.2网络空间心理战 武器
3.3网络空间态势感 知武器
5.5网络空间作战态 势感知的体系结构及
其组成
5.6网络空间作战态 势感知系统的设计
5.7网络空间作战态 势感知的评估
5.8网络空间作战态 势感知的预警
6.2网络空间进攻 的主要手段
6.1概述
6.3网络空间进攻 中的作战战法
7.2网络空间作战 的预防手段
7.1网络空间作战 防御基础 Nhomakorabea7.3网络空间作战 防御的响应手段
目录分析
1.2网络空间的概 念、组成与特点
1.1网络空间的作 用与影响
1.3网络空间作战 的内容特征和能力
要求
1.4网络空间作 战环境与作战 流程
1.5网络空间作 战与其他作战 之间的关系
2.1美国网络空间作 战战略分析
2.2美国网络空间作 战基本政策和策略的
制定
2.3美国网络空间作 战力量及其指挥控制 机制
网络空间作战：机理与筹划
读书笔记模板
01 思维导图
03 目录分析 05 读书笔记
目录
02 内容摘要 04 作者介绍 06 精彩摘录
思维导图
本书关键字分析思维导图
战略
体系
机理
筹划
建设
控制
体系
网络空间
网络空间
控制
第章
联合作战方案信息交换模型
联合作战方案信息交换模型孙光明;杨光;马政伟;赵鑫业【摘要】分析联合作战方案要素及它们之间的关系,创建联合作战方案字典,并建立联合作战行动模型.最后,提出一种形式化的信息交换模型.结果表明:该模型提升了联合作战软件的作战效能和维护效率,为作战软件的发展提供了支撑.【期刊名称】《系统仿真技术》【年(卷),期】2018(014)003【总页数】7页(P204-210)【关键词】联合作战;信息交换模型;形式化描述;数据模型【作者】孙光明;杨光;马政伟;赵鑫业【作者单位】海军大连舰艇学院作战软件与仿真研究所,辽宁大连 116018;海军大连舰艇学院科研学术处,辽宁大连 116018;海军大连舰艇学院作战软件与仿真研究所,辽宁大连 116018;海军大连舰艇学院作战软件与仿真研究所,辽宁大连116018【正文语种】中文【中图分类】TJ391;TJ761.1在高技术条件下的现代战争中,指挥信息系统已经成为基于信息系统的体系作战的重要基础。
为有效提高体系作战效能,指挥信息系统逐渐向网络化、一体化、智能化的方向发展,为作战方案的处理及应用提供了全新的舞台。
基于信息系统的体系作战中,指挥信息系统呈现出多系统、多层次、分布式的同步协同作战特点,作战方案处理及应用过程中数据、信息、知识的交换、共享、复用等问题日益突出,成为制约体系作战效能发挥的瓶颈问题之一。
因此,作战方案相关的信息交换模型迫切需要科学先进的描述理论与方法,以满足体系作战中共享与一致性理解、互操作与智能处理以及复用的巨大需求。
作战方案是使用作战兵力达成一定战役或战斗目的的计划文件,是组织、指挥部队作战行动的依据性文件[1],也是作战意图和作战决心的集中体现[2-3]。
公共的规范和结构化表示是作战方案信息自动化交换的前提。
结构化信息以信息交换模型的形式来表示,以通用的方法学或技术(如统一建模语言(UML)、可扩展标记语言(XML)等)来建立及文档化[4]。
生成式对抗网络研究综述
1.2.1 DCGAN DCGAN 是用一定程度改进的 CNN 取代
了 GAN 中的生成网络和判别网络，该算法将 有监督学习中的 CNN 和无监督学习中的 GAN 结合，为 GAN 的训练提供了很好的网络结构， 同时提高了训练过程的稳定性和生成结果的质
量。该模型还实现了通过特征学习或是特征向 量计算得到一个稳定的向量来进行特定变换。 1.2.2 WGAN 及 WGAN-GP
尽管 wasserstein 距离极大地提升了 GAN 的效果，但仍在理论上存在训练不稳定和模式 丢失的问题。Facebook 的两位研究者融合了 两种非对抗方法的优势，并提出了一种名为 生成式隐含最近邻 GLANN（Generative Latent Nearest Neighbors） 的 新 技 术。 该 方 法 首 次 使 用 了 GLO 来 嵌 入 训 练 图 像， 从 而 克 服 了 IMLE 的指标问题。由 GLO 为隐含空间引入 的线性特性能让欧几里得度量在隐含空间 Z 中 具有形义含义。GLANN 方法集中了 IMLE 和 GLO 的双重优势：易采样、能建模整个分布、 训练稳定且能合成锐利的图像。该方法经过使 用已确立的指标评估发现其显著优于其它的非 对抗方法，同时其表现也比当前的基于 GAN 的模型更优或表现相当。GLANN 也在高分辨 率图像生成和 3D 生成上得到了出色的结果。
GAN 是作为一种图像生成建模技术，在 图像生成任务上有广泛的应用，主要在于：
（1）能训练有效的无条件图像生成器； （2）一种能用于不同域之间无监督图像 转换的方法； （3）一种有效的感知式图像损失函数（如 Pix2pix）。 GAN 有明显的优势，固然也有一些关键 的劣势： （1）GAN 很难训练，具体表现包括训练 过程非常不稳定、训练容易导致模式崩溃以及 对超参数极为敏感； （2）GAN 有模式丢失问题—只பைடு நூலகம்建模目 标分布的某些模式而非所有模式。
基于深度强化学习的兵棋推演决策方法框架
第４１卷第２期２０２０年４月国防科技ＮＡＴＩＯＮＡＬＤＥＦＥＮＳＥＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＶｏｌ ４１ꎬＮｏ ２Ａｐｒ２０２０㊀[收稿日期]㊀２０１９－０９－１６[作者简介]㊀崔文华ꎬ女ꎬ博士ꎬ工程师ꎬ研究方向:运筹分析与智能决策ꎻ李东ꎬ男ꎬ博士ꎬ工程师ꎬ研究方向:机器学习㊁军事智能ꎻ唐宇波ꎬ男ꎬ博士ꎬ副教授ꎬ研究方向:兵棋推演与作战模拟ꎻ柳少军ꎬ男ꎬ博士ꎬ教授ꎬ研究方向:运筹分析与智能决策ꎮ基于深度强化学习的兵棋推演决策方法框架崔文华ꎬ李㊀东ꎬ唐宇波ꎬ柳少军(国防大学ꎬ北京㊀１０００９１)㊀㊀[摘㊀要]㊀针对兵棋推演的自动对抗问题ꎬ文章提出基于深度学习网络和强化学习模型来构建对抗策略ꎮ文章结合深度强化学习技术优势ꎬ立足多源层次化的战场态势描述ꎬ提出面向智能博弈的战场态势表示方法ꎻ将作战指挥分层分域的原则同即时策略游戏中的模块化和分层架构相结合ꎬ提出一种层次化和模块化深度强化学习方法框架ꎬ用于各决策智能体与战场环境交互的机制以及对抗策略的产生ꎻ为满足实际作战响应高实时特点ꎬ提出压缩的深度强化学习ꎬ提升模型输出速度ꎻ为改善对不同环境的适应性ꎬ提出利用深度迁移学习提升模型泛化能力ꎮ[关键词]㊀兵棋推演ꎻ深度强化学习ꎻ态势表示ꎻ压缩学习方法ꎻ深度迁移学习[中图分类号]ＴＰ１８ꎻＥ９１㊀㊀[文献标识码]Ａ㊀㊀[文章编号]㊀１６７１－４５４７(２０２０)０２－０１１３－０９ＤＯＩ:１０ １３９４３/ｊ ｉｓｓｎ１６７１－４５４７ ２０２０ ０２ ２１㊀㊀引言随着人工智能第三次浪潮的到来ꎬ战争的智能化趋势已愈发凸显ꎬ而且呈现出从计算智能向感知智能再到认知智能的发展与应用趋势ꎮ２０１７年美军率先提出 算法战 并成立相关机构开展系统研究ꎬ正式拉开了认知智能在军事领域的应用探索ꎮ此后ꎬ 马赛克战 决策中心战 等作战概念的相继发布ꎬ标志着美军军事智能化转型的脚步从概念到实践的加速推进ꎮ２０２０年２月１１日ꎬ美国战略与预算评估中心发布题为«马赛克战:利用人工智能和自主系统实施决策中心战»的研究报告ꎬ更进一步明确智能化战争的核心技术路线ꎬ即人工智能技术和自主化系统ꎮ其中ꎬ人工智能主要是用于开发决策辅助工具ꎬ以协助指挥官管理快速而复杂的作战行动ꎬ提升决策优势ꎬ进而取得竞争优势ꎮ未来战争到底怎么打ꎬ人工智能提供何种程度的辅助决策ꎬ不能凭空想象ꎮ当前最常用的辅助筹划和决策工具是兵棋ꎬ算法支撑下的兵棋推演和作战实验可以验证战法和检验行动ꎬ因此可以通过研究兵棋推演的智能化来探索辅助决策的智能化ꎮ实现兵棋推演智能化的本质是解决不确定性系统的智能博弈与决策问题ꎬ核心是对抗策略建模与学习技术ꎮ实现智能决策的技术途径包括深度学习和强化学习技术ꎮ其中ꎬ在拥有大量训练数据的情况下ꎬ深度学习技术可以捕捉人的经验和直觉ꎬ结合高效算法和工程实现ꎬ已经在图像识别㊁语音识别和自然语言处理等领域逼近或超越人类感知ꎮ在规则不完备㊁信息不完全的情况下ꎬ强化学习技术通过试错机制与环境交互ꎬ通过最大化累积奖赏来学习最优策略ꎬ具有强大的决策能力ꎬ在控制领域有广泛的应用前景[１]ꎮ基于以上军事需求与技术研究现状ꎬ本文主要探讨以兵棋系统为依托的基于深度强化学习的决策技术框架ꎮ㊀国防科技㊀２０２０年第２期(总第３２１期)图１㊀基于深度强化学习的兵棋推演决策方法框架㊀㊀一、基于深度强化学习的智能决策框架设计深度学习是机器学习的一种ꎬ其概念源于人工神经网络的研究ꎬ含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构ꎮ深度学习利用多层网络结构以及非线性变换ꎬ通过组合低层特征形成更加抽象㊁易于区分的高层表示ꎬ以发现数据的分布特征ꎮ强化学习通过最大化智能体获得的累计奖赏值ꎬ以得到学习过程的最优策略ꎬ因此更加侧重学习解决问题的策略ꎮ深度强化学习是将深度学习的感知能力和强化学习的决策能力相结合[２]ꎬ被认为是迈向通用人工智能的重要途径[３]ꎮ深度强化学习方法由谷歌公司的ＤｅｅｐＭｉｎｄ团队提出ꎬ可直接根据输入的图像进行控制ꎬ无需任何人工编码和领域知识ꎬ具有很强的通用性ꎮ在如策略游戏[４－６]㊁机器人控制[７－８]㊁参数优化[９－１１]等具有挑战性领域均有不俗表现ꎮ深度强化学习基本原理是采用深度神经网络作为强化学习中的价值函数的逼近[５]ꎬ避免传统迭代优化的方法在连续动作和状态空间中失效的缺陷ꎮ以经典的Ｑ－ｌｅａｒｎｉｎｇ为例[９]ꎬ其目的是建立从状态(Ｓ)到动作(Ａ)的价值函数ꎬ以保证每次在特定状态中采取价值最大的动作ꎬ迭代方法如下:Ｑ(ＳｔꎬＡｔ)ѳＱ(ＳｔꎬＡｔ)＋α[Ｒｔ＋１＋γｍａｘａＱ(Ｓｔ＋１ꎬａ)－Ｑ(ＳｔꎬＡｔ)](１)采用深度神经网络逼近价值函数Ｑ(ｓꎬａꎻθ)ʈＱ∗(ｓꎬａ)ꎬ其中θ为神经网络参数ꎬ是待学习的部分ꎮ这样ꎬ在连续的动作空间上ꎬ采取经验回放的技术累计智能体与环境交互产生的经验数据ꎬ包括状态㊁动作㊁奖励等组成的样本ｅｔ＝(ｓｔꎬａｔꎬｒｔꎬｓｔ＋１)ꎬ使得求梯度成为可能ꎮ在分析人在回路的对抗推演时不难发现ꎬ人类指挥员正是基于每一个回合的当前态势分析ꎬ结合战损㊁战果等反馈来进行决策ꎮ因此ꎬ兵棋推演中对抗策略的产生可以采取类似的途径ꎮ将深度学习方法应用于战场感知数据的智能化分析处理ꎬ可迅速自主地辨明战场形势ꎬ增强指挥员对态势的分析和理解ꎮ利用强化学习可辅助指挥员高效决策ꎬ提升指挥控制效能ꎬ从而将信息优势转化为决策优势ꎮ强化学习的关键一步是需要对动作定义奖励函数ꎮ从某种意义上讲ꎬ奖励信号引导学习模型的走向ꎬ很多深度强化学习项目的失败根源于奖励函数的设计不合理或者奖励信号的响应不及时ꎮ在ＤｅｅｐＭｉｎｄ与暴雪公司合作开放的 星际争霸２ 学习环境中ꎬ开发者定义了 暴雪分值 为当前己方资源㊁等级㊁单位和建筑的加权ꎬ供强化学习算法参考[５]ꎮ兵棋推演中可结合当前态势ꎬ综合己方战果战损统计㊁资源剩余和目标达成情况ꎬ加权定义反馈值作为奖励函数ꎮ由于作战指挥结构具有天然的层次性ꎬ并遵循分域控制的原则ꎬ简单套用深度强化学习难以兼顾全局ꎮ复杂的战场环境也给学习系统带来挑战ꎬ响应高实时的决策特性决定了策略产生系统不宜过于庞杂ꎮ而作为一般的机器学习方法ꎬ难免对所学样本产生过拟合ꎬ不易泛化到新的学习环境中去ꎮ针对上述问题ꎬ本文提出基于深度强化学习的智能决策框架ꎬ如图１所示ꎮ其中ꎬ各决策智能体对应于实际作战中各级指挥员ꎬ采用层次化和模块化的方法描述智能决策的一般框架ꎮ４１１㊀崔文华ꎬ等:基于深度强化学习的兵棋推演决策方法框架图２㊀战场态势要素图按照兵棋推演中的决策流程ꎬ态势描述用于解决决策的输入问题ꎬ将兵棋各类数据的融合统一描述为战场态势ꎮ各决策智能体在此框架下优化ꎬ主要是解决深度神经网络快速响应和对复杂战场环境的适应等问题ꎬ分别采取网络压缩和迁移学习的手段ꎮ二、面向智能博弈的战场态势表示战场态势的表示是对抗策略生成的前提ꎮ完备准确的态势表示意味着从输入空间到输出策略的逻辑可能ꎮ研究表明ꎬ美军指挥员高度依赖 认知导向的决策模式 ꎬ即在理解战场态势的基础上按照认知结果决策ꎬ而少部分是运用理性或分析导向的决策模式ꎮ针对瞬息万变的战场态势ꎬ指挥员按照察觉变化㊁理解原因㊁预测走向的认知模式对态势进行感知ꎬ分析判断敌我双方力量对比㊁部署和环境等形成的状态和形势ꎬ从而做出决策ꎮ战争是不完全且不完美信息的动态微分博弈ꎬ是最复杂的对抗活动[１２]ꎮ由多个作战主体连续决策产生的战场状态空间近乎连续ꎬ造成战争博弈树无法遍历覆盖的困境ꎮ近年来ꎬ智能博弈领域的发展已经对智能体动作空间约简有一些积累ꎬ如用于 星际争霸２ 中的层次化强化学习将宏观动作分组ꎬ类似做法也可以用于状态空间的简化ꎮ用于描述战场态势的要素可大致分为五类:社会/政治/经济环境类㊁战场环境类㊁兵力部署与作战能力类㊁重要动态目标类及对抗措施类ꎮ态势要素的分类结构如图２所示ꎬ其中每一子类要素由若干指标组成ꎮ在兵棋推演中ꎬ指挥员主要通过态势图来获取理解战场态势所需的信息ꎮ１ 态势图态势是指对抗各方的作战及保障力量的当前状态ꎬ由各种棋子表示ꎬ是对战场的实时直观呈现ꎮ不同对抗方视角下ꎬ感知的信息完整性和时效性依赖于各方的侦察情报能力ꎮ态势图主要包５１１㊀国防科技㊀２０２０年第２期(总第３２１期)括战场环境(包括地形㊁气象等)㊁部队当前任务及行动㊁装备设施的当前状态㊁路径信息(运动目标的轨迹)和动态信息(交火㊁位置变化等)ꎮ利用态势图可以掌握己方兵力在什么位置㊁执行何种任务ꎬ可以通过侦察手段了解敌方兵力所在位置(依赖于侦察时间㊁可能具有滞后性)ꎬ可以判断敌方兵力行动动态作战企图ꎮ２ 战场情况报告各级兵力向上一级指挥机关上报的各种报告ꎬ包括任务执行反馈㊁遭遇敌情㊁交战毁伤㊁后装保障㊁突发事件及各阶段定期信息汇总等内容ꎮ利用报告可以掌握本方部队作战情况及各类保障情况ꎬ如任务进展是否顺利㊁物资是否短缺㊁情报保障是否及时等ꎮ３ 统计数据对战果战损㊁物资消耗等数据的统计ꎮ通过分时段对己方部队的人员㊁装备㊁各类目标的损失与后勤物资的消耗进行分类汇总ꎬ以及基于本方情报侦察力量对所获取的战果进行统计ꎬ使指挥员对上一阶段作战效果有一定的客观认识ꎮ态势统一描述将以上三种信息分层分域融合ꎬ以向量化方法来表征当前战场情况ꎮ依托现有兵棋构建智能博弈系统既要考虑影响作战决策的全要素ꎬ又要对已有输入特征重新设计ꎮ值得注意的是ꎬ深度学习的发展已越来越倾向于使用原始特征直接作为机器模型输入ꎬ而不是手工设计各种复杂的特征ꎮ深度学习直接使用原始像素作为输入ꎬ深度神经网络通过原始像素逐层学习到更高层的概念ꎮ结合自主对抗策略生成关键技术 深度强化学习ꎬ采用 态势图背后的逻辑数据＋统计数据＋各种报告 作为态势描述向量ꎬ结合具体想定下的特定任务ꎬ决定态势表示中的主要内容ꎬ直接将原始数据 堆 成向量ꎮ目前ꎬ态势表示的难点在于以统一的方式融合不同信息来源ꎮ由于组成态势各特征分量由于量纲不同ꎬ需要对历史批量数据进行归一化处理ꎮ研究推演对抗数据ꎬ总结各分量数值分布规律ꎬ可以作为在线使用时特征向量归一化的依据ꎮ三、智能指挥决策分层学习架构２０１８年ꎬ南京大学俞扬课题组提出采用层次化深度强化学习解决 星际争霸２ 中动作空间巨大问题[１３]ꎮ腾讯ＡＩ实验室联合两所美国高校发表了人工智能应用于 星际争霸２ 的文章ꎬ分别提出了基于扁平化动作结构的深度强化学习智能体ＴＳｔａｒＢｏｔ１和基于分层动作结构规则控制器的智能体ＴＳｔａｒＢｏｔ２[１４]ꎬ均战胜了游戏内置作弊级ＡＩꎮ这些层次化的学习架构天然适合作战分层指挥分域控制的原则ꎬ给了我们构建基于深度强化学习的对抗策略优化的启发ꎮ在即时策略游戏中ꎬ由于超长视野的复杂决策和众多智能体有所分工ꎬ使得层次化实现成为可能ꎮＴＳｔａｒＢｏｔ１采用了宏观动作和强化学习相结合的架构ꎬ顶层控制器负责管理经手工编码的１６５个宏观动作ꎬ分为５组ꎬ控制器本身策略采用强化学习实现ꎬ如图３所示ꎮ宏观动作和预设的硬编码规则避免了学习算法陷入细节决策中ꎬ有效压缩了动作空间ꎬ使强化学习产生对抗策略成为可能ꎮ在现代联合作战指挥控制中ꎬ分层指挥已经成为原则之一ꎮＴＳｔａｒＢｏｔ１将智能体动作按宏观动作分组ꎬ决策部分集中到上层控制器ꎬ解决了战争博弈中作战实体众多㊁动作空间无限等问题ꎬ将对抗策略的产生集中到决策智能体本身上来ꎮ定义动作空间和态势后ꎬＴＳｔａｒＢｏｔ１使用现成的深度强化学习算法ꎬ即采取深度Ｑ网络(将Ｑｌｅａｒｎｉｎｇ和卷积神经网络结合在一起)架构和近端策略优化算法ꎮＴＳｔａｒＢｏｔ１的一大缺点是一组预定义动作一旦被选择ꎬ只能全部执行ꎬ这种以执行空间换决策空间易造成任务执行资源的浪费ꎬ并可能带来负面结果ꎮＴＳｔａｒＢｏｔ２将ＴＳｔａｔＢｏｔ１中的宏观动作进一步划分为微观动作ꎬ使得操作更为精准ꎬ代价是决策链更长ꎮ尽管ＴＳｔａｒＢｏｔ２中的控制器也可以采用强化学习训练ꎬ但论文最终将控制器部分也使用硬规则编码ꎮ实践证明ꎬ这种做法是有效的ꎮ２０１８年ꎬ几乎在同时并行展开的另一项研究由美国加州伯克利大学研究人员发表(简称ＢｅｒｋｅｌｅｙＢｏｔ)[１５]ꎬ他们提出模块化的深度强化学习架构ꎬ在 星际争霸２ 中也取得了不错的成绩ꎮ这项研究与ＴＳｔａｒＢｏｔｓ类似ꎬ将先验知识融入学习系统中去ꎬ将 星际争霸２ 决策按功能划分为几个独立模块(工兵管理㊁建筑㊁战斗㊁微操管理和监视)ꎬ每个模块分别负责自己的职权范围ꎬ如图４所示ꎮ这一点与现有的兵棋系统中６１１㊀崔文华ꎬ等:基于深度强化学习的兵棋推演决策方法框架图３㊀ＴＳｔａｒＢｏｔ１宏观－强化学习架构图４㊀ＢｅｒｋｅｌｅｙＢｏｔ学习架构的指令分组不谋而合:作战行动按区域分陆上㊁空中㊁海上㊁常导㊁特种㊁情报和后装ꎬ陆上有分合成部队㊁炮兵㊁防空㊁工程防化等ꎮＢｅｒｋｅｌｅｙＢｏｔ采用Ａ３Ｃ算法优化深度学习策略ꎮ与ＴＳｔａｒＢｏｔｓ采取互博弈方式训练不同ꎬＢｅｒｋｅｌｅｙＢｏｔ采取自我对抗训练ꎬ到测试时才与星际争霸内置ＡＩ对抗ꎮ从这点看ꎬＢｅｒｋｅｌｅｙＢｏｔ训练方式更具实际意义ꎮ战争模拟系统或兵棋与即时策略游戏具有天然相似性:都是在局部可见信息条件下解决巨大状态和动作空间上的复杂决策问题ꎬ兼具长短期规划和多任务协作ꎮ依托现有兵棋系统ꎬ构建基于深度强化学习的对抗策略生成技术ꎬ兼顾分层和模块化的设计思想ꎬ将典型想定下的指挥机构按层级划分ꎬ将兵棋棋子与指令按功能划分ꎮ决策智能体的输入为本级所见战场态势ꎬ输出为动作ꎬ可采用现成深度强化学习框架和优化算法ꎬ用自我对抗展开训练ꎬ产生优化对抗策略ꎮ基于兵棋系统的智能指挥决策分层学习架构如图５所示ꎮ根据上述层次化深度学习框架设计ꎬ将决策本身分为多层ꎬ每层主体不能太多ꎮ拟按照作战编成分组ꎬ各层智能体负责自己职权内的决策ꎬ以归纳和约简空间ꎬ并按照作战指挥原则ꎬ使用智能体由下至上逐层代替各级指挥员ꎮ合理设计每层智能体的权责范围和控制对象ꎬ接受上级命令作为输入ꎬ控制下级智能体或行动模型的策略为输出ꎮ算法训练的主要流程是根据作战意图设定目标函数ꎬ在数据管理与分析平台中加载相应的历史对抗数据ꎬ历史断点㊁近似模型或新建模型和训练模型ꎬ生成对抗测量ꎬ同时将最新模型和断点信息存回至数据管理与分析平台ꎬ运用分层行动智能体实现快速在线临机智能决策和多主体协同ꎮ使用树搜索和探索性仿真的方法对行动方案优化设计ꎬ令智能体与基线智能体不断进行对抗ꎬ胜利方作为下一轮博弈的基线智能体ꎬ以提升智能体决策水平ꎮ基于以上深度学习框架ꎬ还需要解决神经网络模型用于兵棋推演实时战场７１１㊀国防科技㊀２０２０年第２期(总第３２１期)图５㊀基于兵棋系统的智能指挥决策分层学习架构决策的具体问题ꎮ兵棋推演模拟真实作战过程时ꎬ智能决策模型需要满足响应高实时㊁环境高复杂等真实战场环境特点ꎬ因此ꎬ需要优化深度学习模型ꎬ提升决策速度ꎬ并适应场景变化ꎮ下面从模型压缩和迁移两个方面阐述模型优化方法ꎮ(一)基于网络压缩的优化学习方法未来战争是 以快吃慢 的战争ꎬ决策速度决定了ＯＯＤＡ环的运转周期ꎮ因此ꎬ对抗策略不仅要关注策略优劣的问题ꎬ还要关注策略生成快慢的问题ꎮ一般的深度强化学习重点在学习框架的设计ꎬ包括输入/输出表示㊁激励函数等ꎬ而深度神经网络部分采用成熟的网络结构和优化算法ꎮ战场环境作为典型的复杂学习环境ꎬ战争博弈面临响应高实时的需求ꎮ为提高学习模型的泛化能力和决策响应速度ꎬ常见的做法是对学习模型进行稀疏化处理ꎬ或者压缩网络结构ꎬ将一般的深度网络变成轻量级网络ꎬ以提高输出速度和快速部署能力ꎮ比较常见的神经网络压缩方法有参数修剪和共享㊁低秩分解㊁滤波器变换/压缩和知识蒸馏ꎮ这些方法都是针对神经网络的一般方法ꎬ可以考虑结合深度强化学习压缩网络结构ꎮ参数修剪和共享是压缩神经网络最直观的方式ꎮＳ Ｈａｎ在其博士论文中提出完整的深度神经网络压缩流程:(１)修剪不重要的连接ꎬ重新训练稀疏的网络ꎻ(２)量化连接权重ꎬ采用更节省内存的方式例如二值化ꎻ(３)采用霍夫曼编码[１６]ꎬ如图６所示ꎮ该图展示了神经网络剪枝技术修剪了原紧密连接中的冗余部分ꎬ获得更稀疏的连接ꎮ图６㊀神经网络剪枝和共享低秩分解可以将高维数据近似映射到低维空间ꎬ从而有效节约数据表达成本ꎮ在卷积神经网络中ꎬ用低秩分解代替全连接将卷积核冗余消除ꎬ可有效提升模型预测速度ꎮ滤波器变换/压缩的提出受到两方面的启发:一是人们普遍认为卷积神经网络参数平移不变性和卷积权重共享对性能至关重要ꎬ并能有效防止过拟合ꎬ虽然这种观点还缺乏强有力的理论支撑ꎻ二是２０１６年Ｃｏｈｅｎ等人提出的等变群论表８１１㊀崔文华ꎬ等:基于深度强化学习的兵棋推演决策方法框架明采用变换/压缩的输入经神经网络输出ꎬ同先将输入经过神经网络输出再变换/压缩ꎬ其结果等价[１７]ꎬ从理论上证明了用滤波器压缩神经网络的合理性ꎬ而使用更紧凑的卷积滤波器可以有效降低计算成本ꎮ知识蒸馏由Ｈｉｎｔｏｎ于２０１５年提出ꎬ提出神经网络的训练遵循 学生 老师 的范例来减少训练[１８]ꎬ根据 老师 软化的反馈来惩罚 学生 ꎬ并将若干 老师 网络压缩成一个 学生 网络ꎬ最终由 学生 网络预测输出ꎮ尽管原理简单ꎬ但它在各种图像分类任务中显示了良好的性能ꎮ更重要的是ꎬ知识蒸馏的方法让神经网络变得更浅从而加速计算ꎮ用于兵棋推演的决策模型输入为基本决策模型ꎬ输出为压缩后的模型ꎬ评价指标为实际对抗中的决策回报ꎬ如兵棋推演中经统一量化后特定目标的战损和战果ꎮ其中ꎬ模型压缩的难点在于平衡决策速度与精度存在的矛盾:简化的模型可以满足快速实时响应的要求ꎬ但却以降低决策精度为代价ꎻ反之ꎬ复杂的模型可以提升决策精度ꎬ但响应时延较长ꎮ图７㊀迁移学习的一般过程(二)面向多样战场环境的深度迁移学习基于机器学习的方法通常受训练数据不够用和对环境的过拟合两方面的影响ꎬ而深度强化学习作为一种通用的机器学习技术也不例外ꎮ将深度强化学习用于兵棋对抗训练的潜在风险是生成的对抗策略受训练环境所限ꎬ不能有效应对新情况ꎮ而迁移学习是给定源问题域中的数据和学习任务ꎬ从中学到对目标域学习任务有用的知识ꎬ而源问题数据与目标域数据分布不同ꎬ学习任务也不同ꎬ一般源问题域数据规模较目标域大ꎬ如图７所示ꎮ迁移学习算法的主要目的是解决在数据不满足独立同分布的情况下ꎬ如何训练出具有高精度的分类器[１９]ꎮ由于其放宽了训练数据必须与测试数据保持独立同分布的假设ꎬ极大提高了模型的通用能力ꎮ深度强化学习与迁移学习的进一步结合也是未来的方向之一ꎮ在特定作战领域训练模型所需训练样本不足的情况下ꎬ可以使用深度迁移学习改善模型的通用性ꎬ并泛化到一般作战领域生成对抗策略的问题ꎮ深度迁移学习是采用深度学习的方式进行迁移学习ꎮ根据源领域和目标领域㊁源任务与目标任务之间的异构性ꎬ迁移学习可以为四类[２０]:基于实例的㊁基于映射的㊁基于网络的和基于规则的迁移学习ꎮ下面以智能对抗策略生成为具体背景一一阐述ꎮ基于实例的深度迁移学习考虑如下假设ꎬ尽管源问题域和目标问题域存在差异ꎬ但根据相似度匹配原则ꎬ源问题域中的部分实例可以通过分配适应权重供目标问题域的学习使用ꎮ其核心目标是通过一定的衡量标准对源问题域中的不同样本进行评估[２１]ꎬ从源问题域中选择出较为合适的训练样本集合ꎬ对其进行加权训练ꎬ然后将这些样本迁移到目标域ꎮ以海空联合作战为例ꎬ因为交互的环境都是对空ꎬ目标和奖励完全一致ꎬ海上防空行动的策略样本可以迁移到陆上场景ꎬ为训练陆上防空所用ꎮ基于映射的深度迁移学习主要是通过在源域和目标域间寻找典型特征代表来进一步弱化两个域之间的差异ꎬ从而实现知识的跨域迁移与利用[２２]ꎮ其实现方法为首先通过特征映射把各个领域的数据从原始高维特征空间映射到低维空间ꎬ从而缩小映射后的源域数据与目标域数据之间的差异ꎻ之后利用低维空间中的有标签源域数据训练分类器对目标域数据进行预测ꎮ尽管在某些情形下有所不同ꎬ但源问题域数据和目标域数据可以在精心设计的新的数据空间中更为相似ꎬ极大地丰富了训练所需样本ꎮ以夺岛作战为例ꎬ南登岛作战集群智能体与北登岛作战集群智能体演习对抗积累的样本可以被映射到新的数据空间ꎬ该空间的样本只关注登岛策略的产生条件和决策效果ꎬ而将具体环境泛化ꎮ基于网络的深度迁移学习将源问题域训练好的网络重用ꎬ包括部分网络结构和连接参数ꎬ作为目标域问题预先训练模型ꎮ此方法的思路是假设源域和目标域的样本数据均含有标签ꎬ但目标域中不含标签的样本数据多于有标签的ꎬ通过源域估计的模型参数辅助优化目标域目标模型ꎮ在９１１。
生成式ai的原理
在机器学习中，生成式模型（Generative Models）是一类用于学习数据分布并生成新样本的模型。
生成式 AI（Generative AI）是指利用生成式模型的原理来实现人工智能任务。
以下是生成式 AI 的一般原理：1.生成模型的学习：▪生成式 AI 的核心是生成模型，该模型学习输入数据的分布，从而能够生成与输入数据相似的新样本。
▪常见的生成模型包括生成对抗网络（GANs）、变分自动编码器（VAEs）、概率图模型等。
2.生成对抗网络（GANs）原理：▪GANs 包括一个生成器（Generator）和一个判别器（Discriminator）。
▪生成器试图生成逼真的样本，判别器试图区分生成的样本和真实的样本。
▪在训练过程中，生成器和判别器相互对抗，使得生成器生成的样本越来越逼真。
3.变分自动编码器（VAEs）原理：▪VAEs 是一种基于概率图模型的生成模型，包括一个编码器（Encoder）和一个解码器（Decoder）。
▪编码器将输入数据映射到潜在空间，并生成潜在空间的分布。
▪解码器从潜在空间的样本中生成与输入数据相似的新样本。
▪VAEs 通过最大化生成样本的似然和最小化潜在空间的分布与标准正态分布的差异来进行训练。
4.概率图模型原理：▪概率图模型是一种表示变量之间概率关系的图结构，包括贝叶斯网络和马尔可夫随机场等。
▪通过推断和采样，概率图模型可以生成符合数据分布的新样本。
5.应用领域：▪生成式 AI 可以应用于图像生成、文本生成、语音生成等领域。
▪在图像生成中，GANs 可以生成逼真的图像，而在文本生成中，VAEs 可以生成具有一定语义的文本。
6.样本生成过程：▪生成式 AI 在训练过程中学习数据的分布，然后通过从学习到的分布中采样，生成新的样本。
▪生成器的目标是生成样本，使得判别器无法准确区分生成的样本和真实的样本。
生成式 AI 的原理基于深度学习和概率图模型的理论基础，通过训练生成模型来学习数据分布，从而实现新样本的生成。
生成式人工智能技术基础
生成式人工智能技术基础随着人工智能技术的发展，生成式人工智能成为了当前研究的热点之一。
生成式人工智能是指利用机器学习和自然语言处理等技术，让机器能够生成新的、具有一定创造性的内容，例如文章、音乐、绘画等。
生成式人工智能技术基础包括了神经网络模型、语言模型和生成算法等关键要素，下面将对其进行详细介绍。
一、神经网络模型神经网络是生成式人工智能技术的核心之一。
它是一种模拟人脑神经元之间相互连接的计算模型，通过大量的计算单元（神经元）和它们之间的连接（权重）来模拟和学习输入和输出之间的关系。
在生成式人工智能中，神经网络可以通过训练来学习输入和输出之间的映射关系，从而实现生成新内容的能力。
常用的神经网络模型包括循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）和变换器网络（Transformer）等。
二、语言模型语言模型是生成式人工智能技术中另一个重要的组成部分。
语言模型是指机器对语言的概率分布建模，即预测一句话或一段文本出现的概率。
在生成式人工智能中，语言模型可以用来生成符合语法和语义规则的新文本。
语言模型的核心思想是利用历史上已经出现的文本数据来预测下一个词或字符的出现概率，从而生成连贯的新文本。
常用的语言模型包括n-gram模型、循环神经网络语言模型（RNNLM）和变换器语言模型（Transformer-XL）等。
三、生成算法生成算法是生成式人工智能技术中的关键环节。
生成算法用于根据神经网络模型和语言模型生成新的内容。
常用的生成算法包括基于贪婪搜索的算法、基于束搜索的算法和基于蒙特卡洛树搜索的算法等。
其中，贪婪搜索算法是一种简单而高效的算法，每次选择概率最高的词或字符作为生成的下一个内容；束搜索算法是一种综合考虑多个备选项的搜索算法，通过设置束宽来控制生成的多样性；蒙特卡洛树搜索算法是一种基于随机模拟的搜索算法，通过多次模拟生成的路径来评估生成的质量并选择最佳路径。
生成式人工智能技术基础包括了神经网络模型、语言模型和生成算法等关键要素。
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过程 中的网络化 协作 问题 ，在现有模 型的基础上 ，提 出了适用于战术作战计划生成 的轻量级工作流 引擎 的设计思 想， 最后结合工作流技术 ， 设计了辅助作 战计 划生成 的流程组 织工具 ， 通 过该工具手动 或 自动地进行作战计划 生成
过程 ， 验证 了该模型 的有效性 。 关键词 ： 作 战计划 ， 工作流 ， 工作流引擎 ， 网络化
中 图分 类 号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ ３ 文献 标 识 码 ： Ａ
Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｏ ｎ Ｃｏ ｌ ｌ ａ ｂ ｏ ｒ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ Ｎｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｅ ｄ Ｏｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｐｌ ａ ｎ Ｇｅ ｎ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｐ ｒ ｏ ｃ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｔ ｒ ａ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｃ ｏ ｍｍａ ｎ ｄ ａ ｎ ｄ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ，ｔ ｈ ｅ ｂ ａ ｔ ｔ ｌ ｅ ｐ ｌ ａ ｎ ｇ ｅ ｎ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｈ ａ ｓ ａ ｌ ｏ ｗ ｄ ｅ ｇ ｒ ｅ ｅ ｏ ｆ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ，ａ ｎ ｄ ｉ ｔ ｉ ｓ ｄ ｉ ｉｃ ｆ ｕ ｌ ｔ ｔ ｏ ｃ ｏ ｏ ｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｅ ａ ｍｏ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｖ ａ ｒ ｉ ｏ ｕ ｓ ｓ ｏ ｆ ｔ ｗａ ｒ ｅ ｍｏ ｄ ｕ ｌ ｅ ｓ ． Ａｉ ｍｓ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ
ｒ ｅ ｆ ｅ ｒ ｒ ｉ ｎ ｇ ｔ ｏ ｔ ｈ ｅ ｗｏ ｒ ｋ ｌ ｆ ｏ ｗ ｍｅ ｔ ａ － ｍｏ ｄ ｅ ｌ ，ａ ｎ ｄ ｐ ｕ ｔ ｓ ｆ ｏ ｒ ｗａ ｒ ｄ ｔ ｈ ｅ ｐ ｌ ａ ｎ ｇ ｅ ｎ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｍｏ ｄ ｅ １ ． Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｅ ｘ ｉ ｓ ｔ ｉ ｎ ｇ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ，ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｐ ｕ ｔ ｓ ｆ ｏ ｗａ ｒ ｒ ｄ ｔ ｈ ｅ ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｉ ｄ ｅ ａ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｌ ｉ ｇ ｈ ｔ ｗｅ ｉ ｇ ｈ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ｌ ｆ ｏ ｗ ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｗｈ ｉ ｃ ｈ ｉ ｓ ｓ ｕ ｉ ｔ ａ ｂ ｌ ｅ ｆ ｏ ｒ ｔ ｈ ｅ ｔ ａ ｃ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｃ ｏ ｍｂ ａ ｔ ｐ ｌ ａ ｎ ｇ ｅ ｎ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ．Ａｔ ｌ ａ ｓ ｔ ，ａ ｗｏ ｒ ｋ ｌ ｆ ｏ ｗ ｏ ｒ ｇ ａ ｎ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｔ ｏ ｏ ｌ ｉ ｓ ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｅ ｄ， ｗｈ ｉ ｃ ｈ ｉ ｓ ｃ ｏ ｍｂ ｉ ｎ ｅ ｄ ｗｉ ｔ ｈ ｔ ｈ ｅ ｗｏ ｒ ｋ ｌ ｆ ｏ ｗ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ． Ｔ ｈ ｅ ｔ ｏ ｏ ｌ ｉ ｓ ｕ ｓ ｅ ｄ ｔ ｏ ｐ ｅ ｒ ｆ ｏ ｒ ｍ ｔ ｈ ｅ ｂ ａ ｔ ｔ ｌ ｅ ｐ ｌ ａ ｎ ｇ ｅ ｎ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
ＦＡＮ Ｌｉ ｎ ｇ － ｙ ｕ， ＴＩ ＡＮ Ｗｅ ｉ —ｐ ｉ ｎ ｇ， ＸＵ Ｆａ ｎ—ｑ ｉ ， ＬＩ Ｗｅ ｎ — ｌ ｏ ｎ ｇ， ＧＡＯ Ｔｉ ａ ｎ —ｙ ｉ ｎ ｇ
（ Ｎ ｏ ｔ ｒ ｈ Ａ ｕ ｔ ｏ ｍａ ｔ ｉ ｃ Ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｉ ｑ ｕ ｅ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ，Ｔ ａ ｉ ｙ ｕ ａ ｎ ０ ３ ０ ０ ０ ６ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
Ｖ ｏ １ ．４ ２． Ｎｏ ． ５
Ｍａ ｙ， ２０１ ７
火 力 与 指 挥 控 制
Ｆ ｉ ｒ ｅ Ｃｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ＆ Ｃｏ ｍｍａ ｎ ｄ Ｃ ｏ ｎ ￣ｏ ｌ
第４ ２ 卷 第 ５期 ２ ０ １ ７年 ５月
文章 编 号 ： １ ０ ０ ２ — ０ ６ ４ ０ 【 ２ ０ １ ７ ） ０ ５ － ０ １ ２ ６ － ０ ４
ｐｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ ｏ ｆ ｔ ａ ｃ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｏ ｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｐ ｌ ａ ｎ ｇ ｅ ｎ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ， ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｚ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｐ ｌ ａ ｎ ｇ ｅ ｎｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｂ ｙ
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面向协作式网络化的作战计划生成过程模型
范玲瑜 ， ｍＹ － 萍， 徐凡琦 ， 李文龙， 高天莹 （ 北方 自 动控制技术研究所， 太原 ０ ３ ０ ０ ０ ６ ）
摘 要： 传统的指挥控制系统中作战计划生成过程 网络化程度低 ， 各个软件模块间难 以进行协作 。针对战术作
战计划生成 问题 ， 参照工作流元模 型 ， 对计划 生成 流程进行分析 ， 提 出了计划生成过程模型。重点针对作战计划生成