基于MAS的航材保障仿真系统框架研究

陈 博，徐常凯，任佳成

(空军勤务学院，江苏 徐州 221000)

0 引 言

在现代战争背景下，作战部队(如空军)往往执行高强度、多机种、大批量、多波次作战任务，这使作战航材保障难度更大，对作战保障指挥人员的作战航材保障能力的要求也更高。在此背景下，采用日渐成熟的建模与仿真技术实现对作战航材保障流程的仿真模拟，不仅能够全面细致地展示作战航材保障的方法步骤，提高作战航材保障指挥人员对作战航材保障流程的熟悉程度，还能够为作战航材保障提供辅助决策支撑作用，也促使作战航材保障不断向满足“作战牵引、信息主导、精细管理、精确保障”的总体要求靠拢[1]。

近些年来，对后勤保障系统的仿真建模有很多研究，大多是基于离散事件的基础上的，文献[2]介绍了采用Petri网建模技术对保障系统进行构建；文献[3]阐述了2种国外较为先进的装备保障仿真软件OPUS10和SIMLOX，并提出了构建装甲装备的保障仿真平台的概念；文献[4]阐述了基于美国国防部体系结构框架(DoDAF)下任务的复杂装备系统建模方法。本文参考它们对离散事件的仿真方法，结合作战航材的具体保障流程，主要采用应用较为广泛的面向Agent的仿真建模技术对作战航材保障流程进行仿真建模，将作战航材保障中各个实体单元的状态与方法进行完全封装[5]，再以此为基础，采用Swarm平台对上述Agent仿真模型进行实现，使系统能够仿真统计出在具体任务中发生缺航材情况的次数[6]。

1 作战航材保障仿真的Agent体系结构设计

利用Agent对作战(其本身就是一个很复杂的系统)进行建模，能够充分发挥Agent模型智能化、自适应性水平高的特点，建立对应的作战Agent模型。对于作战航材保障而言，必须从作战任务出发，围绕具体任务对作战航材保障仿真预案进行分析，从而构建具体的仿真模型；同时，还要根据作战航材保障任务对执行任务的组织体系结构进行分析，即以任务作为出发点，使航材保障指挥机构、航材保障人员和武器航材能够在一个整体中运作。其具体构建方法如图1所示。

首先，将作战航材保障任务划分为不同层次，使每个保障任务都可被表示为能够实现基本功能的多个模块的组合，用[A1,A2,…，An]表示。其中，n为组织基本功能的数量，Ai为组织所具备的第i项功能，主要包括作战保障任务的接受、作战保障任务的下达、作战航材的筹措等；然后，对这些功能进行量化构建。其中，功能用[B1,B2,…,Bn]表示；再接着，根据n的大小，建立作战航材保障推演功能平台，主要包括消耗模拟平台、作战航材调拨平台以及作战航材紧急申请平台等。平台集合用{C1,C2,…，Ck}表示。其中，k表示平台的数量。对于各功能所执行某项功能的能力则表示为[CBi1,CBi2,…CBik]；最后，建立决策实体模型，使其能通过必要的平台资源来执行作战航材保障任务，并将其各方面能力进行量化，记为集合DS={d1,d2,…dk}[7]。

2 作战航材保障仿真中的Agent设计

根据在执行作战保障任务过程中所担负的职责、扮演的角色不同对整个作战航材保障仿真过程中的Agent进行分类，主要包括任务描述Agent、数据分析Agent、决策Agent以及混合Agent 5类。这些Agent结构既有一定的相似性，也有相应的区别。

(1) 任务描述Agent

任务描述Agent在作战航材保障仿真过程中主要承担对仿真任务想定中的参数进行采集，并对其进行汇总，包括任务环境、战损率、战斗天数等如图2所示。其对作战航材保障的仿真消耗数量具有很大的影响。与此同时，任务描述Agent还可将数据信息进行预处理之后传递给其他Agent模型。

图2 任务描述Agent仿真结构

(2) 数据分析Agent

数据分析Agent主要应用于对作战航材保障仿真过程中的信息传递，包括接收其他Agent的相关信息，并将这些信息进行汇总、分类，在此基础上通过在数据分析Agent中输入算法，实现对相关数据的分析处理。最终将不同类型的数据分类推送给对应层次的Agent模型，如图3所示。

图3 数据分析Agent仿真结构

(3) 决策Agent

决策Agent主要在作战航材保障仿真过程中发挥决策管理的作用。其主要通过接收其他Agent所反馈的数据信息，并通过对这些数据信息的分析，预先实现拟定的仿真规则，共同进行推理决策，包括作战航材是否被消耗、是否发生缺件等。决策Agent还将决策信息结果转化为控制指令下达给其他Agent，如图4所示。

图4 决策Agent仿真结构

(4) 应急处置Agent

应急处置Agent是作战航材保障流程仿真保障的核心内容之一。对于作战航材保障预案，其仿真中往往会出现缺器材的现象，即器材仿真模拟的消耗数量过大，预案制定的对作战航材的消耗预测无法满足作战任务需要时，应急处置Agent采用接受器材紧急调拨的指令，并调用数据分析Agent中的相关作战航材保障资源数据以及模型库中的航材紧急调拨申请表模板，受训人员可根据仿真结果对其进行填写，如图5所示。

(5) 混合Agent

混合Agent主要是以上4类Agent进行组合的一种Agent类型，主要指在作战航材保障仿真过程中往往一个Agent需要上述Agent组合才能实现其功能。例如：在保障过程中发生缺器材情况时，一方面要将数据录入到数据分析Agent中；另一方面也要调用应急处置Agent对缺航材情况进行处理。

图5 应急处置Agent仿真结构

根据对作战航材保障仿真任务过程的分析，将以上5类Agent模型进行分层次交互设计。其具体交互模型如图6所示。多Agent作战航材保障预案按照各单元担负的任务不同可分为描述层、分析层、决策层、处置层以及资源层[8]。

图6 作战航材保障流程的Agent仿真架构图

3 基于Agent仿真模型的作战航材保障实体关系描述

3.1 实体Agent

实体Agent代表在预案仿真过程中执行作战任务的单位。不同层次的Agent在仿真过程中担负的角色各不相同，主要包括作战航材、作战航材保障部队以及保障部队的上级业务机关。按照作战Agent建立的要求，可将其划分为3元组，包括Agent名称、Agent行动集合以及Agent的相关约束集合。

作战航材保障部队实体模型可用于整建制地模拟航材保障部队的保障行动，在部队调动、集结、补充以及机场、兵力集结地被攻击等非交战行动中，反映保障部队组成结构、位置分布等变化情况。例如：根据空军作战航材保障涉及的相关单位，主要包括以下部队实体模型：上级指挥所、后方仓库、航材保障单位、机务大队、航材保障机动分队。

3.2 行动

行动主要代表各部门在作战航材保障过程中所需要完成的任务，包括行动名称、开始任务的条件、行动结束的条件以及行动的约束等。其中：行动名称是指任务活动的名称；开始任务的条件是指当满足一定条件后任务开始执行，例如在接受上级命令后，保障单位才能够开始行动；行动结束后置条件指在任务完成后，所能够满足的条件，例如在进行紧急申请时，该项器材一定出现了短缺。行动的约束包括行动执行者的规定、行动的相关规定等约束。

3.3 约束

由于各Agent在仿真过程中的层次不同，所以要设置一系列约束，作战航材保障仿真中的Agent实体约束，主要包括作战航材保障任务的时间约束、空间约束、资源约束以及各Agent之间的逻辑顺序约束。其中：时间约束主要表示严格在想定规定的任务时间内完成作战航材保障任务，通常用任务持续时间与时间范围来描述；空间约束主要是指作战航材保障资源受空间限制的主要操纵中心点以及半径描述；资源约束是指在作战航材保障过程中所需要的航材资源配置的约束，包括航材数量、保障人员等资源约束；逻辑顺序约束主要表示Agent在执行任务过程中的流程顺序，主要包括顺序运行、并列运行以及选择运行3种[9]。

(1) 顺序运行

顺序运行是Agent模型之间最简单的关系之一，主要表示前一个Agent运行结束，后一个Agent随即开始的关系。例如：在进行航材转场保障任务时，转出单位在结束保障关系后，转进单位马上进入接装任务，建立新的保障关系。

(2) 并列运行

并列运行的方式主要可分为2种：一种是起始并列运行；另一种是并列运行结束。

(a) 起始并列运行

起始并列关系表示多个Agent在相同的条件下同时触发开始运行状态，例如：在转场任务保障中，转进单位和转出单位可能同时接收到作战任务后，同时进入清点库存物资的状态。

(b) 并列运行结束

并列运行结束表示多个Agent行动完成之后同时结束，后一个Agent开始运行。例如：在多个保障单位全部完成各自的保障任务之后，决策Agent才会对本次作战保障任务是否成功进行判断。

(3) 选择运行

选择运行方式与并列运行相类似，主要分为2种：一种是起始选择结束运行；另一种是结束选择运行。

(a) 起始选择运行

起始选择运行表示在一个Agent运行完毕后在多个Agent中选择一个进行。例如：在发生航材紧缺的情况时，在仿真航材紧急调拨的过程中，当应急处置Agent发出应急指令后，系统会在附近单位中选择一个单位提供紧缺航材，并计算出时间。

(b) 结束选择运行

结束选择运行表示对于多个Agent同时运行时，只要一个Agent执行结束，下一个Agent便开始运行。例如：多个参与作战保障单位，任意一个单位出现航材短缺，应急处置Agent就开始运行。

根据上述关系，对各实体Agent之间的关系进行梳理，使其能够完整地描述出作战航材保障流程，并构建出完整的各Agent之间的关系图，由Agent模型构建的作战航材仿真流程如图7所示。

图7 Agent模型构建的作战航材仿真流程

4 基于Swarm的作战航材保障仿真的实现

Swarm仿真软件是由圣菲研究所设计开发的、基于多主体并面向对象的一款完全开源的仿真平台[10]，其主要能够对离散事件进行仿真并构建出层次化的仿真系统结构，建立对多Agent仿真模型的多层嵌套式结构。基本的Swarm仿真程序主要包括ModelSwarm和Observe Swarm两类[11]。

作战航材保障仿真系统作为一个复杂的保障系统，主要用于模拟各作战单位在作战航材保障过程中的保障活动，采用模型Swarm对上级指挥Agent、应急指挥Agent、航材股Agent、携行保障分队Agent以及后方航材仓库Agent进行封装[12]，主要包括以下4个要素：

(1) 作战航材Agent状态

作战航材Agent状态是指个体Agent自身的保障状态，包括能够使用的作战航材资源的品种、数量、地理位置与人员素质等基本信息要素，这些要素是影响模型Swarm产生动作的主要因素。

(2) 约束与交互

作战航材Agent中都有不同的条件约束限制其活动范围，例如航材股Agent要遵循上级指挥机关发布的任务的基本信息与要求。与此同时，各Agent之间能够进行信息的交流。

(3) 流程控制

流程控制是指为了模拟作战航材保障流程事先对各个Agent仿真执行任务的顺序进行设置，通过调整各Agent行动发生的时间，实现对Swarm仿真模型的时间控制。

(4) 仿真行为

仿真行为是指在Agent接收到外部信息之后，各实体Agent对输入的信息，根据实现拟定的规则进行推理计算，输出结果传输到下一个Agent实体之中。

再建立Observe Swarm，其主要用于观察统计ModelSwarm中的各仿真数据，并能够将这些数据生成图标进行直观分析。

下面以作战保障任务为例，空军某型飞机24架，于某年某月某日由A单位进驻B单位，执行战略性突击任务，作战时间为7天。此型装备完好率设为85%，出动率设为80%，出动强度设为3次/天，装备战损率设为4%，进行仿真，通过仿真其作战装备保障流程，仿真统计出在保障任务过程中发生缺航材的次数、缺器材的种类、数量等信息，具体Observe Swarm数据统计图如图8、图9所示。

图8 缺航材发生次数

图9 缺航材品种与数量

这些数据都能够作为作战航材保障部队制定作战航材保障预案时的重要数据支撑，使整个作战航材保障获得更大的军事经济效益。

5 结束语

在作战装备保障仿真系统中,根据具体的作战航材保障流程，考虑各作战元素的关系，采用基于Agent仿真建模方法与表达形式，搭建了Agent仿真系统的设计框架，建立了各Agent相互之间的协同关系,然后将作战装备保障流程中的Agent实体模型包装为Swart模块，通过Swart仿真平台实现执行某种方法或者动作以实现预期的仿真功能。最后本文给出了对具体作战航材保障任务的仿真结果，具有较强的实用性，能够广泛地运用于对作战装备保障决策领域中，为作战指挥人员的决策提供数据支撑。