基于RFRM的作战风险分析方法研究与应用

褚睿，周赤非，严冬冬，熊哲

(1.军事科学院 军事运筹分析研究所，北京100091;2.国防大学 训练部，北京100091;3.中国国防科技信息中心，北京100142)

随着现代科学技术的快速发展并大量应用于战争领域，信息化条件下的战场变得更加透明。同时，战争作为国家与国家之间、集团与集团之间解决矛盾的终极手段，其毁灭性和残酷性没有改变，由于现代社会的复杂性和体系作用，其后果甚至更加严重［1］。战争过程具有不可逆性，一旦付诸实施将没有任何修正的机会。这些给现代战争指挥人员的决策带来了很大的难度，决策失误将直接导致国家财富和资源的大量损失，人员的大量伤亡，最终对国家军事战略带来严重影响。

另一方面，由于人类思维的局限性，再周密的战争设计也难免存在疏漏。在战场不确定性逐渐增加、后果更加严重的当今，如何根据联合作战的特点和规律，运用运筹分析的方法，通过对作战过程进行充分的风险规划和评估，深入了解作战面临的各种风险，采取主动的风险规避策略，达到有效地预防、避免和控制风险的目的，使得作战行动更加有效，已经成为一个亟待解决的问题。

1 对作战风险内涵的理解及分析流程的构建

1.1 作战风险分析的概念

目前，作战风险尚未有一个权威的定义［1，2］。为便于后续研究，我们对作战风险进行了试定义。所谓作战风险，就是指在作战过程中产生的风险，是由作战条件的不确定性所引起的，即在作战过程中军事力量无法完成作战任务目标或遭受重大损失的可能性和后果。

1.2 作战风险基本分析框架

作战风险有其自身的发展规律和生命周期［3］。根据作战风险的必然性与客观性性质，作战风险事件能否发生是由系统状态、环境决定的，与决策人的态度无关，因此在此过程中存在可以对风险的客观性进行分析的研究空间。

我们在风险过滤、排序和管理理论(Risk Filtering，Ranking and Management framework，RFRM)［4，5］基础上，提出了一个八阶段的分析逻辑及在此基础上的分析框架。

分析逻辑中各阶段及其所针对的问题如图1(a)所示。

图1 分析逻辑框架及风险分析详细流程示意图

阶段1情景辨识和阶段2情景过滤阶段，主要针对什么会导致失败问题，构建一个等级全息模型来描述可能面对的风险情景。阶段3双重标准过滤评级、阶段4多重标准评估及阶段5定量评级，着重分析各种风险场景发生的可能性及后果严重程度。其中包括借助定性的可能性和结果进行进一次过滤，以及在构建定量化的可能性与结果等级矩阵基础上，继续对场景进行过滤和评级。阶段6风险管理、阶段7针对缺失的重要条目的保护及阶段8运作反馈，提出规避主要风险的措施及对风险管理方案的评估，同时完成对之前几个阶段分析过程中遗漏的重要评估选项进行补充及必要时进行循环分析。

基于该逻辑设计的具体分析流程如图1(b)，其划分为4个主要步骤:

步骤一风险场景识别:首先是对作战想定进行分析，根据作战想定及方案对作战过程的设想，对可能的风险场景进行辨识，构建全息风险场景树模型，其中包括代价过大风险场景、能力缺陷风险场景、强敌干预风险场景及战局失控的风险场景等。步骤二风险场景过滤:首先对初步辨识的风险场景，进行定性的过滤，剔除通过定性判断就能发现的不是太重要的风险场景;然后对保留的风险场景进行可能性和后果严重程度的计算或判断，在此基础上，根据风险场景发生的可能性及其后果严重程度2个指标，运用风险评估矩阵对风险场景进行聚类分析;之后，对聚类中风险程度较高的场景，进行进一步的评价，主要是根据风险评估标准表(本文采用了5级指标体系)，完成对风险场景的排序。步骤三风险场景评级:通过风险评估标准表，由专家对过滤后的风险场景进行判断，并按风险严重程度进行排序。步骤四风险管理与应对:在整个方案中，根据风险排序情况，结合可能的作战效能等因素，研究方案应如何调整，以降低潜在的严重作战风险。

2 作战风险量化分析方法

对作战风险定性定量相结合的分析过程中，针对不确定事件发生概率的定量分析，从等级划分到量化评估做了初步的探索，这里对其中主要的方法进行简要的介绍。

2.1 作战风险场景的分级定义

定义1:根据对作战风险的定义，我们在分析过程中将系统风险R用事件发生的概率P和事件的后果赋值C这两个指标来表示:R=f(P，C)。作战风险场景量化分析也主要围绕事件发生可能性和后果严重程度的量化来进行研究。

正如前文风险发生机制中所分析的，由于事件发生可能性和后果严重程度的复杂性和不确定性，对这两个指标进行精确描述存在比较大的困难。本文采用指标分级并结合矩阵法对风险进行评估。

定义2:将事件发生可能性可分为:几乎不可能、可能性小、有可能、很可能、几乎必然5个等级。其中:

事件发生可能性判断是风险分析量化的关键，一般需要根据风险事件的定义，借助模拟仿真来完成，也可采用专家判断。

2.2 风险事件发生可能性的量化及评估方法

在研究中，将事件发生可能性的量化评估分为两个部分，分别采用不同的方法。

2.2.1 事件发生可能性量化评估方法一

通过专家判断进行首轮的量化，在没有历史数据可用时，通过专家主观确定的概率称为先验概率，这反映了根据过去的经验和知识对某一不确定事件或多或少的认识。

具体做法是，在将5个等级分别赋予1～5的分值的基础上，对多个专家的等级选择进行加权求和，从而得到分值平均值¯x，再反过来映射成为5个等级的描述，即将可能性等级进行如下映射，1≤¯x≤1.5非常低;1.5＜¯x≤2.5低;2.5＜¯x≤3.5中等;3.5＜¯x≤4.5高;4.5＜¯x≤5非常高。

由于专家进行的是定性判断，上述做法给出的只是相应的分值，为了获得主观概率值p，可采用以下算法。

2.2.2 事件发生可能性量化评估方法二

方法二是利用仿真及运筹分析模型结果对专家主观概率进行校正。

先验概率背后总是隐藏着不确定性。要减少不确定性，就要搜集资料、进行试验、建立数学模型、计算机模拟等工作，在获得有关信息之后，结合建立作战过程序列模型，结合贝叶斯公式来修正对风险事件出现概率的估计，提高对风险事件概率估计的准确性，改善后的概率称为后验概率。设计的基于贝叶斯的风险修正方法对风险场景属性值进行修正的算法如下。

依据全概率公式推导，可以得出式(3):

式(3)中，利用仿真模型或PSM过程序列模型可以得出p(e|和p(e|的值，并可以推导出p|)的值，对于p()子环节失败(即风险发生的概率)，可通过方法一，利用之前专家定性评估的结果计算得出，这样通过公式(3)便可以计算出某一作战环节的失败导致最终任务失败的概率。

3 应用案例

针对设想A方与B方发生冲突，通过上述的分析流程，对A方可能面临的作战风险进行了研讨分析。其主要过程如下(其中一些多重指标的确定及专家研讨分析的流程限于篇幅有所省略)。

首先，构建风险场景全息模型，如图2所示。

图2 风险场景HHM结果图

之后，通过向军事人员发放问卷调查表的形式，由军事人员根据标准对每个风险场景的可能性及后果严重程度进行评判，将得出的值输入风险评估矩阵进行聚类统计，结果如图3所示。从图3中可以看出，高风险等级的风险场景共有9个，分别是:S22a、S22b、S31a、S31b、S33、S21c、S43、S44、S21b;中度风险等级的风险场景共有13个分别是:S12c、S11a、S11b、S11c、S11d、S12a、S12b、S13、S21a、S32a、S32b、S32c、S42;低风险等级的风险场景1个:S41。我们着重关注其中高风险等级的9个风险场景，利用过程序列建模(PSM)仿真及解析的方法，通过引入定量的发生概率，分别对这9个风险场景进一步分析。

图3 风险矩阵聚类后结果图

以“S31a—未能及时发现航路上的目标”风险场景为例。为分析S31a风险场景，我们对“S3—接近航路封锁”场景构建了其对应的作战任务序列模型，如图4所示。

图4 S31a行动过程序列模型

从所设计的过程序列模型中可以看出，接近航路封锁作战行动开始之初是由与战役、战术情报相关的三个环节构成的:C.01是指A方通过各种渠道获取待封锁的B方目标舰船相关情报的行动环节;C.02描述的是A方各种侦察平台搜索、发现、识别待封锁目标的行动环节;C.03是关于情报汇总、分类、判断、选择、分发、传递等处理步骤的行动环节。

在C.01～C.03环节之后，从战局可能的各种情况来考虑“情报信息是否足够支持后续作战行动”，根据对C.04赋予的概率值，在仿真中，如该节点的抽样值为1(表示情报信息足够)则进入C.04的后续环节，如该节点的抽样值为0(表示情报信息不足)则返回到C.01。根据待封锁的B方目标舰船有无护航编队，把C.05的后续行动环节分为两支。在B目标舰船有护航的分支中，首先从战局可能的各种情况来考虑“构成打击条件的可能性”，如不构成条件，则只有放弃本次行动;反之，则进入协同作战行动环节。根据战略意图，具体确定C.07环节的作战打击对象为B方护航编队，还是重要运输船队。C.08描述每波次打击中达成打击目标的可能性，如达不成打击目标，则回到C.07继续作战，如达成目标，则接近航路封锁作战行动成功。在B方目标舰船没有护航的分支中，从战局可能的各种情况来考虑“构成拦截、临检、驱离条件的可能性”，如不构成条件，则放弃行动;如构成条件，则进入C.10环节，拦截驱离、临检拿捕成功后，接近航路封锁作战行动胜利。

针对各个节点，利用专家评议分析出每个环节成功实施的最小可能性、最可能概率和最大可能性值，用于构建抽样函数，结果如表1所示。

表1 各作战环节成功实施概率表

将上述结果代入模型，经过1000次的仿真运算，得出接近航路封锁作战行动成功的概率为:最小成功率(Minimum)为:0.00;最大成功率(Maximum)为:0.82;平均成功率(Mean)为:0.51。过程序列模型运行结果统计如图5所示。

图5 过程序列模型运行结果统计示意图

对仿真结果数据进行统计说明，在当前设定的各环节成功实施的情况下，A方接近航路封锁作战成功的最高可能性为0.82，成功率为0.5～0.82的仿真次数占到总仿真次数的68.26%，1000次仿真的平均成功率为0.51。如果把成功率大于0.5定义为行动成功，那么在成功实施的作战行动中，有相当一部分的成功率大于0.7，这是一个很高的成功概率;同时可以看到失败或放弃行动占总仿真的比率约大于16%。由此可以得出如下结论:一旦相关条件得到满足，接近航路封锁行动成功的可能性很大，但失败的风险很大程度上源于封锁行动的相关条件得不到满足。

其中C.02对应的就是S31a风险场景描述的对航路上目标船只的搜索发现环节。将C.02成功概率分别赋值为1和0，通过仿真可以得到子行动成功条件下作战任务成功的概率p(e|x)和子行动失败条件下作战任务成功的概率p(e|¯x)，结果见表2。

表2 p(e|x)和p(e|¯x)仿真结果

在得到p(e|x)和p(e|¯x)值后，就可以根据2.2.2中介绍的修正算法，计算出S31a场景修正后的风险发生概率。同理，对其它场景也可建立相应的过程序列模型进行仿真及参数的修正。之后将参数修正后的各个风险场景数据，输入风险矩阵进行聚类统计，对风险场景进行再次过滤。

最后，利用多重指标制作问卷调查表，并由多位军事专家对最终剩余的风险场景进行了多指标评估，统计后各风险场景评估结果如表3所示。

表3 多重指标判定结果统计

4 结束语

现代战争的高风险性使得作战风险的研究成为热点，本文在深入分析作战风险概念内涵的基础上，提出了一套具有较强可行性的分析作战风险的逻辑流程和分析框架，并对其中风险场景的不确定性的评估提出了分析方法，同时针对海空联合封锁作战对分析框架和方法进行了应用，为作战风险分析的研究提出了一种思路。

1 张最良.军事战略运筹分析方法［M］.北京:军事科学出版社，2009.

2 海姆斯 雅科夫.风险建模、评估和管理［M］.胡平，等译.西安:西安交通大学出版社，2007.

3 KAPLAN S，GARRICK B J.On the Quantitative Definition of Risk［J］.Risk Analysis，1981，1(1):11-27.

4 HAIMESY Y，KAPLANS.Risk Filtering，Ranking，and Management Framework Using Hierarchical Holographic Modeling［J］.Risk Analysis，2002，22(2):383-397.

5 JASONA GASTELUM.A Risk Addessment Methodology for Divesting Millitary Capabilitiesto Allied Nations［D］.Florida:The Air Force University，2006.

6 JOHN ELLER，BRIAN HAZEL.Global Persistent Attack:A Systesms Architecture，Process Modeling，and Risk Analysis Approach［D］.Florida:The Air Force Iniversity，2008.