基于贪婪策略的集群目标作战伪装规划方法

刘朝畅， 许卫东， 杨 鑫， 李晨光， 郝有斌， 杨 洁， 肖菲菲

（陆军工程大学 野战工程学院， 江苏 南京 210007）

0 引言

在现代信息化战争中，战场态势瞬息万变，作战节奏越来越快， 正确的决策取决于能否对战场态势及时、准确的处理[1-3]而未来复杂电磁环境的信息化战场下作战伪装需要关注的点多、线长、面广，决策时效要求又高，容易产生空间盲区，对指挥决策的精度、速度和强度提出了更高的需求[4]，为实现作战伪装规划的精确化和科学化，需要借助于智能化方法辅助决策。 作战伪装规划的核心内容是伪装力量的编成及部署，而在现代作战集群目标伪装保障中，面临的伪装目标数量和种类不一样，目标所处的背景差异较大，为了达到伪装效果对各个目标使用的伪装手段也不一样，这就会涉及到多个伪装目标的优化及决策问题，并且受伪装任务属性、资源类别、任务时限及作业环境等多种因素的影响和制约，而不是简单单个目标的累加问题。 因此集群目标作战伪装规划问题相对于单目标伪装问题来说，考虑因素多，复杂程度高，求解难度大。

近年来，智能化方法广泛应用于作战任务规划方面。例如，马悦等[5]阐述智能方法在威胁判断、时空推理、策略生成与评估、 策略学习与成长等方面辅助作战任务规划的必要性， 进一步给出作战任务智能规划的框架设计及理论依据。 赵国宏等[6]阐述了作战任务规划系统的概念内涵，分析了作战管理、任务规划、指挥控制等概念的相互关系。 李洪彬等[4]设计了一种战场伪装规划模型，可实现战场伪装方案的计算机辅助设计、生成与评估优选。 贺庆[7]利用知识工程理论中的本体表示、知识图谱和语义推理等技术， 提出了基于作战行动状态转移理论的作战行动计划制定方法。 杜正军等[8]用不完全信息博弈分析敌对双方之间的对抗， 建立了基于影响网络和不完全信息多阶段博弈的作战行动序列模型，并给出了求解方法。 在前人作战任务智能规划的基础上，使用贪婪策略实现任务与资源的匹配及任务时序的调整， 自动生成作战伪装规划甘特图，满足每个目标伪装行动之间的因果关系、时间约束、资源限制等要求，并缩短整个伪装行动计划时间，充分利用伪装资源， 辅助伪装指挥员进行伪装方案的设计和生成。

1 问题描述

1.1 基本概念

作战任务规划，是适应信息化战争的特点，围绕“任务式指挥”的主线，用智能化和工程化的方法设计战争，将作战行动明确化具体化精确化， 以便快速生成作战方案、行动计划及任务指令，从而提高指挥员及其指挥机关的指挥效能[9]。 作战伪装规划也就是用智能化和工程化的方法指导伪装保障行动，对上接收作战意图和作战构想，对下明确伪装任务和协调伪装行动，见图1，要解决得就是伪装任务、 伪装资源和任务时间三者之间在多约束条件下寻优的匹配问题， 其最终匹配结果为某个伪装任务在某个时间区间内占用某种伪装资源。 主要约束条件由伪装任务间的顺序约束关系、伪装资源占用冲突、伪装资源完成伪装任务的能力限制、伪装任务期限等构成。最终解的现实作用是：①明确伪装任务，主要依据目标特性数据、背景特性数据、伪装器材数据、伪装效果综合分析确定需要执行的伪装任务，形成伪装任务清单；②合理分配伪装资源，实现伪装资源和伪装任务的动态映射，主要解决资源冲突和资源利用率最大化等问题； ③生成任务序列， 充分认识集群目标的关键程度和相互联系以及与敌方侦察对抗过程中可能发生的的种种意外情况，设计伪装行动和伪装任务流程，为伪装资源分配和伪装力量协同提供依据；④协调伪装行动，在明确伪装任务及其执行伪装分队、所需伪装资源、完成时间后，通过协调伪装行动， 使执行各个目标的伪装力量相互配合、密切协同、优势互补，从而形成集群目标整体的伪装行动。

图1 作战伪装规划的内容和边界

1.2 模型结构

本文作战伪装规划问题为了实现伪装资源在时间和空间上的合理分配，生成相对较优的伪装任务序列。此问题可建立如下数学模型：

其中，式（1）为目标函数，以伪装计划总时间最小为优化目标。 式（2）为紧前关系约束，指每个任务都必须要等到其所有的紧前任务完成之后才能开始[10]；TZi指得是集群目标之间伪装任务转移时间，Te指得是躲避敌侦察的额外时间， 下一个任务执行的开始时间必须大于上一个任务的的结束时间、 任务转移时间和躲避敌侦察的额外时间之和。 式（3）为资源约束，指得是伪装资源在实战中的数量是有限的，伪装资源包括实施伪装的技术兵力、迷彩伪装器材、遮障伪装器材、假目标伪装器材、发烟器材和雷达干扰等器材。 记整个伪装计划共包含K 种资源，在任一时刻每种资源的容量有限，第k（k=1，2，…，K）种资源的总量为Rk。 任务i 在执行过程中对第k 种资源的需求量为rk， 执行所有所利用的资源总数不能超过现有资源总量。 式（4）为非负约束。

2 基于贪婪策略的求解方法

2.1 贪婪策略构建

贪婪策略是一种解决最优化问题的近似方法[11]， 是一种为选择性问题求最优解的方法，对比启发式算法，求解速度快，求解效率高。其特征是求解问题时通过制定贪婪准则将整体问题分解成多个子问题， 并在每次迭代过程中搜索子问题的局部最优解，最终逼近整体最优解[12]。这种方法适合解决集群目标作战规划这种复杂性问题，本文基于集群目标作战伪装规划问题的特点，并以式（1）为目标函数来构建贪心策略，见图2。

图2 贪心策略构建

2.2 调整任务序列

假设伪装任务集i={i=1，2，…V}。任意一个任务都有开始时间STi和结束时间FTi，STi≤FTi。 如果任务i 和j 的时间 段[STi，FTi]和[STj，FTj]所 使用的伪装资源小于总的伪装资源，那么任务i 和j 就是可以并行的。 通过贪婪策略能够求得在给定时间段内，最大的并行任务数量。 贪婪策略为：

max（number[A]），A⊂i （5）

A 为满足条件的并行任务集。 得到的任务集就是将串行任务序列依据伪装资源约束装换成并行和串行并存的任务序列。具体流程如下：①按照串行任务序列依次判断单个任务所需要的资源量是否满足资源约束条件；②若满足条件就压入任务队列中，改变成并行模式，再进行判断同一时刻并行的任务资源总和是否满足资源约束条件；③若不满足就释放任务序列，再加入后面的任务，计算资源总的使用量，判断是否满足，循环执行。

经过资源调整后得到单个任务解：

式中：i 指得是任务编号，Rk指得是该任务所需的伪装资源数，[STi，FTi]指得是该任务的开始时间和结束时间。

3 案例应用

为了验证所提出方法的可行性和有效性，本文选取典型集群目标进行仿真计算。仿真实验平台为Inter Core i5-7300HQ CPU，8GB，64 位Win10 操作系统笔记本。

3.1 参数设置

以6 组典型野战集群目标为例， 某伪装分队利用遮障伪装、植物伪装、迷彩伪装等手段分别对其实施伪装保障，保障过程中可利用的伪装资源总数为40，需要在满足现有资源的情况下自动生成作战任务序列。 6 组典型集群目标伪装任务参数经过战术计算可得， 由于保密原因，数据经过脱密处理，见表1。

表1 集群目标伪装任务参数

3.2 实验结果及分析

使用所提出的方法对上述6 组典型典型目标求解，分别得到作战伪装规划任务甘特图和伪装计划总时间。图3～图8 生成的甘特图[13]显示了满足资源约束下6 组典型集群目标在时间维度上任务的并行情况， 可以直观地看到执行每一类典型集群目标伪装保障任务的先后次序和同一时刻并行任务的数量， 能够辅助指挥员实现对伪装保障任务的精细化控制，提高决策效率。 表2 是完成6组典型集群目标保障任务的总时间，可以看出，集群目标类型越复杂，伪装保障所需要的时间越长。 表3 以类型1集群目标为例， 给出图3 甘特图对应的任务排序和单个任务的开始时间和结束时间， 定量显示任务顺序和持续时间。 通过实验可知所提出的方法能够对集群目标作战伪装规划问题求解， 并能生成伪装任务甘特图和任务排序表，辅助指挥员进行决策。

表2 伪装计划总时间

表3 类型1 集群目标任务序列表

图3 第1 组集群目标作战伪装任务规划结果甘特图

图4 第2 组集群目标作战伪装任务规划结果甘特图

图5 第3 组集群目标作战伪装任务规划结果甘特图

图6 第4 组集群目标作战伪装任务规划结果甘特图

图7 第5 组集群目标作战伪装任务规划结果甘特图

图8 第6 组集群目标作战伪装任务规划结果甘特图

4 结束语

通过以上研究工作， 建立了集群目标作战伪装规划问题模型， 设计了一种求解集群目标作战伪装规划问题的方法，并进行仿真实验，自动生成伪装规划甘特图和任务序列表， 能够较好地解决集群目标伪装规划问题中的时间冲突和资源冲突， 使得有限的伪装资源得到合理运用，提高伪装资源的利用效率，能够较好地辅助伪装指挥员决策，对伪装保障任务的实现有一定现实意义。