基于元模型的体系作战联合实验集成评估研究

李春洪，顾 鸿，黄 悦

(海军指挥学院，江苏 南京，210016)

1 引言

信息时代的海上作战不再是单种平台、单个武器系统之间的对抗，而是在信息系统支撑下的体系与体系的对抗。开展联合作战背景下的体系作战能力分析和效能评估，是信息条件下作战研究的迫切需要。近年来，全军建设了水面舰艇、潜艇、航空兵、陆战、岸防等战术层次的作战仿真实验室，以及战役层次的体系作战仿真实验室，初步形成了海上体系作战仿真能力。虽然这些实验室在各自专业领域积累了大量仿真模型和数据，但无论在实验模型、数据资源的完备性，还是在模型计算能力等方面，均不具备独立开展大规模、全功能、全要素的体系作战仿真的能力。通过计算机网络将这些作战实验系统综合集成，聚合不同领域和作战层次的模型和数据进行大规模体系作战仿真，是开展体系作战效能评估的新途径。作战仿真联合实验是作战实验的高级形式，成为作战实验领域的研究热点。

如何将不同作战层次、多种仿真粒度实验模型进行有机集成形成体系实验能力，是体系作战联合仿真面临的难题。本文提出一种基于仿真元模型的集成方法，解决了多层次、多粒度仿真模型集成难题，有效地支撑了体系作战仿真和评估。

2 仿真元模型及应用

2.1 基本概念

元模型(Meta-models)是指模型的模型，在运筹学领域是指模型的二次模型或低阶的简化模型。

仿真元模型(Simulation Meta-models)，是指仿真模型的模型，它是对在源模型基础上建立的仿真模型的二次建模，是通过对高分辨率仿真模型的“输入参数—输出结果”系列进行拟合而得到的新的数学模型。

2.2 在高层次仿真建模中的应用

在仿真元模型的构建过程中，由于融入了领域专家的知识和经验，可以剔除高分辨率仿真模型中相对次要的因素，起到降低维数、建立关系的作用。仿真元模型在“输入—输出”行为层次上与高分辨率仿真模型保持一致，因此可嵌入高层仿真系统或者替代高分辨率仿真模型，从而有效降低高层仿真系统的建模复杂度和计算复杂度，如图1所示。

图1 仿真元模型在高层仿真建模中的应用

仿真元模型的这些技术特点，使其在高层推理与交流、决策支持、体系效能评估等高层次仿真建模中得到广泛运用。例如，卫翔[1]等研究运用潜艇兵力行为仿真元模型，解决了潜艇作战仿真中互操作和重用性问题。杨峰[2]针对多层次体系对抗仿真建模，运用仿真元建模原理，提出了“建构—解构—拟合—聚合”跨层次建模方法，解决了武器系统效能评估中的跨层次仿真和聚合问题。张伟等[3]探讨了仿真元模型在探索性分析中的应用问题，提出了单独分析、组合分析、嵌入分析和辅助分析等应用模式。喻飞飞等[4]构建了基于主动仿真元模型的探索性仿真框架。周少平等[5]探讨了主动元模型的构建及其在装备体系效能评估中的应用。汤健[6]等面向作战实验分析，借鉴了数据驱动软测量技术，提出了基于选择性集成的仿真元建模技术，并进行了相关应用研究。王爽等[7]探讨了通过元模型的组合实现天基信息服务建模。

3 作战仿真联合实验模型集成需求

体系作战联合仿真采用如图2所示的层次式体系结构。其中，基础设施层为作战仿真联合实验提供网络通信、实验模型、数据库等基础服务，以及异构仿真系统的协议转换和桥接服务。兵种层包括水面舰艇、潜艇、航空兵、陆战岸防等兵种作战仿真系统，这些实验系统使用较高分辨率的平台或武器系统级仿真模型。体系层位于顶层，运行较低分辨率的体系作战仿真系统，提供较高层次的(合同战斗、战役层次)的体系作战仿真，并提供联合仿真设计、运行管理以及综合分析等功能。

图2 体系作战联合仿真的体系结构

将不同作战层次和粒度的实验模型集成运行的一种可能方案是：各实验系统在协议和数据层面实现互连互通，在统一时间推进下进行数据交换，共同完成体系作战仿真。但在这种集成方式下，不仅要求不同作战层次的仿真模型密切协同，在高低分辨率之间不断运行转换并维持其输入输出关系的一致性。显然对运行控制的要求非常高。而事实上，联合实验是一种较为松散的组织形式，出于知识产权等考虑，各实验室并不希望更多地开放技术细节来支持这类紧密耦合的模型集成，而是更希望以一种更松散、更灵活的模型集成方式。

此外，现代海上体系作战参战兵力多、战场空间大、作战行动复杂，作战效能受到大量影响因子及其复杂的相互作用。通常采用探索性分析原理，在大量不确定因子构成的海量方案空间内开展探索性实验。直接运用高分辨率模型构建体系作战仿真，难以建立体系效能与大量模型输入因子之间的关系，而且容易出现“组合爆炸”，使评估陷入局部细节。因此，联合仿真应在保持物理和军事有效性前提下，合理减少仿真模型的参数数量，降低实验空间维度，提高实验效率。

综上分析，体系作战仿真联合实验宜采取松散的、分层次组织的集成运行模式。即体系层采用高层仿真模型，进行基于大方案空间探索的体系级仿真；而兵种层各实验室则在统一的作战背景下，开展独立(或者联合)的战术级仿真，为体系层的高层仿真提供建模和数据支撑。

这种集成运行模式面临两方面的问题：一是体系层如何指导兵种层开展仿真(提出需求)，二是兵种层的仿真结果如何高效地集成和支撑体系层仿真建模和实验运行。

4 基于仿真元模型的联合实验模型集成

基于仿真元模型的技术特点，引入仿真元模型作为体系层与兵种层之间模型集成的“桥梁”。通过仿真元模型的建模和聚合，体系层和兵种层实验活动相互支撑和协同，达成体系作战仿真联合实验模型集成的目的。

4.1 基于仿真元模型的模型集成框架

本文在体系实验层和兵种实验层之间引入“仿真元模型层”，构建了基于仿真元模型的联合实验模型集成框架，以规范体系层与兵种层的仿真建模活动，如图3所示。

图3 联合实验模型集成框架

集成框架的工作过程如下：

1)体系层根据受领并分析联合实验任务，进行联合实验的想定设计、实验指标设计和实验要素设计，进而构建出实验要素与实验指标之间的映射关系，进而提出体系层探索性仿真的建模需求。

2)在体系建模需求分析的基础上，提出本次联合实验需要构建的仿真元模型及其输入/输出参数、度量指标、描述规范等具体要求，并将作战想定、仿真元模型的构建要求等信息进行格式化封装，分别以“订单”形式下发给相关兵种层实验室。

3)兵种层实验室接收到体系层的仿真元模型“订单”后，解析元模型构建要求和实验想定，制定仿真元模型实验方案，包括实验设计方案和实验评估方案等。

4)根据仿真元模型实验方案，相关兵种层实验室通过独立仿真或联合运行，生成实验数据。

5)对实验数据进行处理，通过数据拟合，生成初步仿真元模型。

6)对生成的仿真元模型进行有效性评估检验，并向仿真元模型库交付“订单”。

7)体系层从仿真元模型库和体系模型库选取所需仿真元模型和其它体系层模型，经装配、聚合生成满足本次联合实验需求的体系仿真模型。

4.2 仿真元模型需求分析

仿真元模型需求主要来自体系模型建模需求，主要包括：模型的功能需求、输入/输出要求等。

4.2.1 功能需求

体系模型是一种高层次作战模型，通常采用面向过程的建模方法。即以作战过程为主线，采用自顶向下、逐层分解的方法把作战过程分解成一系列相互关联的作战子过程，直到能够被建模人员理解和建立模型。将作战子过程模型按照逻辑和时序组织起来运行，即可对体系过程进行模拟，如图4所示。

图4 面向过程的体系建模

在基于元模型集成框架下，作战子过程模型以仿真元模型的形式存在。根据对作战过程的分解，体系建模人员提出仿真元模型的功能需求。

在基于元模型集成框架下，作战子过程模型以仿真元模型的形式存在。根据对作战过程的分解，体系建模人员提出仿真元模型的功能需求。

4.2.2 输入参数

体系建模人员通过对实验问题的分析，确定研究目标与系统(体系)之间的依赖关系，形成问题分析树。问题分析树是探索性分析建模的基础，可以帮助建模人员清晰地梳理出影响体系效能的关键因素及其取值范围等，进而初步确定体系模型需要暴露的参数。通过这些暴露的参数的不同取值，形成了体系实验的探索性空间。作为构建体系模型的基本单元，参与构建体系模型的仿真元模型的输入参数必须覆盖体系模型的暴露参数。

举例说明，体系实验将“有无卫星支援”作为考察预警探测效能的关键因素之一，则体系模型将布尔型的卫星支援参数作为模型暴露参数。为此，体系建模人员在规划“预警探测效能元模型”的建模需求时，应明确提出将“有无卫星支援”作为元模型输入参数。

4.2.3 输出参数

仿真元模型之间的可组合性是通过模型之间的输入/输出参数的匹配来保证的。因此，体系层建摸人员应根据元模型组合的逻辑约束，确定仿真元模型的输出参数的约束，包括参数类型、取值范围等。

4.3 仿真元模型的构建

4.3.1 实验设计

兵种实验层接收到体系层的仿真元模型“订单”之后，根据给定的作战背景和元模型构建要求，制定仿真元模型实验方案。

构建仿真元模型实验也采用探索性分析原理，实验人员在领域专家的帮助下分析提取影响元模型输出的关键因素和取值范围，并构建方案空间。需要指出的是，实验选取关键因素必须能够覆盖或聚合成该元模型的输入参数。

4.3.2 元模型拟合

兵种层的一个或多个实验系统联合运行元模型实验方案，产生实验数据。本质上，这些实验数据是仿真元模型输入/输出关系的测试采样。

仿真元模型的拟合，是指应用数学或统计方法对仿真模型产生的输入/输出数据进行逼近，目的是估计元模型参数值，并使用定量准则对这些参数估计值进行评价。经典的仿真元模型拟合方法有多项式回归分析、径向基函数法与Krging法等[2]。

4.3.3 元模型验证

为保证元模型足够好地描述源系统和仿真模型，在订单交付前，需进行仿真元模型的有效性验证。元模型的有效性通常分为复制有效性与预测有效性两个等级[6]。其中，复制有效性要求元模型与原来的高分辨率仿真模型在实验有效区内能以较高的精度相匹配。在体系作战联合仿真中，复制有效性是首先要保证的。

在实际应用中，元模型的有效性评估主要是先运行仿真模型获得用于验证元模型的测试数据。然后分别使用测试数据和拟合的数据，确定元模型相对仿真模型的有效性。

4.4 仿真元模型集成应用

当所需的仿真元模型均已建摸入库，体系建模人员将这些元模型按照一定时序和逻辑关系进行组合，并在一定作战流程下对各元模型进行调度运行，实现对体系对抗仿真。仿真元模型集成应用的关键在于确定元模型集成逻辑关系[12]。

借鉴工作流的基本控制模式[12]，定义了六种元模型集成基本逻辑关系，见表1。元模型通过这6种基本逻辑关系的组合运用，形成复杂的逻辑关系。

表1 仿真元模型的6种基本组合关系

5 实例研究

基于上述联合实验模型集成评估框架，构建了以元模型为中心的海上封锁作战联合实验模型体系，如图5所示。

图5 封锁作战联合实验的模型体系

根据体系层建模需求，向兵种层的航空作战仿真系统提出了“某装备对海打击效能元模型”的构建“订单”。元模型评估需求为：输入是卫星信息支援能力(x， 1.0

表2 对海打击效能作战效能仿真数据

采用非线性MnMolecular模型：y=A1-A2e-kx，A1>0，A2>0，k>0对实验数据进行回归处理，经多次迭代，获得回归模型的预测参数为A1=0.99946，A2=0.83544，K=0.47087，拟合出非线性回归函数曲线，如图6所示。

得到的回归拟合模型为：

y=A1-A2e-kx=0.99946-0.835544e-0.47097x

图6 仿真数据的拟合结果

经过测试数据得检验，A1、A2和K的标准误差均值分别为0.05114、0.10664和0.13602，三个估计值均可信。于是，向体系层提交仿真元模型：

MetaModel(“某装备对海打击效能元模型”，x，y)={y=0.99946-0.835544e-0.47097x，x∈(1.0，10.0)，y∈[0，1]}。

当体系层在构建体系模型需要计算某装备对海打击效能时，从元模型库提取模型MetaModel(“某装备对海打击效能元模型”，x，y)，按照4.4节所述的组合关系将该元模型嵌入体系模型组合使用。

6 结束语

在仿真元模型的构建过程中，由于融入了领域专家的知识和经验，剔除了相对次要因素，且在保持“输入—输出”行为层次上与高分辨率仿真模型一致，可以有效降低高层仿真系统的计算复杂度。本文运用仿真元模型的特点，构建了一种基于元模型的联合实验模型集成框架。在该模型集成框架下，不同作战层次和仿真粒度实验系统实现了在统一想定背景下的一致性评估。本文的工作为集成不同层次作战实验系统开展联合作战实验提供了新方法。