RIMER的作战行动方案评估方法研究*

杨晓，朱昱，武健

(火箭军工程大学，陕西 西安 710025)

0 引言

随着现代战争样式，战争规模，战争形态的多样化和复杂化，部队的作战行动方案是影响部队作战成败的关键。对部队作战行动方案进行评估是正确指挥部队作战行动的关键性问题，直接影响着部队作战指挥的效果，在部队作战过程中有着重要作用。

作战行动方案是指挥员为实现其战斗目标，而对作战活动制定的计划，是执行任务流程[1]。传统的解析评估方法，无论是层次分析法[2]、灰色综合评价[3]或是模糊综合评价法[4]，聚合中采用一定的解析公式，结果是一个数值，可解释性不强。文献[5]提出了针对作战行动方案效能评估的Bayesian Network模型。王静岩[6]、高桂清[7]通过运用BP神经网络模型对拟制的作战行动方案进行了评估。这类方法的缺点是不能输出中间结果，评估结束后无法得到作战行动方案中存在的薄弱环节。

本文针对作战行动方案评估中存在指标种类多，不能回溯评估结果的情况，从作战行动所需能力出发，构建置信规则库，然后将指标数据多样形式输入转换为一致的可信度形式，运用证据推理对激活的规则进行组合，获得作战行动方案评估的结果。文末，以某次作战行动方案为例，说明该方法的运用。

1 基本思路

作战行动方案评估的过程复杂，评估什么，通过什么步骤，应用什么方法等，都是应该明确的问题。

部队作战任务多样，对于不同的作战任务制定了不同的作战行动方案。应首先从作战任务出发，分析此次作战任务需要部队具备哪些能力，以及完成任务到什么程度这些能力相应的水平，从而构建置信规则库。再者将分析具体作战行动方案，把已具备的能力作为输入，即将指标数据多样形式输入转换为一致的信度形式，最后通过输入数据对信度规则激活程度的计算，采用运用证据推理对激活的规则进行组合获得作战行动方案评估的结果。基本思路如图1所示。

2 指标体系构建

作战行动方案评估，对于某次的任务的能力需求，评价作战行动方案能否满足需求。将方案中体现的能力和任务的能力需求作为评估问题的输入，输出的是作战行动方案各能力的可信度。

作战任务的能力需求，可通过分析作战任务，将任务通过转换映射为基本的作战行动，进而得到基本作战行动应具备一项或多项能力指标[8]。建立由“作战任务”到“基本作战行动”再到“能力指标”的转换映射，研究各作战行动在能力指标中的具体反映，构建科学合理的指标体系。某次任务的转换映射如图2。通过映射建立的某次任务的作战行动方案指标体系如图3。

3 基于证据推理的作战行动方案评估

RIMER (belief rule-base inference methodology using the evidential reasoning)是一种基于证据推理的置信规则库推理方法。通过置信规则库来实现知识的表达，然后通过证据推理算法实现知识的推理[9-11]。该方法的评估过程如图4。

3.1 构造置信规则库

一个基本的规则库包含多条简单的IF-THEN规则。在IF-THEN规则的结果中加入置信程度，并加入该条规则条件值的权重和规则的权重，即为置信规则(belief rule)。将多条置信规则组合起来，就形成了置信规则库(belief rule base，BRB)。则第k条置信规则可表示为

(1)

3.2 输入数据的转换

分析具体作战行动方案，把已具备的能力作为输入，即将指标数据多样形式输入转换为一致的信度形式(确定数据的可以看作为信度为1的信度)。由于输入能力测度信息可能存在不确定性，输入信息可描述为

(x1,ε1)∧(x2,ε2)∧…∧(xM,εM),

其中：εi(i=1,2,…,M)为输入数据的i的真实程度，反映了第i个输入的不确定性。如(保障任务完成率75%，1)表示对于保障任务完成率为75%的把握是1。如果是仿真推演的结果数据，置信度可取仿真结果的频率值。

在置信度规则库中，能力指标测度的前提属性的取值可能是离散的，单点的或是专家经验主观判断的。规则库前提属性的取值不可能所列出输入所有的可能情况。需计算输入数据对规则中低层指标测度的匹配程度，如下式:

，

(2)

式中：αi,j为输入对指标cj的第j个取值Ai,j的匹配程度，0≤αi,j≤1；τ(xi,Ai,j)描述了xi与Ai,j的相似程度，τ的形式取决于指标的类型，这里列出3种常用的形式。

(1) 规则前提项为离散序列[12]

规则库中前提条件中能力指标ci的取值Ai,j为{Ai,1,Ai,2,…,Ai,Ji}，假设取值单调递增，函数τ1为

(3)

如在规则库中保障任务完成率取值为60%，80%，100%，而输入数据为(75%，1)，则可得τ1(75%,60%)=0.75，τ1(75%,80%)=0.25，τ1(75%,100%)=0。

(2) 规则中的前提属性是单点，记为A*

(4)

式中：xi为该项指标的输入，[p,q]为xi的输入数据的区间。τ2的形式使得xi=A*时，取值为1，距A*越远时函数值越小。

(3) 输入专家的主观经验判断

此时直接用输入值，即αi,j=εi。如在规则库中，保障任务的完成质量为H/M/L，即高/中/低。若实际输入数据为(H,0.8)(M,0.2)(L,0)，则αH=0.8，αM=0.2，αL=0。

3.3 利用ER算法进行推理计算

当输入信息后，对于某种能力而言规则库有多条规则被激活，利用证据推理算法把激活的规则进行组合，从而得此能力的评估结果。

3.3.1 置信规则激活权重的计算

输入信息对第k条规则的激活权重(activation weight)通过下式来计算，即

(5)

3.3.2 证据组合

如果规则库的第k条规则被激活，有ωk≠0。如果多条规则被激活，使用证据推理算法对多条规则进行组合[13]。首先，把输出部分的置信度βj，k(j=1,2,…,N;k=1,2,…,L)转化为基本概率质量(basic probability masses)，即

(6)

(7)

(8)

4 示例

以某次作战行动方案为例，说明该方法的运用[15]。通过转换映射建立的指标体系如图3。指标体系所涉及的能力指标及取值范围如表1所示(部分列出)，建立的带有信度的规则库如表2所示(部分列出)。

假设某次作战行动方案A1，其输入为

A1={c41=(1.5,1),c42=(80,0.9),

c111=(6,1),c112=(75,1),c121=(1.5,1),c122=(85,0.9),c211=(4,1),c212=(95,0.9),c221=(1,1),c222=(100,1),c311=(4,0.9),c312=(75,0.9),c321=(1,0.8),c322=(95,0.9)}.

计算作战准备指挥控制能力c11，已知c111=(6,1),c112=(75,1)，在表1中c112的取值为60,80,100，而其数据输入为75，需对输入进行转换，由式(3)可得τ112(75,60)=0.75，τ112(75,80)=0.25，τ112(75,0)=0，τ111(6,6)=1。由式(2)可得S111(6,1)=s{(4,0),(6,1),(8,0)}，S112(75,1)=s{(60,0.75),(80,0.25),(100,0)}。

表1 某次作战行动方案所涉及的能力及取值

表2 带有信度结构的规则库

可得作战准备指挥控制能力c11{(H,0.056 6)(M,0.518 9)(L,0.424 5)}，即作战准备指挥控制能力具备相应水平的置信度。同理可依次计算c12,c21,c22,c23,c31,c32,c1,c2,c3,c4,c。得到对作战行动方案能力需求的评估结果c{(满足，0.268 5),(基本满足，0.677 2),(不满足，0.054 3)}。

5 结束语

本文从作战行动方案所需的能力出发，通过“作战任务”到“基本作战行动”再到“能力指标”的转换映射，得到评估所需的指标体系。根据历史数据或经验建立带有信度的规则库。再将指标数据多样形式输入转换为一致的信度形式。运用证据推理对激活规则进行组合计算，得到作战行动方案的评估结果。该结果是能力满足程度的信度分布，可以回溯存在的不足，为作战行动方案的优化调整提供了依据。

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