美国陆军兵力结构分析方法*

吕学志，王多点，刘长江，李 行

（1.解放军32179 部队，北京 100021；2.解放军32153 部队，河北 张家口 075100）

0 引言

兵力结构分析涉及兵力如何构成，才能以最优结构完成当前所面临的各种任务。兵力结构分析可能涉及不同层次，最低层应包括确定部队番号，配备人员数量、军衔、专业，配备装备类型、数量和性能；在最高层次应该决定每种类型部队的数量，该问题受到多种条件约束，如经费预算、战略目标等。兵力结构分析对国防分析最为重要，意义最为深远，也最为复杂。

自二战结束以来，美军各军种都建立了运筹研究机构专门负责军事问题研究。由于兵力结构涉及装备、人员、训练、作战等众多问题，美军将其作为建设发展的重要问题进行研究。兵力结构设计论证一直都是美军运筹研究的重点。编制结构设计也被纳入了其任务范围。例如，20 世纪50 年代，美国陆军运筹办公室的詹姆斯·W·约翰逊博士曾进行了详细的部队设计分析，这些分析产生于20 世纪50 年代美国陆军的“五群制原子师”。20 世纪60 年代，越南战争期间，美国五角大楼研究和分析办公室进行兵力结构分析以支持预算决策。自20 世纪80 年代以来，美国陆军分析中心运用全陆军分析为陆军兵力结构决策提供支持，经过几十年不断的发展逐渐成熟，成为美国陆军目前使用的主要方法。

美陆军部队职能任务分为7 个方面：1）国土安全；2）抵抗侵略；3）主战行动；4）非重要地区内的非战争军事行动；5）战略预备；6）转型；7）兵力生成。美国陆军认为主战行动和非战争军事行动所需的兵力占总兵力的很大一部分，因此，针对主战行动和非战争军事行动的兵力结构分析最为重要，所以围绕这两部分职能任务的研究较为丰富。

本文主要从4 个方面对美国陆军兵力结构分析方法进行综述：首先，介绍针对主战行动的兵力结构分析方法，主要包括基于仿真的方法和数学规划方法；然后，介绍针对非战争军事行动的兵力结构分析，主要包括任务分解方法、随机分析方法和数学规划方法；介绍针对其他职能任务展开的决策；最后，指出存在的不足及进一步研究方向。

1 针对主战行动的兵力结构分析

1.1 仿真评估方法

仿真评估方法是全陆军分析的量化部分，主要利用仿真方法来对兵力结构进行评估，判断用于主战行动的兵力是否有效。首先，介绍全陆军分析流程；然后，介绍兵力结构评估的3 个步骤；最后，介绍全陆军分析早期使用的仿真模型和目前使用的仿真模型。

1.1.1 全陆军分析流程

全陆军分析（TAA）过程基于仿真，提供战略层面的兵力结构分析，侧重于评估给定兵力结构在一段时间内为一系列作战行动提供充足部队的能力［1］。全陆军分析中主要部分就是针对主战行动对陆军兵力需求进行决策，其分析流程如图1 所示。在整个分析流程中，兵力结构评估是整个分析的重点。

图1 兵力结构分析过程Fig.1 Analysis process of force structure

Step 1 编制想定。分析的本质是判断兵力结构是否能有效完成使命。通常，美国陆军对国防部长办公室制定的国防计划想定进行修改，以满足分析需求。

Step 2 能力识别。兵力结构分析必须有助于设计部队结构，而设计部队结构需要通过从作战指挥官、军兵种、联合参谋部、国防部长办公室等处收集信息，从中分析出需要什么能力。

Step 3 开发可供选择的兵力结构。在过去，兵力结构很少发生变化——往往只是基于装备和技术的改变，或者对部队的部署条令和政策进行修改。分析人员必须对可供选择的兵力结构进行汇总，包括用于对照比较的现有兵力结构。

Step 4 对可供选择的兵力结构进行评估。兵力结构评估主要包括3 部分：1）机动和部署分析。分析如何向战区部署部队，以在作战之前形成部队态势。2）战区战役分析。借助一整套战区战役仿真模型来评估现有的作战兵力结构或设计的兵力结构。3）作战保障分析。对支援保障部队进行分析，最终对主战部队进行“扩充”，增加适当的战斗勤务支援部队。

1.1.2 兵力结构评估

兵力评估包括3 部分内容：

1）机动和部署分析。对作战部队和作战物资如何抵达战区进行分析决策。美国陆军在早期使用TRANSMO，后来又使用GDAS 进行机动和部署分析，下面还将详细介绍这两种模型。通过部属分析，可得到作战物资进入战区的时间进度表，还能发现投送能力存在的不足。但应注意，研究从来都不能完整地描述战区战役的整个兵力结构。一旦兵力结构发生变化，分析人员就必须检验整个部队的可部署性，特别是在确定保障部队之后需要再次进行机动和部署性分析。该步骤为战区战役分析做好了准备。

2）战区战役分析。给定了想定和部署分析结果，分析人员就可以开始运行作战仿真。在当前作战行动计划基础上对战役进行模拟，并根据未来条件进行调整，以加深对主战行动的理解认识。过去，美陆军分析人员常使用CEM 来模拟战区战役，后来陆军选择使用JICM。仿真结果包括不同战役阶段己方部队前沿变化、部队实力变化、人员装备损失情况，以及弹药消耗等情况。如上所述，分析人员需要对备选的兵力结构重复进行分析，以此得到满意的兵力结构。仿真可为决策者提供人、装、物的损失和消耗情况，决策者由此来决定对支援部队的需求。

3）作战保障分析。其主要目的是确定对支援部队的需求。《战略规划指南》或战役分析的结果可用于决定如何配置陆军作战部队——师级部队、独立作战旅的类型和数量。但分析人员必须独立思考支援部队，支援部队包括作战支援和后勤保障部队。此外，这些分析都不考虑资源约束，尤其是人员实力。这一部分的研究目的是评估后勤任务量和人员伤亡情况，借助条令分配规则来确定支援部队。

对支援部队需求的计算依赖于关于不同类型支援部队的美陆军后勤条令规则。有两种类型的规则源于模型和对野战测试数据所进行的分析。第1类是存在规则。例如“每3 个师必须有1 个军司令部。”这不是基于关于资源或任务的假设，而是基于其他部队对某一部队的支援能力。第2 类是任务量规则。该规则使用源自作战仿真结果和任务量因子，建立各种类型支援部队与后勤保障需求的联系。仿真结果包括作战部队的机动、所占领的区域、弹药与补给消耗，以及人员伤亡情况。

这一过程比较复杂，因为增加支援部队就增加了支援需求的复杂度。其结果是，分析人员重复该步骤，直到有足够的作战支援和后勤保障部队，包括对这些部队的支援保障。FASTALS 可以实现这一功能，后来FORGE 替代该模型。

完成了对支援部队的分析后，分析人员必须重复进行部署分析，以确保新得到的兵力结构始终是可部署的，这些支援部队到达战区的时间尽可能接近最初的评估，而不影响作战模拟结果。如果兵力机动和部署发生了较大变化，足以产生显著影响，那么整个过程就必须重复运行。否则，这一过程结束，得到了主战行动所需的兵力结构。

1.1.3 早期仿真模型

20 世纪80～90 年代末，全陆军分析应用的早期阶段，主要使用的4 种模型：运输模型（transportation model，TRANSMO）、概念评估模型（concept evaluation model，CEM）、战术后勤空军仿真模型（a tactical，logistical，and air simulation model，ATLAS）、战区行政管理和后勤支援部队仿真分析模型（force analysis simulation of theater administrative and logistics support，FASTALS）［2-3］。全陆军分析使用了高分辨率作战样本生成器（COSAGE）模型来生成火力评分，作为概念评估模型（CEM）的输入，如图2 所示。

图2 早期仿真模型Fig.2 Simulation model of early stage

TRANSMO 是一种模拟战区内和跨战区部署活动的仿真模型，起点和终点均最多达60 个。

CEM 是美陆军使用的战区战役仿真模型，主要用于对常规联合作战行动进行战略战役层次的分析。CEM 是一个确定性的仿真工具，可描述到双方陆军旅、营级规模。（确定性，是指在仿真计算的每一步，不允许模拟超过1 种以上活动。）该仿真可评估战区内给定兵力结构的有效性，还可评估给定兵力结构对人员、弹药和装备的需求。

ATLAS 是一种高度聚合的战区级计算机兵棋模型。ATLAS 可以模拟地面战斗、战术空战、后勤和战区控制。ATLAS 是确定性模型，可以模拟位于10个独立区域的敌方力量，评估己方部队前沿变化、装备损失和人员伤亡。

FASTALS 用于计算参加战区战役部队所需的行政管理和后勤任务量，并生成兵力结构。FASTALS 是一种兵力计划仿真，可用于开发一支平衡、分时间段、分区域的兵力结构。考虑的主要保障要素有：维修、营房、补给、运输、医疗和后撤，以及人员替换等。支援部队的需求量取决于保障作战部队所需的任务量，而作战部队的需求量来自于战区战役仿真模型。

1.1.4 后期仿真模型

20 世纪90 年代至今，全陆军分析主要使用以下3 种模型，如下页图3 所示。

图3 后期仿真模型Fig.3 Simulation model of later stage

全球部署分析系统（global deployment analysis system，GDAS）可以用于根据作战想定进行战略部署分析。利用GDAS，分析人员可以定义投送网络，该投送网络的逼真度可满足分析需求。GDAS 重点对海、空战略投送进行建模，描述了装备、补给如何以集散装的方式进行空海运输，以及人员如何通过军民航空运输力量进行投送。GDAS 的主要输入包括：可用的战略投送力量、需要投送的联合部队、非现役部队的机动与训练时间需求，以及战区内投送“作战部队”的预期能力。主要输出是（作战/作战支援/作战勤务支援）部队从动员站到转载港、卸载港、战术集结地域的机动计划方案。这成为战区战役仿真模型JICM 的一类输入。

联合一体化作战模型（joint integrated combat model，JICM）与CEM 类似，JICM 也是一种战区战役仿真工具，用于对战区联合作战行动进行战略战役级分析。JICM 可模拟全球范围的战略机动行动，以及多个战区同时进行的作战行动。JICM 主要用于以师、旅级分辨率模拟战区战役，还可灵活描述兵力结构以及指挥和控制，因此，它非常适合用于分析一些非传统作战想定或新作战概念，如对转型问题的研究等。尽管该模型也是确定性的，但可以描述战场机动网络，更真实地反映战场中部队的机动性。根据作战想定中双方武器数量和有效性数据、战役战术理论、预期的补给能力以及可用的联合部队等主要输入信息，可进行战区战役、战术行动分析。主要输出包括己方部队前沿随着时间的变化、人员伤亡与装备损失情况、弹药消耗量和师/旅作战强度，这些都将作为战区后勤分析工具的输入。

部队需求生成工具（force requirements generator，FORGE）是一个在单机上运行、遵循高层体系结构（high level architecture，HLA）标准的分析工具，可用来确定平衡的、分时间段、分区域的陆军编制和装备表，以支援和保障战区内作战的陆军部队。此外，FORGE 也可用于研究非战争军事行动问题。该分析工具用于描述战区，包括运输网络和战区基础设施。FORGE 模拟战区内作战支援和作战勤务支援部队需求，其具体功能包括：装备供应、消耗、贮存、保养，人员轮换、伤亡、被俘，战区内的运输，以及工事构筑和维护等。此外，还考虑了美国本土基地的部署、集结、投送、机动，以及重新部署等。

1.1.5 其他仿真模型

国防分析研究所（IDA）的Graham 等开发了一种随机仿真模型，以研究美陆军部队组成和战备政策对军费预算和作战能力的影响［4］。仿真模型描述的兵力结构细化到旅这一层级，该模型对战略级兵力结构分析很有参考价值。

1.2 数学规划方法

美国研究人员针对全陆军分析条块分割，没有直接考虑人力、资金约束等不足，提出了多种规划模型为兵力结构分析提供支持。

1.2.1 MARATHON

由于认识到战备政策对兵力结构具有一定影响，美国陆军分析中心开发了MARATHON（2011）［5-7］。基于MARATHON 有两种分析兵力结构的方法：能力分析和需求分析。在已知兵力结构、具体任务和战备政策的情况下，能力分析可给出需求满足度和部队利用率。需求分析根据各类部队任务时间序列列表、基于时间的战备政策，以及各类组成部队比例矩阵，确定满足某一任务集合所需的兵力结构。

MARATHON 模型使用离散事件模拟来解释诸如陆军兵力生成模式等因素的影响，具有启发式优化接口，包括以先到先得的方式满足需求的优先规则。2009 年，MARATHON 模型用于完成旅战斗队兵力组合研究。

1.2.2 BCTAO

作战旅分配优化（BCTAO）模型由美国陆军训练与条令司令部分析中心（TRAC）开发，该模型是一个混合整数计划，用于评估不同兵力结构方案在多种情况下满足部署需求的能力（Salmeron 和Appleget，2014）［8］。2010 年，为了完成兵力组合研究，使用了MARATHON 和BCTAO。在考虑旅战斗队数量和类型、旅战斗队偏好和陆军兵力生成模式要求等约束条件下，两种模型都试图通过选择旅战斗队最大限度地满足一定时间内的作战需求，同时最大限度地降低作战风险。

较之MARATHON，BCTAO 更好地考虑风险。在BCTAO 中，当任务需求首选的旅战斗队不可用时，或者当预计即将到来的任务需要该旅战斗队时，通过任务优先级，使旅战斗队与任务需求的分配更为合理，减少可能产生的风险。在MARATHON 中，如果没有最优的旅战斗队，则选择次优的旅战斗队，没有考虑旅战斗队选择可能产生的风险；任务需求以先到先得的方式满足，并没有为有限旅战斗队资源而考虑区分任务优先级。因此，即使在关键的重大作战行动需求前一天出现规模较小的应急作战需求，也会首先满足应急需求。BCTAO 弥补了这一缺点，通过规划人员认可的任务优先级优化任务分配。

1.2.3 其他规划模型

Loerch 和Coblentz 建立了两阶段随机规划模型，用于开发资源受限的兵力结构，以最好地满足不确定的部署需求［13］。

兰德公司Klerman 等开发了一个兵力结构优化模型，该模型使用启发式方法，通过最小化不可用性得分来解决多级兵力设计问题［9］。

SOUTHERLAND 和LOERCH 开发了一个整数规划模型，以确定如何减少陆军总兵力，以满足指定的人员缩减目标［10］。优化数据源于不同总兵力条件下由MARATHON 得到结果。

CHECCO 等认为全陆军分析方法没有充分说明陆军总兵力的适当规模和组成，也没有说明如何随着时间的推移进行调整，提出了一个陆军兵力需求的多阶段随机规划模型，包括由随机模拟得到部署需求的离散概率分布和新的约束条件，以模拟循环多年国防规划过程。模型可用来分析陆军兵力应如何随着时间的推移而变化，同时考虑到不同的人员类型、成本、机构和作战力量，以及无法满足部署需求的风险［11-12］。

SOUTHERLAND 和LOERCH 提出了一种近似动态规划（ADP）方法，可以应用于支持资源小组的审议。该方法通过模拟军事任务的发生、战备需求以及满足任务和战备需求的陆军部队管理，在给定的约束条件下识别有价值的兵力结构变化。研究人员在近似动态规划中运用了离散小波变换价值函数估计，计算结果表明，该方法性能优于应用贪婪启发算法［13］。

2 针对非战争军事行动的兵力结构分析

2.1 任务分解方法

非战争军事行动，也被称为小规模应急作战行动（small scale contingency，SSC），主要包括国家援助、安全援助、人道主义援助、抢险救灾、反恐、缉毒、武装护送、情报的收集与分享、联合演习、显示武力、撤离非战斗人员、强制实现和平、镇压暴乱以及支援地方政府等。本质上，非战争军事行动都是各不相同的，分析人员必须为每项具体任务建立单独的兵力包。因此，结构化的专题研讨会似乎是解决这一问题的唯一方法。陆军分析中心在目标兵力规划全过程中运用任务分解方法来确定非战争军事行动兵力包。如图4 所示。

图4 任务分解方法Fig.4 Task decomposition method

Step 1 编制综合想定。想定给出了在规划时限内部队可能会面临的各种任务。与分析主战行动一样，这些想定与《国防规划想定》一致。此外，每种类型的任务都应具有多种想定，以说明部队应完成的任务。

Step 2 任务-部队分析。对于每个想定，进行兵力规划的人要对任务和执行任务的客观环境非常熟悉。要确定能完成任务的兵力，应遵循以下5个步骤：1）从两个方面对任务进行分析：一是明确兵力要完成的任务和应实现的目标。分析威胁，包括其作战行动概念和可用兵力，还应明确指挥官的作战概念；二是对于每个目标，明确实现目标的条件，以及部队必须达到的标准。例如，目标是恢复当地社会稳定，条件就可能包括敌方部队的规模和部署，地形、天气等。标准可能是实现目标所需的时间。2）针对每个目标，明确实现目标所需的特殊任务。由于许多非战争军事行动都具有特殊性，都是独一无二的，因此，整个评审小组在《通用联合任务清单》基础上明确其他一些需要完成的任务。3）为每项任务确定合适的部队。通常一项任务由若干类型的部队来共同完成。这样评审小组选择并收集备选部队的相关信息。4）证明选中的部队能够完成实现某个目标所需的所有任务。如果同类型的部队可以完成由若干个任务所组成的任务序列，那么一支部队就能完成这些任务序列。如果任务是并发的，那么同一个类型的多支部队需要共同实现该目标。5）证明选中的部队可以实现所有的目标，这些部队就可以完成任务。所得到的部队列表就是针对某项任务而组建的特混部队。

分析人员必须将针对特定任务的兵力清单与仿真模型得到的预测结果相匹配，以此来评估在响应非战争军事行动时，应以怎样的频度和数量来部署这些部队。

Step 3 兵力需求仿真预测。首先，利用仿真模型生成任务序列，然后根据任务和部队的对应关系，得到部队类型和数量的分布情况。

Step 4 兵力结构资源配置。完成了需求决策后，决策人员就得到了战争所需的每种类型部队的数量，也掌握了要完成对一组非战争军事行动所需的每类部队数量的概率分布。不过这些需求总是会超出美国国会所允许的兵力总员额，因此，美陆军最终决定向哪些部队提供资源。

2.2 仿真预测方法

正如卡特等所说：冷战和海湾战争后的兵力结构分析范式是确定可以应对若干重大地区冲突的武装部队的规模和结构，并假定执行其他类型行动所需的能力是成功应对重大地区冲突所需能力的一个子集［14］。在1996 年到1997 年的一系列“动态承诺”规划活动中，国防分析团体开始放松“能力子集假设”，并考虑所谓“非战争军事行动”对部队规模和兵力结构的影响。卡特等人详细描述了“动态承诺”系列规划活动，指出海湾战争后的军事行动对美国军队的需求很大，尽管这些任务中没有一个是针对重大地区冲突的。由于不久以前作战行动的性质将反映不久将来作战行动的性质，规划者们继续设想，制定了一系列规划想定和相关部队清单。假设某个非战争军事行动需求事件在未来某一时刻随机出现，并通过研讨会按顺序确定对每个事件的响应。为了研究今后与以前相似假设对于结果的影响，陆军分析中心进行了一系列分析，以研究非战争军事行动的性质以及成功应对这些非战争军事行动所需的兵力结构。

第1 项研究是DUBOIS 和KASTNER 完成的部署和远征的随机分析（SADE），试图将排队论应用于非战争军事行动随机出现规律的建模［15］。方法确定了所有事件的间隔时间、事件类型，以及6 种非战争军事行动的类型和持续时间分布，使用这些分布来模拟非战争军事行动任务的出现，以确定非战争军事行动的分布和性质。

第2 项研究是DUBOIS 完成的部署和出动资源随机分析（SARDE），该成果建立在SADE 分析的基础上，以研究未来非战争军事行动对兵力结构的影响。在部署和出动资源随机分析中，分析员为每种行动确定所需的任务部队（MTOF）。通过将任务部队应用于SADE 模拟，分析人员就能够确定每种类型部队数量的概率分布［16］。

第3 项研究是HELMS 提出的基于以往作战部署的需求随机生成方法（RANGER IPOD），旨在解决当前陆军兵力结构分析中未来想定较为单一的限制［17］。从本质上讲，该方法使用基于数据统计过程创建了若干持续多年的想定，并利用MARATHON为每种想定确定了“理想”的兵力结构。然后，比较多种兵力结构方案的性能，以确定对于一系列想定而言最优的兵力结构。

2.3 数学规划方法

LOERCH 和COBLENTZ 在SADE/SARDE 分析的基础上，开发了一种在重大地区冲突和非战争军事行动背景下的兵力结构分析方法［18］。该方法提出了一个两阶段资源分配随机规划。第1 阶段根据重大区域冲突的确定性需求进行兵力结构分析；第2阶段针对非战争军事行动为部队分配任务。该模型的第1 阶段用于确定以兵力总员额为约束的可行解，而第2 阶段针对非战争军事行动，优化可行兵力结构的任务分配，以最小化风险期望。

3 其他类型职能任务的兵力结构分析

3.1 针对本土安全的兵力结构分析

美国陆军部队被赋予了多种与本土防御相关的职能：指挥与控制、导弹防御、信息保障、保护重要基础设施、核生化袭击后果管理、免遭大规模杀伤性武器或化学武器袭击，支援地方政府机构，以及缉毒行动。美国武装部队参与本土安全，但职责上隶属于国土安全部或地方政府。非战争军事行动的兵力结构分析技术也同样适用于国土安全的兵力结构分析。

3.2 针对战略预备、转型以及生成部队的兵力结构分析

这3 类部队不直接参与作战。战略预备部队是一些初级的、未正式列入编制的部队——主要是预备役部队。转型部队不准备参与作战，而是负责接受新式装备、进行新式训练。生成部队主要在美国本土，包括军事部队和地方机构，如训练与条令司令部（负责制定陆军条令并指导所有陆军部队的训练）、院校和训练机构、存放装备与作战部队供给的仓库，以及用于投送作战部队的永久性军事设施。要对这些部队进行分析很难，因为这些部队的结构都是非标准化的，而且执行的任务也不同。尽管这些部队规模、职能的决策很重要，但相关的研究较少。CAMM 等建立了生成部队人员-作战人员（GTO）模型，是一种经济投入- 产出模型，旨在将生成部队的兵力投入与作战部队的服务产出联系起来，但它缺乏一致的可信数据［19］。

4 存在不足及进一步研究方向

4.1 全陆军分析

全陆军分析是美国陆军目前在实践中使用的一种比较成熟的方法，但仍有不完善的地方。1）从解决问题来看，美国陆军目前的全陆军分析侧重于作战部队，而对于战备预备部队、转型部队、生成部队的有效决策分析方法较少。2）从分析方法特点来看，全陆军分析阶段性、顺序性特征明显，导致不能从整体上进行优化。例如，人力分析与兵力结构分析分开进行，而兵力结构分析与资金需求没有直接联系。尽管这些分析相互间有信息关联，但它们都是在独立地进行分析。3）从考虑因素来看，全陆军分析没有直接考虑资金约束。制定多年综合资源计划（如未来几年国防计划或FYDP 的陆军部分）是一个艰巨的过程，如果没有足够时间修改主要计划部分，或迭代以改进解决方案，就不能找到可行的解决方案。4）从分析手段来看，全陆军分析依赖于GDAS、JICM、FORGE，分析流程比较复杂。5）从分析内容看，全陆军分析是战略层次的兵力结构分析，不能满足战术层次兵力结构分析的需求。因此，未来可能将向以下几个方向发展：1）完善针对战备预备部队、转型部队、机构部队的有效决策分析方法。2）结合数学规划模型等运筹方法实现整体优化。3）简化部分分析流程，在确保分析合理性的基础上提高分析方法的实用性。

4.2 数学规划方法

目前美国学者针对全陆军分析条块分割，没有直接考虑人力、资金约束等不足，提出了多种规划模型为全陆军分析提供支持。目前存在的问题主要有：1）数学规划模型求解复杂。由于现有的规划模型考虑的因素较多，算法设计比较困难，求解速度也很慢。2）数学规划模型针对性强，当假设条件、优化内容等发生变化后，需要重新建模，重新设计算法。今后，随着计算机性能的提升，智能算法的不断改进，数据规划方法会发挥更大的作用。

4.3 任务分解方法

任务分解方法的主要优点包括：1）分析流程简单明了且科学合理。该方法按照“战略目标-想定-任务-部队”的顺序层层分析，环环相扣。2）适合于分析任何层级的兵力结构，具有层级通用性。全陆军分析仅适用于战略级陆军兵力结构分析，而任务分解法适用于各个层级的兵力结构分析。3）适合于针对所有美陆军职能任务进行兵力结构分析，具有领域通用性。尽管美陆军将其主要用于针对非战争军事行动、国土安全的兵力结构分析中，但是它也可以应用于其他大多数职能领域的兵力结构分析中，它是一种通用的方法框架。4）分析过程更为灵活，某些环节既可以简化，也可以丰富深化。该方法的主要缺点包括：1）从分析方法特点看，分析阶段性、顺序性特征明显，导致不能从整体上进行优化。2）从考虑因素来看，任务分解法同全陆军分析一样不能直接考虑资金约束。3）从分析手段看，需要仿真等其他工具的支持。未来，任务分解方法可能通过优化分析流程、与数学规划模型结合、与仿真模型结合等方式更好地发挥其应用价值。

4.4 仿真预测方法

仿真预测方法致力于使用历史数据来确定未来趋势，并对未来非军事作战行动的数量和类型进行预测。在此基础上，有学者就非战争军事行动对部队的数量和类型进行预测，也有学者将预测结果与数学规划模型相结合，都得到了较好的结果。其存在的主要不足可能在于根据历史数据来进行未来趋势预测。特别是对于战争行动或者非战争军事行动，其突发性、随机性、不可预测性非常强，用最近的过去来预测最近的未来仍存在一些不合理性。因此，随着未来性能更好的预测方法出现，仿真预测方法将会为兵力结构分析提供更有效的信息。

5 结论

美国陆军在兵力结构分析研究方面积累了丰富的经验，为我陆军开展编制设计、编制论证提供了有益的借鉴。未来我陆军可从以下几方面展开研究：1）进行多层级的编制设计研究，既要包括旅（团）级规模数量的设计，也要涉及各兵种营、连、班的编制结构设计，做到理技融合，深刻把握编制设计的原理和规律。2）进行各职能部队的编制设计研究，既要包括作战部队的编制设计，也要涉及科研院校、领导机关、保障机构等非作战部队的编制设计，摸清不同职能部队编制设计的关键因素、机制。3）进行多种方法技术的综合集成、优化组合，力求取得最佳的编制设计效果，为未来我陆军各职能部队各层级单元编制设计、论证提供坚实的技术支撑。