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应激性作战智能决策系统体系结构

2016-12-26张国沈治河

电子技术与软件工程 2016年22期
关键词:应激体系结构

张国++沈治河

摘 要

相比传统的作战决策支持系统,智能决策系统具有自主决策、自学习的功能,本文分析了应激性作战智能决策系统能力要求和系统构建需求,设计了智能决策系统体系结构,可为构建应激性作战智能决策系统提供参考。

【关键词】应激 智能决策系统 体系结构

应激性作战是处理突发性威胁事件的作战行动,如舰艇对空防御等。为提高应激性作战的准确性和快速性,无人化和自动化决策是发展方向,我们称这种集成了人的经验和指挥的决策系统为智能决策系统,其智能核心是知识以及对知识的学习、运用能力。

1 应激性作战智能决策系统能力要求

1.1 具备快速准确决策能力

由于攻防双方在对抗中所采用的战术的突然性,应激性作战威胁事件的产生具有突发性,如舰艇对空防御的目标一般为反舰导弹,目前反舰导弹的速度均为音速或音速以上,而应对威胁的防空导弹的作用距离比较近,因此防御实施时间极短。这种威胁事件的突发性和应激作战时间短的特点要求作战系统能够快速而准确地决策。

1.2 具备动态模糊决策能力

攻击方在实时攻击作战时,往往会采用一定的隐蔽、欺骗和对抗手段,以达成隐蔽作战的目的。另外,防御一方由于传感器的性能限制,往往无法获取来袭目标的全部信息。因此应激作战的威胁信息相当一部分具有不确定性,如空中目标只能判定为小飞机或导弹;而目标类型则根本无法探知。威胁信息获取的不充分会对决策的正确性造成影响。因此,智能决策系统除了能够进行精确的确定性决策,还要能够在信息不完备情况下的动态模糊决策。

1.3 具备学习能力

应激性作战往往面对的作战环境复杂,作战对象多样,且自身所具备的应对手段也是多样的。智能决策系统预置的决策规则库仅仅是应对复杂作战态势的一个小小子集,智能决策系统具有一定的学习能力,就可以在一定领域知识的指导下,随着不断的训练和作战使用积累数据,将有用的问题求解知识以适当的方式存储起来,实现由数据到知识再到策略的转变,不断完善决策规则库。

2 应激性作战智能决策系统构建需求

2.1 决策知识获取

应激性作战智能决策系统的知识获取主要有两种模式:

(1)根据法规性权威知识和专家经验等直接所提取集成的决策规则,是智能决策系统所依据的领域知识的直接来源。

(2)在作战和训练中积累了大量数据,海量的数据背后隐藏着许多重要的信息,从中挖掘和学习有价值的知识,补充完善智能决策知识库。因此,智能决策系统不仅要有数据库和专家知识库,还具有支持机器学习知识库。

2.2 决策知识表示

在构建智能决策系统的知识工程中,首要解决的问题是知识表示,即如何把应激性作战决策知识分类、形式化表达并存储到知识库中。在知识库的建造中知识表示处于中心地位,获取的知识必须表示成某种形式。知识表示的好坏对知识处理的效率和应用范围也有很大关系,还直接影响到对知识获取和学习机制的研究。对于应激性作战决策知识表示,要考虑两个因素:

(1)符合指挥员的理解和运用习惯;

(2)要能够形式化映射到计算机系统中,可以被计算机系统调用。

2.3 决策知识运用

应激性作战智能决策所处理的决策问题通常为确定性问题和不确定性问题。不确定性问题即这类决策所输入的决策要素不明确,具体表现为不完备性、模糊性和不确定性,很难找到固定的数学模型表达决策空间,传统人的经验加上计算机的计算支持模式不适合解决此类决策问题。随着人工智能技术的发展,这类问题的解决目前有:动态贝叶斯网络、模糊集、神经网络、遗传算法等人工智能技术。这些方法各自有其优点,因此,智能决策系统需要综合运用合适的人工智能方法,构建智能学习和推理模块。

3 应激性作战智能决策系统组成

基于知识的智能决策系统是一个面向应激性作战决策的计算机系统,系统要能够支持上述需求的特定作战领域的决策规则知识集成、表述和应用。其主要组成部分包括基础库、知识库、知识获取模块和混合智能决策模块,其体系结构如图1所示。

(1)基础库:数据库和模型库;

(2)知识库,问题库、规则库和结果库;

(3)知识获取模块:包括两个模块,直接提取权威知识及专家知识转换为决策规则的模块, 基于专家规则和数据通过机器学习获取决策规则的模块;

(4)混合智能决策模块:包括处理确定性问题的模型计算模块、处理复杂不确定问题智能推理模块和对决策结果解释的模块,其中决策结果的解释一是面向指挥员,二是直接面向作战系统。

智能决策系统是基于整个作战过程知识的系统性应用,而不仅仅是解决作战过程中的某一问题。智能决策的推理过程不仅仅是应用某组数学模型计算支持得出结论,而是一个模式识别、规则匹配和智能推理的过程。

参考文献

[1]杨善林等.机器学习与智能决策支持系统[M].北京:科学出版社,2007.

[2]史忠植等.知识发现[M].北京:清华大学出版社,2011(01).

[3]卞泓斐等.基于动态贝叶斯网络的的舰艇防空作战威胁评估研究[J].绵阳:兵工自动化,2015,34(05):14-19.

[4]林耕.直觉模糊集在近似推理与决策中的应用[D].大连:大连理工大学(博士论文),2006(03).

作者单位

张国(1979-),男,山东省莱芜市人。博士研究生学历。现为海军大连舰艇学院科研部助理研究员。研究方向为辅助决策。

作者单位

海军大连舰艇学院科研部 辽宁省大连市 116018

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