徐克虎，張明雙

（陸軍裝甲兵學(xué)院，北京 100072）

1 裝備體系火力協(xié)同技術(shù)概述

裝備體系火力協(xié)同，是指擁有體系化作戰(zhàn)能力的合成部（分）隊(duì)，為協(xié)調(diào)一致地完成某項(xiàng)作戰(zhàn)任務(wù)，依據(jù)綜合戰(zhàn)場信息，優(yōu)選出最佳行動方案，實(shí)現(xiàn)多個（種）武器平臺對多個（種）目標(biāo)合理協(xié)同打擊，以使作戰(zhàn)效益最大化的過程。裝備體系火力協(xié)同技術(shù)（Fires Cooperation Technology，F(xiàn)CT）則是為實(shí)現(xiàn)上述過程所運(yùn)用的相關(guān)系統(tǒng)性方法，其基本流程如圖1 所示。

圖1 裝備體系火力協(xié)同技術(shù)實(shí)現(xiàn)過程

裝備體系火力協(xié)同技術(shù)是由早期的武器- 目標(biāo)分配（Weapon-Target Assignment，WTA）技術(shù)發(fā)展而來。但在WTA 問題提出之初的10 余年間，由于武器裝備的信息化程度不高，指揮信息系統(tǒng)功能不完善，特別是由于計(jì)算機(jī)性能和計(jì)算方法的限制，WTA 技術(shù)主要用于制定作戰(zhàn)計(jì)劃和指揮軍官的日常訓(xùn)練。20 世紀(jì)70 年代至90 年代的20～30 年中，隨著需求的提升和各方面限制條件的改善，關(guān)于WTA 技術(shù)的研究成果日臻增多，并在防空導(dǎo)彈對空中目標(biāo)的火力分配、飛機(jī)火力對海面艦船目標(biāo)，以及地面固定目標(biāo)的分配等一些領(lǐng)域中取得了實(shí)際的作戰(zhàn)應(yīng)用，但僅限于對中小規(guī)模的目標(biāo)進(jìn)行火力優(yōu)化分配。近10～20 年中，隨著多種偵察裝備、多種偵察手段的實(shí)際運(yùn)用，綜合偵察能力大大增強(qiáng)，戰(zhàn)場態(tài)勢幾乎透明化，這為火力方案的提前籌劃提供了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)；合成化部（分）隊(duì)多種武器裝備的協(xié)同運(yùn)用、戰(zhàn)爭節(jié)奏的加快，特別是隨著計(jì)算機(jī)性能、計(jì)算技術(shù)水平和武器裝備信息化程度的大幅提高，以及指揮控制系統(tǒng)與戰(zhàn)術(shù)互聯(lián)網(wǎng)的普及，為求解中大規(guī)?；鹆?yōu)化分配問題、提高戰(zhàn)場指揮控制自動化水平，既提出了更高的現(xiàn)實(shí)要求，又提供了實(shí)現(xiàn)的可能。這時，裝備體系火力協(xié)同技術(shù)就應(yīng)運(yùn)而生了。

裝備體系火力協(xié)同技術(shù)，現(xiàn)已成為保證數(shù)字化合成部（分）隊(duì)充分發(fā)揮作戰(zhàn)潛能、獲得最大作戰(zhàn)效能的綜合性技術(shù)。它具體包括目標(biāo)威脅/打擊價值評估、建立火力優(yōu)化模型、求解模型獲得火力優(yōu)化方案、目標(biāo)毀傷/打擊效果評估等多項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。目前，已有眾多學(xué)者對上述關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了探究，并取得了一系列的研究成果。本文在對相關(guān)成果進(jìn)行梳理總結(jié)的基礎(chǔ)上，對裝備體系火力協(xié)同技術(shù)的發(fā)展運(yùn)用進(jìn)行了展望。

2 目標(biāo)威脅評估

目標(biāo)威脅評估，是基于數(shù)字化裝備自身獲取或指揮控制系統(tǒng)提供的戰(zhàn)場態(tài)勢信息，特別是敵目標(biāo)的火力性能等各種威脅因素，對敵目標(biāo)威脅進(jìn)行的綜合評價與排序。

從評估的對象來看，目標(biāo)威脅評估可分為多個單目標(biāo)威脅評估和集群目標(biāo)威脅評估兩類；從評估的方法來看，目標(biāo)威脅評估可分為集中式威脅評估和分布式威脅評估。從現(xiàn)有的文獻(xiàn)資料來看，已有的目標(biāo)威脅評估多采用集中式的方法，針對同類多個單目標(biāo)進(jìn)行研究，而對分布式威脅評估方法和集群目標(biāo)威脅評估研究較少。利用集中式方法對多個單目標(biāo)威脅度評估與排序，簡稱為目標(biāo)威脅評估?，F(xiàn)有的目標(biāo)威脅評估方法多種多樣，但概括起來包括4 個方面：選取評估屬性指標(biāo)、量化屬性指標(biāo)、確定指標(biāo)權(quán)重、建立評估模型或評估算法實(shí)現(xiàn)。

2.1 評估屬性指標(biāo)選取

目標(biāo)威脅指標(biāo)體系的建立是威脅評估的基礎(chǔ)?，F(xiàn)代化部隊(duì)集成著多種不同類型的裝備，不同種類目標(biāo)具有不同的能力屬性，應(yīng)有不同的威脅評估指標(biāo)體系；其次，同一目標(biāo)在不同的戰(zhàn)場環(huán)境，甚至同一戰(zhàn)場環(huán)境的不同作戰(zhàn)階段，也會因其所起作用不同，威脅評估屬性指標(biāo)也會不相同；再者，同一種類的目標(biāo)，不同學(xué)者從不同角度考慮也會得到不同的評估指標(biāo)體系。因此，如何選擇現(xiàn)代戰(zhàn)場目標(biāo)威脅評估屬性，建立相應(yīng)的評估指標(biāo)體系，是一項(xiàng)十分復(fù)雜的工作。但一般遵循以下通用原則：全面性、獨(dú)立性、互補(bǔ)性、實(shí)用性，以及由簡單到復(fù)雜的層次分析原則等。

關(guān)于目標(biāo)威脅評估屬性的選取，人們針對不同的作戰(zhàn)背景，提出了不同的目標(biāo)威脅評估指標(biāo)體系。在國內(nèi)，田秀麗［1］等人在研究航空兵對地空導(dǎo)彈突防作戰(zhàn)時，建立了地空導(dǎo)彈對突防飛機(jī)的威脅評估指標(biāo)體系，不僅考慮了地空導(dǎo)彈的多種一般威脅因素，而且考慮了突防飛機(jī)所采取的突防戰(zhàn)術(shù)，提高了空戰(zhàn)突防的評估精度。朱昆［2］針對多種戰(zhàn)場目標(biāo)威脅，運(yùn)用徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法獲得綜合威脅指標(biāo)體系，并利用矩陣法得到分組排序的結(jié)果，滿足了無人機(jī)協(xié)同作戰(zhàn)對目標(biāo)威脅評估的需求。陳金玉等［3-4］根據(jù)目標(biāo)特性變化的相對性和戰(zhàn)場態(tài)勢的動態(tài)性，從靜態(tài)指標(biāo)、動態(tài)指標(biāo)、環(huán)境指標(biāo)的角度出發(fā)，建立了符合陸戰(zhàn)場特點(diǎn)的目標(biāo)評估指標(biāo)體系，提高了信息化裝甲分隊(duì)目標(biāo)威脅評估效率?？椎蛮i［5］、王增發(fā)［6］則對合成分隊(duì)集群目標(biāo)的威脅評估指標(biāo)體系建立、評估算法作了開創(chuàng)性的探索，為戰(zhàn)場集群目標(biāo)的威脅評估研究提供了有益的借鑒。

在國外，Choi J W［7］針對真實(shí)戰(zhàn)場環(huán)境中由于目標(biāo)偵察識別困難，導(dǎo)致信息獲取不充分甚至錯誤的情況，從目標(biāo)過去狀態(tài)指標(biāo)和現(xiàn)在狀態(tài)指標(biāo)兩個方面分別構(gòu)建數(shù)據(jù)庫進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，提高了在信息不充分的條件下威脅評估的準(zhǔn)確性。Johansson F［8］針對空戰(zhàn)場的目標(biāo)動態(tài)特性，提出了從距離參數(shù)指標(biāo)、能力參數(shù)指標(biāo)和意圖參數(shù)指標(biāo)3 個方面，建立綜合評估指標(biāo)體系，有效提高了空中移動目標(biāo)的動態(tài)評估能力。Claudia S 等人［9］對配有高分辨率側(cè)掃聲納的自主水下航行器（AUV）的成像特點(diǎn)，從圖像質(zhì)量、清晰度、信噪比以及成像的復(fù)雜性等指標(biāo)入手，增強(qiáng)了對水下目標(biāo)的評估能力。

2.2 屬性指標(biāo)量化

屬性指標(biāo)的量化處理，是指揮控制系統(tǒng)等各類信息系統(tǒng)借助于計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)威脅度評估與排序的基礎(chǔ)。目標(biāo)的威脅屬性指標(biāo)大致可分為速度、距離等定量指標(biāo)，火力強(qiáng)度、防護(hù)能力等定性指標(biāo)兩類。定量指標(biāo)是指能用精確數(shù)衡量大小的指標(biāo)，其本身就已經(jīng)是量化值，本可以直接用于威脅度的評估。但不同的定量指標(biāo)，往往在數(shù)值上差別巨大。為了提高評估的科學(xué)性，通常需要對定量指標(biāo)按照一定規(guī)則進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，如極差法、效用函數(shù)法等。樊勝利等人［10］從人不在環(huán)裝備作戰(zhàn)仿真的角度出發(fā)，針對坦克裝甲車輛威脅評估指標(biāo)的量綱不盡相同，量化結(jié)果沒有可比性的問題，將指標(biāo)體系劃分為成本型和效益型兩大類，運(yùn)用極差法完成了對指標(biāo)的有效量化。古雪鵬等人［11］為解決電子對抗過程中不同武器裝備作戰(zhàn)能力指標(biāo)不可公度性的問題，利用效用函數(shù)法對偵查距離、截獲時間和測頻精度分別采用不同的效用函數(shù)模型，對通信對抗作戰(zhàn)能力進(jìn)行了合理的描述，為不同武器裝備的作戰(zhàn)能力評估打下了基礎(chǔ)。

定性指標(biāo)是指不能用精確數(shù)表示，而通常用自然語言描述的指標(biāo)。目標(biāo)威脅的定性指標(biāo)具有模糊性與不確定性，決策者往往采用多級模糊評估語言對指標(biāo)值進(jìn)行描述。對于定性指標(biāo)，通常的量化方法有標(biāo)度法［12］、隸屬函數(shù)法［13］、區(qū)間數(shù)法［14］和Vague 集法［15］等。

2.3 指標(biāo)權(quán)重確定

在多屬性評估指標(biāo)中，各指標(biāo)的作用往往不同，其相對重要性由指標(biāo)權(quán)重反映，合理地確定指標(biāo)權(quán)重，才能得出合理的評估結(jié)果。確定目標(biāo)屬性權(quán)重的方法主要有主觀賦權(quán)法、客觀賦權(quán)法、變權(quán)賦權(quán)法、綜合賦權(quán)法等。

所謂主觀賦權(quán)法，即由專家給出指標(biāo)偏好信息，再根據(jù)一定的算法準(zhǔn)則得到指標(biāo)權(quán)重。目前，層次分析法（AHP 法）和Delphi 法、環(huán)比評分法是應(yīng)用最廣泛的主觀賦權(quán)法。王百合等人［16］對水下多目標(biāo)威脅因素進(jìn)行分析和建模，運(yùn)用層次分析法對指標(biāo)進(jìn)行兩兩重要性比較進(jìn)而求得指標(biāo)權(quán)重，方便快捷地解決了水下多目標(biāo)的評估與排序問題。袁秀麗［17］等人融合電子對抗中偵察機(jī)和雷達(dá)偵測到的輻射源數(shù)據(jù)，提出一種將Delphi 法和環(huán)比評分法相結(jié)合的權(quán)重確定模型，一定程度上減少了個別專家的主觀性，為輻射源威脅等級判斷提供了一種新的解決途徑。

所謂客觀賦權(quán)法，主要是依據(jù)指標(biāo)之間的聯(lián)系程度以及各指標(biāo)提供信息量的大小，對指標(biāo)的重要性進(jìn)行度量，典型的有信息熵法和離差函數(shù)最大化法。其優(yōu)點(diǎn)是不依賴于決策者偏好信息，缺點(diǎn)是確定的權(quán)重可能與實(shí)際情況并不一致。即出現(xiàn)方法客觀，結(jié)果并不客觀的現(xiàn)象。童奇等人［18］針對傳統(tǒng)空戰(zhàn)目標(biāo)威脅評估中權(quán)重具有較大主觀性和不確定性的缺陷，利用信息熵法建立威脅評估模型，不僅簡單有效，而且避免了傳統(tǒng)方法的主觀隨意性。王光輝等人［19］為減少確定目標(biāo)屬性權(quán)重時主觀因素的影響，提出一種基于離差最大化的空襲目標(biāo)威脅評估模型，準(zhǔn)確客觀地反映出空襲目標(biāo)威脅程度，為空戰(zhàn)決策提供了有力支撐。

所謂變權(quán)賦權(quán)法，是在考慮目標(biāo)本身性能指標(biāo)的前提下，根據(jù)戰(zhàn)場環(huán)境、戰(zhàn)場態(tài)勢以及目標(biāo)狀態(tài)向量的動態(tài)變化，來相應(yīng)地調(diào)整目標(biāo)各屬性指標(biāo)在整體評估中影響的過程。徐浩等人［20］根據(jù)防空反導(dǎo)的作戰(zhàn)特點(diǎn)，提出一種基于區(qū)間數(shù)的變權(quán)權(quán)重的求取方法，拓展了變權(quán)賦權(quán)法的應(yīng)用范圍，提高了復(fù)雜環(huán)境下防空反導(dǎo)指揮決策的適應(yīng)性。李濤等人［21］針對目前的評估方法在評估過程中會遺漏戰(zhàn)場信息的問題，提出了一種綜合考慮敵方目標(biāo)攻擊企圖的變權(quán)評估方法。通過研究屬性指標(biāo)的權(quán)值和各個屬性要素之間的聯(lián)系，以及敵方目標(biāo)的影響，能夠獲得和戰(zhàn)場相適應(yīng)的動態(tài)變化權(quán)值?？椎蛮i等人［22］考慮了戰(zhàn)場態(tài)勢對目標(biāo)屬性權(quán)重的影響，由此提出的目標(biāo)威脅評估方法，更能貼近實(shí)戰(zhàn)需求。

2.4 評估模型或評估算法

現(xiàn)有的目標(biāo)威脅評估模型或評估算法研究涉及到了各軍兵種類目標(biāo)，方法多種多樣，成果非常豐富。

Opricovic S［23］提出了VIKOR 法（VlseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje，多準(zhǔn)則妥協(xié)決策法），該方法能直接對混合型的決策矩陣進(jìn)行計(jì)算，并能綜合考慮群體效益的最大化和個體遺憾的最小化，進(jìn)而確定妥協(xié)后的折中方案，具有更好的靈活性和適應(yīng)性。Metin Dagˇdeviren 等人［24］建立了基于三角模糊數(shù)的TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution，理想點(diǎn)法）評估模型，能夠通過檢測評價對象與最優(yōu)解、最劣解的距離來進(jìn)行威脅排序，為模糊環(huán)境中的武器最佳選擇提供了解決途徑。M.K.Allouche［25］針對環(huán)境的動態(tài)改變導(dǎo)致威脅指標(biāo)的屬性值取值困難的問題，提出一種對運(yùn)動目標(biāo)的威脅度進(jìn)行量化取值的方法。該方法根據(jù)一種特殊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——自組織映射（Self-Organizing Map，SOM）原理，能夠從目標(biāo)運(yùn)動過程中提取相應(yīng)的運(yùn)動特征，進(jìn)而對威脅指標(biāo)進(jìn)行評估量化。N.Okello 等人［26］提出了基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的威脅估計(jì)方法，該方法利用軟決策的原理，對傳感器系統(tǒng)收集的信息和運(yùn)算處理過的數(shù)據(jù)做進(jìn)一步的處理，從而得到相應(yīng)的威脅度信息。N.P.Rao［27］采用模糊邏輯和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法，開發(fā)了空戰(zhàn)態(tài)勢估計(jì)智能專家系統(tǒng)（ISSAAC），該系統(tǒng)可自動地對評估前端獲得的屬性指標(biāo)特征進(jìn)行處理，并獲得目標(biāo)威脅度信息和評估排序結(jié)果，為飛行員在高不確定性和高時間壓力下作出快速的動態(tài)決策提供有力幫助。P.Gonsalves［28］通過對遺傳算法的研究分析，并綜合模糊推理的方法，研制出一種用于威脅評估的專用處理器，有效提高了目標(biāo)威脅評估的實(shí)際效果。張堃等人［29］為提高空戰(zhàn)中動態(tài)評估能力，采用直覺模糊熵（IFE）和動態(tài)直覺模糊法相結(jié)合的方法，建立動態(tài)空戰(zhàn)威脅評估數(shù)學(xué)模型，模型在考慮當(dāng)前時刻目標(biāo)狀態(tài)基礎(chǔ)之上融合了之前若干時刻的目標(biāo)信息，大大增強(qiáng)了空戰(zhàn)動態(tài)威脅評估的合理性。代強(qiáng)偉等人［30］針對電磁目標(biāo)威脅評估中的不確定性和模糊性的問題，利用云模型能夠?qū)崿F(xiàn)定性與定量轉(zhuǎn)換的優(yōu)勢，設(shè)計(jì)出云推理算法系統(tǒng)，消除了數(shù)據(jù)的不確定性對最終結(jié)果的影響。傅蔚陽等［31］為了提高目標(biāo)威脅度評估的預(yù)測精度，利用反向?qū)W習(xí)策略改進(jìn)灰狼算法（OGWO）并對小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（WNN）進(jìn)行優(yōu)化從而建立OGWO—WNN 目標(biāo)威脅評估模型，該模型擁有較好的預(yù)測精度和泛化能力，為預(yù)測目標(biāo)威脅大小提供了一種新的解決途徑。

3 火力協(xié)同優(yōu)化模型

裝備體系火力協(xié)同模型的初級形式是20 世紀(jì)50 年代Manne A S［32］提出的“武器-目標(biāo)分配”模型，即WTA 模型。此后，人們根據(jù)不同作戰(zhàn)需要，不斷地對WTA 模型進(jìn)行改進(jìn)和完善，形成了多種火力優(yōu)化模型。Hosein 等人［33］提出了靜態(tài)火力分配模型（Static Weapon-Target Assignment，SWTA）和動態(tài)火力分配模型（Dynamic Weapon-Target Assignment，DWTA）的概念，并建立了常規(guī)的火力優(yōu)化分配模型。在20 世紀(jì)90 年代，美國國防分析研究所（Institute for Defense Analysis，IDA）［34］針對武器攻擊的代價及效益等問題，亦即戰(zhàn)場火力分配問題，提出了改進(jìn)的武器優(yōu)化與資源需求模型（Weapon Optimization and Resource Requirements Model，WORRDM）。隨著C4ISR 的推廣應(yīng)用，IDA 又提出了作戰(zhàn)資源分配模型（Engagement Resources Allocation Model，ERAM），從而更好地適合信息化作戰(zhàn)。王正元等人［35］以坦克交戰(zhàn)為背景，從影響打擊目標(biāo)的條件出發(fā)，建立了坦克作戰(zhàn)過程的動態(tài)火力優(yōu)化分配模型，并提出了一種簡單求解方法。蔡懷平等人［36］通過約束優(yōu)化方法建立了動態(tài)火力分配模型，模型需要滿足動態(tài)武器目標(biāo)問題的約束條件，即約束規(guī)劃問題。唐蘇妍等人［37］通過對分布式火力協(xié)同分配問題的研究，提出了基于合同網(wǎng)協(xié)議的火力分配求解方法。通過作戰(zhàn)想定，分別從多屬性角度與傳統(tǒng)算法進(jìn)行了對比分析，說明了該方法的有效性。費(fèi)愛國等人［38］基于多智能體拍賣算法，提出了一種分布式多機(jī)協(xié)同火力分配方法。該方法綜合了武器攻擊代價和作戰(zhàn)效益，能在更短時間內(nèi)獲得較為合理的火力協(xié)同分配結(jié)果。李平等人［39］以導(dǎo)彈作戰(zhàn)的費(fèi)效比為目標(biāo)函數(shù)，以目標(biāo)毀傷要求作為約束條件，建立了武器-目標(biāo)協(xié)同火力分配模型，具有較強(qiáng)的可操作性。汪民樂等人［40］針對傳統(tǒng)火力分配模型只是單純追求物理毀傷效果的最大化而沒有綜合考慮物理、功能及心理毀傷的缺陷，引入射擊有利度這一概念對傳統(tǒng)模型進(jìn)行改進(jìn)，建立了基于效果作戰(zhàn)的導(dǎo)彈火力最優(yōu)分配模型，有力提升了常規(guī)導(dǎo)彈的打擊效果。

目前，火力協(xié)同優(yōu)化技術(shù)，已受到各軍事大國的重視，裝備體系火力協(xié)同優(yōu)化模型正逐步成為一個重要研究方向。

4 火力協(xié)同模型解算方法

早在20 世紀(jì)80 年代，Lloyd S P 等人［41］業(yè)已證明火力優(yōu)化分配問題是NP（Non-determinstic Polynomial）完全問題，求火力優(yōu)化分配問題的最優(yōu)解所需要的計(jì)算時間，將隨著問題規(guī)模的增加而成指數(shù)增長。傳統(tǒng)的求解算法如隱枚舉法、分支定界法、割平面法、動態(tài)規(guī)劃法等，已無法滿足現(xiàn)代大規(guī)?；鹆栴}求解，促使人們尋求更高效的計(jì)算方法——智能計(jì)算方法。智能算法在解決大空間、非線性、全局尋優(yōu)、組合優(yōu)化等復(fù)雜問題時擁有巨大的優(yōu)勢。

毛藝帆［42］針對現(xiàn)在武器-目標(biāo)分配過程中效率較低，屬性指標(biāo)較為分散的問題，提出了一種改進(jìn)的人工蜂群算法。通過對編碼和約束條件的設(shè)計(jì)，增強(qiáng)了局部搜索能力，保證了所求分配方案的全面性，而且比傳統(tǒng)的武器-目標(biāo)分配方法運(yùn)算速度更快。楊飛等人［43］提出了用粒子群優(yōu)化算法求解武器-目標(biāo)分配問題。在求解過程中利用相似度函數(shù)重新確定相對距離和目標(biāo)速度等因素，進(jìn)而提出其速度更新的算法和尋優(yōu)操作方法，提高了其運(yùn)算速度和分配效率。董朝陽等人［44］針對一般遺傳算法存在進(jìn)化慢且易早熟的缺點(diǎn)，提出基于父代染色體相似度的啟發(fā)式遺傳算法，對父代染色體的交叉、變異操作有更強(qiáng)的針對性，在求解航空兵編隊(duì)對地攻擊WTA 模型時具有更高效的尋優(yōu)能力。肖中暉等人［45］在蟻群算法的基礎(chǔ)之上，利用二元性能指標(biāo)強(qiáng)化誘導(dǎo)人工螞蟻進(jìn)行搜索，提出了基于指標(biāo)的蟻群優(yōu)化算法（IBACO），在解決火力分配問題上和傳統(tǒng)蟻群算法相比具有更好的收斂特性。吳坤鴻等人［46］在經(jīng)典遺傳算法的交叉算子中引入模擬退火算法，提出了一種分布式遺傳模擬退火算法，能夠在一定程度上避免出現(xiàn)局部最優(yōu)，較好地保持算法廣度和深度搜索平衡。張瀅等人［47］針對DWTA 模型的特點(diǎn)，將禁忌搜索和擁擠距離策略進(jìn)行融合，提出一種改進(jìn)分解進(jìn)化算法，提高了DWTA 算法的收斂性和多樣性。劉洪引等人［48］在經(jīng)典人工免疫算法的基礎(chǔ)上，將抗體群分為優(yōu)選和隨機(jī)抗體群兩大類對人工免疫算法進(jìn)行改進(jìn)，能夠防止算法提前進(jìn)入局部最優(yōu)并能提高尋優(yōu)速度，具有較好的可行性。

5 目標(biāo)毀損評估

目標(biāo)毀傷評估主要是針對目標(biāo)作戰(zhàn)能力損失程度的評價，是對目標(biāo)在遭遇火力打擊之后的毀傷狀態(tài)的綜合評估，是構(gòu)成火力協(xié)同控制回路的關(guān)鍵一環(huán)，是決策者判斷打擊效果以及規(guī)劃下一步行動的重要參考。它的實(shí)現(xiàn)思路與目標(biāo)威脅評估類似，亦即在建立目標(biāo)能力屬性指標(biāo)體系、確定能力屬性權(quán)重的基礎(chǔ)上對目標(biāo)的作戰(zhàn)能力損失程度進(jìn)行評價。

早在二戰(zhàn)時期，目標(biāo)毀傷評估已經(jīng)應(yīng)用于戰(zhàn)場。美軍利用照相偵察機(jī)對攻擊前和攻擊后的戰(zhàn)場情況進(jìn)行拍照比對，以供指揮員決定是否還需要二次打擊以及打擊的強(qiáng)度。1987 年，美陸軍出版了一系列技術(shù)手冊（TM）［49］，其目的是為戰(zhàn)場損傷評估與修復(fù)（BDAR）的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用提供指導(dǎo)說明，以在作戰(zhàn)供應(yīng)未完全建立時及時評估和修復(fù)武器損傷，使武器系統(tǒng)盡快投入戰(zhàn)斗。美國陸軍研究實(shí)驗(yàn)室（ARL）［50］在2004 年發(fā)起了一項(xiàng)爆炸沖擊閃光特征的研究，旨在根據(jù)爆炸后閃光的不同找出有用的線索，從而揭示誰發(fā)射了彈藥，以及是否對目標(biāo)進(jìn)行了擊中和穿透，為裝甲裝備快速戰(zhàn)場毀傷評估提供一種新的手段和思路。Fatih Kahraman 等人［51］利用自相似性描述器（self-similarity descriptor）檢測戰(zhàn)前和戰(zhàn)后受損建筑物的衛(wèi)星圖像，并融合建筑物周圍環(huán)境的背景模型來提高檢測的精確程度，該方法已經(jīng)成功用于2014 年以色列和巴勒斯坦沖突后的加沙地帶的毀傷評估，獲得了較高的準(zhǔn)確率。

國內(nèi)的目標(biāo)毀傷評估起步晚于西方，近年來發(fā)展迅速且成果豐富。宋琳等人［52］針對當(dāng)時用簡單的幾何圖形確定導(dǎo)彈命中域缺乏科學(xué)性，無法對導(dǎo)彈毀傷效果進(jìn)行評定的問題，提出用計(jì)算機(jī)仿真命中域，并對目標(biāo)易損性和戰(zhàn)斗部威力進(jìn)行分析，建立了導(dǎo)彈毀傷能力評估模型，為后續(xù)的研究提供了借鑒和指導(dǎo)。21 世紀(jì)初，楊玉林等人［53］為了將復(fù)雜的毀傷系統(tǒng)進(jìn)行簡化，詳細(xì)論述了毀傷評估的相關(guān)基本概念，并給出了目標(biāo)毀傷等效靶的定義，大大簡化了毀傷分析的難度。盧厚清等人［54］為探索實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)場目標(biāo)毀傷評估的自動化處理，建立了一個基于分布式作戰(zhàn)仿真平臺的毀傷評估系統(tǒng)，該系統(tǒng)具有通用性、開放性、可移植、易升級的特點(diǎn)，為目標(biāo)毀傷評估走向?qū)崙?zhàn)面向戰(zhàn)場作了一次有益探索?，F(xiàn)階段，毀傷評估研究主要集中在毀傷模型的建立和方法的運(yùn)用上，如粘松雷等人［55］建立了基于D-S 證據(jù)理論的編隊(duì)防空武器毀傷效果評估模型，沙兆軍等人［56］建立了多用途子母彈對巡航導(dǎo)彈的毀傷評估模型，謝宇鵬［57］建立了一種基于馬爾可夫過程的反輻射導(dǎo)彈對艦載雷達(dá)系統(tǒng)毀傷模型。張成等人［58］在建立空軍基地毀傷效果評估指標(biāo)體系的基礎(chǔ)之上，提出了基于云重心評判法的目標(biāo)毀傷效果評估方法，曲婉嘉等人［59］在對雷達(dá)陣地進(jìn)行毀傷評估時，提出了基于GA-動態(tài)BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評估方法，李其然等人［60］提出了一種基于動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的毀傷評估模型，填補(bǔ)了民用機(jī)場空襲毀傷評估的空白。這些模型和算法有效提高了毀傷評估的時效性、可靠性和準(zhǔn)確性，對輔助作戰(zhàn)指揮員快速準(zhǔn)確地指揮決策具有重大意義和價值。

6 發(fā)展趨勢

隨著合成化成為軍事強(qiáng)國軍隊(duì)建設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)，合成分隊(duì)成了部隊(duì)作戰(zhàn)的基本單元，裝備體系火力協(xié)同技術(shù)將成為未來戰(zhàn)爭取勝的必然之需。盡管已有諸多學(xué)者對火力協(xié)同的各關(guān)鍵技術(shù)展開了深入研究，并取得了豐碩的成果，但裝備體系化作戰(zhàn)必將對火力協(xié)同技術(shù)提出更高的要求。首先，須有系統(tǒng)性思維，既要認(rèn)真研究各關(guān)鍵技術(shù)，又要注重各關(guān)鍵技術(shù)間的聯(lián)系，將各關(guān)鍵技術(shù)放在統(tǒng)一框架下研究。其次，未來戰(zhàn)場目標(biāo)種類日趨多元化、戰(zhàn)場環(huán)境日趨復(fù)雜化，火力協(xié)同技術(shù)不僅要考慮同一種類目標(biāo)間的協(xié)同，更要考慮多種武器對多種目標(biāo)間的協(xié)同，以及不同軍兵種分隊(duì)間的協(xié)同。再者，要注重各關(guān)鍵技術(shù)，特別是評估技術(shù)的工程化實(shí)現(xiàn)方法。這些主要通過以下途徑來實(shí)現(xiàn)。

1）在現(xiàn)有目標(biāo)威脅（打擊價值）評估方法的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)開展分布式目標(biāo)威脅評估方法和集群目標(biāo)威脅評估的研究。化繁為簡地解決多種類目標(biāo)評估的理想途徑之一就是分布式評估方法，而集群目標(biāo)的整體評估是理解戰(zhàn)場態(tài)勢，進(jìn)行兵力部署、尋求恰當(dāng)支援火力的重要依據(jù)。

2）積極開展目標(biāo)打擊價值評估研究。目標(biāo)打擊價值評估更具有實(shí)戰(zhàn)意義，目標(biāo)打擊價值評估不僅要考慮目標(biāo)對我的直接威脅性，還要考慮目標(biāo)對我的間接威脅性或?qū)车挠杏眯裕约拔曳綄δ繕?biāo)的毀傷概率等［61］。如武裝直升機(jī)雖然對我坦克構(gòu)成極大威脅度，但坦克很難擊毀武裝直升機(jī)，因此，武裝直升機(jī)對我坦克沒有打擊價值；再如敵指揮所，雖然其對我方武器裝備的毀傷能力較小，但其對敵的作用相當(dāng)大，因此，其打擊價值就大?？梢姡繕?biāo)打擊價值評估的屬性指標(biāo)應(yīng)該多于并涵蓋目標(biāo)威脅評估的屬性指標(biāo)。雖然兩者的其他評估過程與方法應(yīng)該基本一致，但根據(jù)實(shí)戰(zhàn)需求的相關(guān)差別化研究也將必不可少。截至目前，關(guān)于目標(biāo)打擊價值評估的研究還不多見，因此，目標(biāo)打擊價值理應(yīng)成為評估研究的下一個重點(diǎn)。

3）在現(xiàn)有武器目標(biāo)分配模型的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)開展裝備體系火力協(xié)同模型的研究。現(xiàn)有的火力優(yōu)化運(yùn)用模型，大多集中于單類目標(biāo)。但合成部隊(duì)作戰(zhàn)本質(zhì)上是多兵種多裝備的協(xié)同作戰(zhàn)，為此，不僅需要研究不同指揮層級間主從決策模型，而且需要研究不同軍兵種的同級分隊(duì)或火力平臺間的火力協(xié)同決策模型等。

4）尋求符合解算NP 問題特點(diǎn)、運(yùn)算效率更高的智能化算法。一方面，隨著武器種類、目標(biāo)種類的增多，火力協(xié)同模型的復(fù)雜度上升，求解火力協(xié)同模型的計(jì)算量增大；另一方面，只有提高獲得火力協(xié)同方案的實(shí)時性，才能把握稍縱即逝的戰(zhàn)機(jī)，先敵一步打擊致勝。

5）進(jìn)一步開展毀傷評估的研究。毀傷評估不僅是對目標(biāo)打擊效果、戰(zhàn)場態(tài)勢評判的依據(jù)，也是我方戰(zhàn)場應(yīng)急搶修、作戰(zhàn)力量調(diào)整以及指揮員下一步作戰(zhàn)決策的依據(jù)，是構(gòu)成火力協(xié)同優(yōu)化控制必要的反饋環(huán)節(jié)。

6）開展深度學(xué)習(xí)技術(shù)在目標(biāo)威脅評估、打擊價值評估、毀傷評估上的應(yīng)用性研究。深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)的最熱門領(lǐng)域，受到了眾多業(yè)內(nèi)外人士的追捧和關(guān)注［62］，在計(jì)算機(jī)視覺方面更是體現(xiàn)出無可比擬的優(yōu)勢。將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用到目標(biāo)威脅評估、打擊價值評估、毀傷評估中，通過對戰(zhàn)場海量圖像特征（包括深度信息）的提取和自學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)對被評估對象的自動評估與分類處理，避免了傳統(tǒng)評估方法必須遵循的系列評估步驟，從而提高戰(zhàn)場評估的實(shí)時性和準(zhǔn)確度?？梢灶A(yù)見，深度學(xué)習(xí)方法勢必成為評估方法研究中的一個重點(diǎn)或突破點(diǎn)。