基于智能编组的作战决策模型与算法研究

基于智能编组的作战决策模型与算法研究

郝培丽，闫鹏飞，蔺健

北方自动控制技术研究所，山西 太原 030006

摘要：在现代信息化作战环境下，作战决策的智能化和高效性成为提高作战效率的关键。本研究基于智能编组的理念，提出一种新型的作战决策模型，并针对该模型设计了相应的算法。首先，根据作战任务需求和作战环境，以智能化的方式组织参与作战的力量；然后，基于多目标优化理论，构造了作战决策模型；接着，设计了一种全局最优解算法来求解该模型，并对其进行了详细的计算复杂性分析。研究结果表明，通过智能编组方式对作战资源进行优化配置，可以显著提高作战效率和执行效果，明显优于传统的决策模型。这一成果可为军事决策提供理论参考和实践指导。

关键词：智能编组; 作战决策模型; 多目标优化

引言

在现代信息化作战环境下，如何提高作战效率，成为军事决策研究的关键。传统的决策模型由于计算复杂，难以适应变化多端的战争环境和复杂的作战任务，其效率和执行效果往往难以达到预期。因此，如何构建一种新型的、更符合实际作战需求的决策模型，成为了军事决策研究的重要课题。基于智能编组的理念，本研究提出的作战决策模型及相应的最优解算法，不仅可以有效地提高作战效率，提升执行效果，还为军事决策提供了理论参考和实践指导。

1、智能编组与作战决策模型

智能编组是一种基于人工智能的军事决策模型，逐渐成为现代作战目标实现的有效手段[1]。智能编组的理念和作战需求的理解构成这一模型构建的基础。在智能编组理念中，智能控制是关键部分，使军事决策过程更加智能化、高效化。智能编组的目标是通过利用有限的军事资源，实现决策的精准，最大程度地提高战术效果。智能编组的作战需求包括准确快速的决策咨询，精准分析和预测，以及快速高效的指挥和控制。基于智能编组的作战决策模型构建则需要在上述理念和需求的指导下，对战略目标、战术方法以及战术结果进行精准规划和预测。此模型主要遵循以下原则：优化决策选项、提升决策精确度、提供决策灵活性和提高决策效率。决策模型中应包含的主要要素包括：军事任务要求、决策环境、决策者状态以及决策结果预测。多目标优化理论在作战决策算法设计中具有重大价值，通过目标函数和约束条件的设置，能有效增强智能编组作战决策的效果。多目标优化理论基于对各个决策目标之间相互影响的深入理解，不断求解最佳策略，达到作战决策的全局最优化。全局最优解算法的设计在智能编组作战决策中占据重要地位，通过其设计能够显著降低作战决策问题的复杂性。全局最优解算法设计的主要特点是面向全局目标，寻求最优解，尽可能实现资源的最大效用。计算复杂性分析是全局最优解算法设计的关键部分，通过对复杂性的调研和解析，能确保算法的可行性和高效性。基于智能编组的资源优化配置，有助于确保在完成任务的可以最大限度地降低资源消耗，提高作战效率[2]。智能编组的策略和技术，还将对作战效率和执行效果产生明显提升。

2、基于多目标优化的作战决策算法设计

2.1 多目标优化理论与作战决策算法

在多要素、多目标的决策背景下，传统的单目标优化方法已不能满足需求。多目标优化理论提供了更为全面的决策分析方式[3]。多目标优化需要确定各目标的优化方向，将多个目标转化为一个总体目标，通过权重法、理想点法等方法进行求解。在作战决策模型的设计中，对于决策目标的多元性，该理论提供了对多元目标进行平衡和优化的方法，为作战决策提供科学、合理的建模和解决方案。

2.2 全局最优解算法的设计与计算复杂性分析

多目标优化的作战决策算法旨在综合多个决策目标，提供全面、科学的优化方法。该算法通过在可能解空间中找出最优解来提高作战效率，考虑目标函数和约束条件。由于大规模求解空间和复杂的计算负荷，全局最优解算法的设计需要降低复杂度，提高求解效率和性能。全局最优解算法研究的重点是考虑具体决策问题的算法迭代步长和终止条件。通过多目标优化，可以解决实际作战中的多要素、多目标决策问题，提供更全面、科学的优化方法。这种算法不仅适用于军事领域，还可以应用于资源分配、政策制定、技术开发等领域。

3、智能编组作战决策模型与算法的效果评估

资源优化配置是作战决策的关键环节，其目标是将有限的资源进行合理分配，以实现最优的决策效果。在智能编组的应用背景下，需要对编组中的各个战斗元素进行资源配置和调度优化，以达到整体最优或近似最优的战果。基于智能编组的资源优化配置，要做到资源的全局认识和精准掌握，具备对资源情况的即时反馈和动态调整能力。在实际的军事作战和模拟演习中，通过仿真实验，可以看出基于智能编组的资源优化配置能够提高整体作战效率和效果。在设定的边界条件和约束条件下，智能编组能够根据战场态势的变化动态地调整资源配置策略，显示出极强的适应性和灵活性。智能编组是军事智能化的重要应用之一，能够高效利用军力资源，提高作战效率和执行效果，具有重要意义。

结束语

本文提出并实现了一种基于智能编组的新型作战决策模型和算法。运用智能化方式对作战资源进行组织配置，能够显著提高作战效率和效果，这一优势相比于传统决策模型具有显著优势。尽管这一模型的实施方案已得到了良好的实验结果，但在复杂多变的实际作战环境里，其领域应用和算法优化仍需要进一步的研究和实践挖掘。期待未来的研究能对此有更深入的探索，使得这一模型能有更广阔的应用空间，进一步为提高作战效率和作战决策智能化提供更为坚实的理论和实践支持。

参考文献

[1]王兴众,王敏,罗威.基于SAC算法的作战仿真推演智能决策技术[J].中国舰船研究,2021,16(06).

[2]宋云婷,于安琪,吴迪,赵伟杰,田玺环.出口海陆仓融资决策多目标优化模型与算法[J].运筹与管理,2021,30(11).

[3]王瑶,马海强,李梓正,姜义.基于深度强化学习的智能作战决策研究[J].兵器装备工程学报,2023,44(S1).