李春洪,李 斌,刘伟涛

(海军指挥学院,江苏 南京 210016)

探索性方法是兰德公司(RAND)于20世纪90年代在联合一体化应急模型(Joint Integrated Contingency Model,JICM)和战略评估系统(Rand Strategy Assessment System,RSAS)开发过程中总结出来的一种系统分析方法[1]。通过对各种不确定要素所产生的结果进行整体研究,全面分析各种不确定要素对结果的影响,可有效地把握现代战争的整体性和不确定性,是研究复杂系统的有效手段。该方法成功支持了兰德公司多项分析与评估项目的定量分析工作,如“恐怖的海峡”[2]、“信息时代的海军作战效能评估”、“大规模装甲部队入侵的空中打击”问题等。

探索性仿真实验方法是在探索性分析方法指导下的体系对抗仿真活动。它将不确定性条件下的探索性分析方法与体系对抗仿真实验方法相结合,为研究信息化条件下体系对抗这类复杂系统提供了有效实验手段[3-5]。为支持不确定体系对抗空间的探索性分析,需构建大量的、体现不确定要素变化的仿真想定集,形成体系对抗仿真的输入空间,从而建立起要素空间与实验结果空间的映射关联。这个仿真想定集称为探索性仿真实验想定空间。

为提高想定空间的生成效率,研究者对想定空间的自动生成技术产生了关注。袁华等[6]对作战仿真中的参数及其水平进行了分析,并用于指导作战仿真想定空间的设计;何明等[7]从决策、能力和环境等视角对实验要素进行了分类,并用 BNF范式进行了形式化描述,为解决想定空间的自动生成提供了研究思路。但这些研究多立足于理论探讨,对于如何与仿真平台结合,实现仿真想定的参量化、实验参量的取值及组合、问题域要素空间向仿真空间映射等关键技术还缺乏深入研究。本文基于实验要素参量化原理,设计实现了实验想定空间智能化生成系统,并对仿真想定的参量化描述、实验点规划、参量化想定空间的实例化等关键技术及其工程实现进行了探讨。

1 基于要素参量化的想定空间生成原理

1.1 相关概念

1)实验要素 是指对实验指标特性值可能有影响的原因或者要素。在探索性作战仿真实验中,实验人员应首先对实验问题及实验目的等进行分析,确定实验的关键要素。通常,这些关键要素从作战任务、作战能力、作战环境和作战策略等方面选取,分别形成任务的、能力的、环境的和策略的实验探索空间。

2)实验要素参量化 “参量”,是物理学和计算科学中的专用名词,特指能表征系统特征活行为的独立变量。本文引入 “参量”这个专用名词来表述实验要素的类型、取值方式和值域,便于观察实验要素的不同取值对实验结果的影响。

3)实验点规划 是指对各实验参量的取值(采样点)进行科学规划,使之在实验精度和实验复杂性之间达到平衡。

4)参量空间 是指经过实验点规划后,各实验参量的取值点组合所形成的集合。参量空间是代表了问题域的实验设计结果。

5)参量化仿真想定空间 为了进行仿真实验,还需将参量空间的各实验点在具体的仿真想定(即仿真域)中进行映射,形成对应的仿真想定集,即参量化仿真想定空间。它是问题域的参量空间向仿真域映射所形成的产品。

1.2 参量化想定空间的生成原理

参量化想定空间的生成,实质上是实验的问题域向仿真域映射的过程,如图1所示。具体包括三个方面的映射。

1)军事想定向仿真想定映射 军事人员对作战双方的企图、态势以及作战发展情况进行设想与假设,形成军事想定。仿真人员依据仿真系统的模型资源和格式要求,对军事想定描述作战背景、兵力编组、作战计划等进行具体化和格式化的描述,生成仿真系统能够接受的输入格式。该仿真想定称为基本仿真想定或仿真想定模板。

2)实验要素映射 在问题域,通过对实验目标的分析,确定实验的关键要素;在仿真域,分析这些关键要素在仿真域所对应的仿真要素,并在仿真想定中将它们进行标记和参量化描述。

3)实验点的映射 在问题域,对选取的实验参量的水平(Level of factor)进行设计,形成实验问题的参量空间。参量空间的每一个实验点(多个实验要素的不同取值构成一个实验点),即代表一套实验输入方案;在仿真域,针对每个实验点所对应的实验参量值,对参量化仿真想定中相关参量进行实例化,完成仿真想定空间的构建。

图1 参量化想定空间的生成原理

2 参量化想定空间生成系统

基于上述基本原理,本文设计实现了一种基于VR-forces的参量想定空间生成系统Vrf-ISSG(VR-forces based Intelligent Senario Space Generation System)。

2.1 系统组成

Vrf-ISSG系统由基于VR-Forces的体系对抗仿真平台、参量化想定处理模块、实验点规划模块和参量化想定数据库等组成,如图2所示。

图2 Vrf-ISSG的系统结构

2.2 系统工作过程

Vrf-ISSG系统的工作过程如下:

1)基本仿真想定生成 根据军事想定的要求,利用VR-Forces仿真平台提供的生成工具,对体系对抗双方的作战环境、兵力部署、行动计划等进行编辑,生成基本仿真想定;

2)基本仿真想定的参量化处理 从仿真平台中读取基本仿真想定数据,提取可以进行参量化的实验要素,进行参量化处理,形成参量化仿真想定;

3)实验点规划 实验点规划模块从参量化想定数据库读取参量化仿真想定数据,对实验参量进行采样和组合优化,形成本次实验的参量空间;

4)参量空间实例化 参量化想定处理模块读取参量化想定空间规划的结果,将各实验点所对应的参量值在参量化仿真想定中进行实例化处理,生成满足要求的仿真想定集合。

3 参量化想定数据库

参量化想定数据库为参量化想定处理模块和实验点规划模块提供中间结果的存储服务,主要由参量化想定表和实验点规划结果表组成。

3.1 参量化想定表

参量化想定表用于存储仿真想定的参量化处理结果,其表结构见表1。

表1 参量化想定表结构

3.2 实验点规划结果表

实验点规划结果表用于存储参量化空间的实验点规划结果,其表结构见表2。

表2 实验点规划结果表

4 参量化想定处理模块

参量化想定处理模块从 VR-forces体系对抗仿真平台提取基本仿真想定数据,对关心的实验要素进行参量化描述,形成参量化仿真想定;对于实验规划模块输出的参量化空间规划结果进行实例化处理,形成参量化仿真想定空间。参量化想定处理模块要解决的关键问题是仿真想定的参量化和实例化。

4.1 相关定义

1)行动计划

行动计划(plan),用于描述兵力实体的作战任务和行为,由一组按照一定逻辑关系和语义组织起来的语句构成。

图3为F18战斗机的行动计划示例。

图3 兵力实体的行动计划

2)语句

语句(statement),是构成兵力实体计划的基本单元。语句可进一步分为条件语句(conditional statement)、设置语句(set statement)和任务语句(task statement)三种类型。

其中,设置语句用于设置实体的状态或者属性。任务语句用于描述实体的基本作战行动。条件语句,用于表达实体执行某些任务的触发条件,一般由条件判断语句、end语句和若干条设置语句或任务语句组合而成。在图3所示语句中,语句1为设置语句,语句2为任务语句,语句3为条件语句。可见,设置语句和任务语句不可再分,我们统称之为元语句(meta statement)。

4.2 想定参量化与实例化问题的分解

在参量化仿真想定空间生成中,作战实体的能力和行动策略是空间规划的重点。在VR-forces仿真平台中,作战实体的能力可以通过设置元语句进行表示,如“set Resource(weapon |Sidewinder- missile)=4”语句设置实体所携带的Sidewinder导弹数量为4。而行动策略的变化则通过实体行动计划来表示。

因此,仿真想定的参量化和实例化问题可以分解为设置语句和任务语句,即元语句的参量化和实例化问题。

4.3 仿真想定参量化处理

仿真想定参量化处理基于VR-forces仿真平台的VR-Link工具提供的接口服务实现,由实体行动计划子模块的提取子和实体计划的参量化处理子模块组成。

1)提取实体行动计划

通过VR-Link的远程控制接口向 VR-forces发送对实体行动计划的订阅报文:

RemoteIf-＞subscribePlan(strEntityname,EntityPl anPrePreprocescb,NULL);

其中,EntityPlanPrePreprocescb为该订阅消息的回调函数。当它被自动调用时,其携带的参数 stmts为指向该兵力实体的行动计划语句列表。在该函数的改写中,对 stmts所指向的语句列表中所有语句逐条提取,将其存储在全局map容器EntityPlanList中,便于其他接口模块的查找使用。

2)计划的参量化处理

计划的参量化处理,是指对实体作战行动计划中的所关心的实验要素进行参量化描述的过程。因为计划由若干语句组成,所以计划的参量化处理问题可分解为语句的参量化问题。语句的参量化(statement parameterization),是指提取语句中实验要素,引入描述变量,明确变量的类型和取值范围,并进行一定的格式化描述。

①元语句的参量化

在对Vr-forces平台支持的各类元语句进行了分析,提取出各元语句的语句类型、可进行参量化的参数及其名称等信息。对于有多个参数的语句,参数名称之间用“;”分隔。以发射导弹任务语句为例,元语句名称为DtFireCruiseMissileTaskType,携带四个可进行参量化的参数,即targetName(目标名称)、routeName(导弹的规划航路名)、speed(规划速度)、detonationProximity(爆炸范围)。其参量化处理的代码如下:

recordtemp.ActionType=DtFireCruiseMissileTas kType;

recordtemp.Parameterstr+=task-＞targetName()+";"+task)-＞routeName()+";"+task)-＞speed()+";"+task-＞detonationProximity ()+";";

recordtemp.Modifyable=true;

②实体计划的参量化

在提取实体的行动计划后,遍历实体计划中的所有语句,对其中的元语句进行参量化处理,并存储到参量化想定表。算法如下:

Step1 提取语句statement。如果该语句是元语句,则转Step3,否则转Step2;

Step2 提取 statement语句的子块 subBlock,对subBlock中包含的语句进行参量化处理;

Step3 对元语句 statement,提取元语句名称、参数等,并存储到接口数据库的参量化想定表;

Step4 如果所有的语句处理完毕,则退出;否则转Step1。

对于条件语句,可能存在多级嵌套。而对于嵌套中的语句来说,处理过程相同。因此,上述过程采用递归算法实现。

4.4 仿真想定实例化化处理

依据实验点规划模块对各参量的规划结果,对参量化想定进行实例化,生成与之对应的多个仿真想定实例。实验点规划模块的处理结果存放在变换结果表中,其中Parametervalues字段存储了元语句的各参数取值,多个参数值之间也用“;”分隔。实现算法如下:①提取兵力实体及其行动计划;②根据实验标识experimentID和想定标识ScenarioID,从实验点规划结果表中筛选符合条件的记录集;③针对记录集中每一条元语句,根据其EntityID和 StatmentID,在EntityPlanList容器中定位特定的元语句,并用Parametervalues字段存储的参数值对元语句的相关参数进行修改。这个过程称为语句的实例化(statement instantiation)处理;④以ScenarioID为名称,保存仿真想定文件。

其中,元语句的实例化为关键。事实上,元语句实例化是元语句参量化处理的逆过程,这里不再赘述。

5 实验点规划模块

实验点规划模块从参量化想定数据表中读取参量化仿真想定,选取感兴趣的实验参量进行取值采样,经对参数组合(实验点)进行筛选优化后,形成实验的参量化仿真想定空间,输出至实验点规划结果表。模块由实验参量选取子模块、实验参量采样子模块和实验点筛选子模块组成。

5.1 实验参量选取

实验参量选取,是指从根据参量化仿真想定中选取本次实验感兴趣的实验参量,并对其进行标识。

1)实验要素选取原则 关键、独立、敏感,是实验参量选择的基本要求。即应选择对实验指标有关键性影响的主要因素;各因素之间尽可能是相互独立的,以减少因素间相互作用而对实验结果产生影响;所选取的因素对指标变化的影响应该是灵敏的。在体系作战实验中,影响实验指标的因素非常多。应根据实验目的,在对影响因素全面分析的基础上,排除次要的、偶然因素的干扰,选取关键因素。例如,超音速反舰导弹对舰艇编队防空能力的影响实验研究,导弹的性能参数及其运用策略是本次实验应关注的关键因素。

2)子模块实现 实验参量的选取主要依靠领域专家通过研讨定性地分析确定。实验参量选取子模块的主要功能是提取可选的实验参量及其描述信息,为实验人员提供实验参量的选择界面,并将选择结果标识和存储,输出至实验参量采样子模块。

5.2 实验参量采样

实验参量采样子模块的功能是对选取的实验参量进行采样,即在某一实验参量的有效取值范围内选择采样点数量及采样位置。根据变量类型不同,实验参量分为离散型参量和连续型参量两类。

1)离散型参量

离散型参量,是指参量的可能取值为有限或可列多个。例如,导弹类型参量为只能在有限的导弹类型集合中选取。

离散型参量采样的描述示例为:

＜打击目标＞::=“A机场”|“B机场”|“C机场”。

依次在可选参量值集合中抽取元素,即可实现离散型实验参量的选取。

2)连续型参量

连续型参量,是指具有有限连续取值的变量,其取值范围通常为实数域上的某一区间。例如,雷达探测距离参量为连续型参量。

在进行连续型参量的采样前,需先对参量进行离散化处理,然后按照离散型参量的。连续参量的离散化,是指在参量的取值区间内选取具有代表性的值。系统提供两类离散化方法,包括均匀取值法、临界取值法。

均匀取值法,是指按照一定的间隔在参量的取值空间内取值。设参量X的取值区域为(XL,XH],参量X的水平值为N(N=1,2,3…),则取值间隔Δsample为

临界取值法是一种通过分析参量军事意义确定取值点的方法。因为在体系对抗中,当参量取值超越一定的数值时,与之相关的作战事件或作战能力将发生很大的变化。例如,对于航空兵突防高度,当其取值低于某一高度H时,对防空雷达的探测性能影响不大,那么H可选择为该参数的临界值,在H以下的参数取值可用H或小于H的数值代替。

5.3 实验点筛选

一次实验所有参量的某一采样值组合形成一个实验点。实验点筛选是对实验点的合理性进行分析,筛除那些不符合军事原则或参量值间存在矛盾的实验点。实验点筛选结果被存储到实验点规划结果表,供参量化想定处理模块调用。

实验点筛选子模块是在Gensym公司的实时智能系统G2上开发的。G2以基于规则的专家系统为基础,结合模型、规则和经验知识来推理复杂数据,从而实现智能决策。利用G2的知识库模块建立实验点筛选规则库,并采取正向推理模式对实验点筛选规则进行推理。筛选规则的基本形式为:

IF＜规则前件＞THEN＜规则后件＞。

其中,规则前件::=＜ Facter1,LO1,Facter2,LO2,…LOn-1,Factern＞,

Facteri=＜ parameteri,COi,valuei＞

式中,Facteri用于描述实验参量parameteri的取值情况,其中COi为算数运算符,表示parameteri与valuei的算数关系。LOi为逻辑运算符,表示相邻Facter之间的逻辑关系。可见,规则前件表达了多个实验参量取值情况的事实。

规则后件分为两种类型,直接筛选后件和新规则触发规则后件。直接筛选后件为“筛除实验点”;新规则触发后件将触发新的规则推理,直至触发筛选结论或者规则匹配失败为止。

6 结束语

探索性仿真实验方法在信息化体系作战研究、武器装备体系能力评估和发展论证等方面具有广阔的运用前景。生成满足要求的仿真想定空间是成功开展探索性实验的前提。本文提出了一种基于参量化方法的想定空间生成系统。该系统利用VR-forces提供基本仿真想定的生成,在参量化想定处理模块的桥接作用下,将实验点规划模块产生的参量空间向仿真想定空间的映射,为大规模仿真想定空间的自动生成提供了有力支撑。该技术已经在探索性仿真实验系统中成功运用。

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