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        面向邊緣作戰(zhàn)輔助決策的戰(zhàn)例事件圖譜構(gòu)建研究

        2024-02-23 09:14:08林文浩
        空軍工程大學(xué)學(xué)報 2024年1期

        龍 曄, 魯 贏, 林文浩

        (1.國防科技大學(xué)軍政基礎(chǔ)教育學(xué)院,長沙, 410072;2.75841部隊,長沙,410000)

        現(xiàn)代戰(zhàn)爭條件下,指揮對抗強度正不斷加劇,決策時效性、準(zhǔn)確性對戰(zhàn)局的影響也愈發(fā)凸顯。未來戰(zhàn)爭戰(zhàn)場環(huán)境的不確定性和偶然性將更加明顯,戰(zhàn)爭規(guī)模將進一步縮小,很大程度上是邊緣作戰(zhàn)[1]。通過增設(shè)參謀機構(gòu)、優(yōu)化組織流程等提高中心節(jié)點作戰(zhàn)決策效率的傳統(tǒng)方法,已經(jīng)難以適應(yīng)現(xiàn)代化戰(zhàn)爭對指揮機構(gòu)小型化、作戰(zhàn)力量分散化的現(xiàn)實需要[2]。因此,著眼戰(zhàn)例事件圖譜,研究邊緣作戰(zhàn)輔助決策,對于提高邊緣作戰(zhàn)指揮能力具有重要作用。

        1 基礎(chǔ)理論

        1.1 邊緣作戰(zhàn)

        邊緣與中心是一組相對概念。就好比對于人體而言,大腦是中心,手指是邊緣;對于作戰(zhàn)而言,指揮樞紐往往是中心,單兵、武器平臺則是執(zhí)行作戰(zhàn)指令的邊緣。隨著無人化武器裝備、精確制導(dǎo)、信息技術(shù)等的發(fā)展,指揮對抗的強度不斷升級,傳統(tǒng)指揮鏈路中心節(jié)點、指揮樞紐都面臨毀癱威脅,指揮控制模式已經(jīng)呈現(xiàn)出去中心化、分布式發(fā)展趨勢[3]。邊緣作戰(zhàn)是一種更加適應(yīng)未來局部戰(zhàn)爭的新樣式,具有力量邊緣、結(jié)構(gòu)邊緣和任務(wù)環(huán)境邊緣的特征[4]。但由于作戰(zhàn)信息不完整、狀態(tài)不確定等原因,邊緣作戰(zhàn)單元難以獲取瞬時最優(yōu)策略,而此時如果能夠快速獲得對手多維信息、增強態(tài)勢感知能力、借鑒相對較優(yōu)的歷史可行策略不失為一個好的辦法。戰(zhàn)例作為歷史上作戰(zhàn)過程的真實記錄,常常包含了諸多武器裝備信息以及戰(zhàn)爭對抗環(huán)境下的歷史作戰(zhàn)態(tài)勢演化過程,這些信息數(shù)據(jù)可以通過構(gòu)建戰(zhàn)例事件圖譜,為邊緣作戰(zhàn)輔助決策提供數(shù)據(jù)支持和思維啟發(fā)。

        1.2 作戰(zhàn)輔助決策

        作戰(zhàn)輔助決策是指借助決策者之外的智慧或工具,通過科學(xué)決策方法,輔助和支持決策者完成作戰(zhàn)指揮決策的過程,其目的是提高指揮決策科學(xué)性與效率[5]。作戰(zhàn)輔助決策的主要方法有:定量模型方法、專家系統(tǒng)和人工智能輔助決策[6],這些方法的單獨運用都難以適用于邊緣作戰(zhàn)。因為定量模型方法難以應(yīng)對不確定性問題求解,很難在不斷變化的邊緣作戰(zhàn)環(huán)境下構(gòu)建出普適的精確數(shù)學(xué)模型,方法適應(yīng)性較差;專家系統(tǒng)需要構(gòu)建專家知識庫,但邊緣作戰(zhàn)樣式多樣、力量多元,領(lǐng)域?qū)<逸^少,難以獲取全面的專家知識;人工智能輔助決策方法存在數(shù)據(jù)積累難、可解釋性差、計算強度大等問題[7]。因此需要針對邊緣作戰(zhàn)的特點,在挖掘歷史經(jīng)驗信息的基礎(chǔ)上,充分發(fā)揮多種方法的融合效用,積極探索適用于邊緣作戰(zhàn)輔助決策的新方法。通過構(gòu)建戰(zhàn)例事件圖譜,可以將歷史戰(zhàn)例信息進行標(biāo)準(zhǔn)化、格式化處理,有助于軍事數(shù)據(jù)積累和指揮藝術(shù)分析,可以為邊緣作戰(zhàn)行動提供輔助決策和靈感啟發(fā),提高邊緣作戰(zhàn)單元的自主決策能力,從而加快“OODA鏈路”循環(huán),提高指揮控制能力。

        1.3 戰(zhàn)例事件圖譜

        戰(zhàn)例,是關(guān)于歷史作戰(zhàn)實踐的真實記錄和描述。每一個經(jīng)典戰(zhàn)例,都印刻著指揮員超凡的謀戰(zhàn)本領(lǐng)、過人的指揮藝術(shù)[8]?;仡櫄v史,發(fā)生在我國境內(nèi)外與中華民族有關(guān)的超過12 800次[9];放眼全球,有歷史記載的戰(zhàn)例超過了17 000起[10]。雖然邊緣作戰(zhàn)的概念提出比較晚,但是在世界戰(zhàn)爭史上早已經(jīng)有相應(yīng)體現(xiàn)。比如:我軍抗日戰(zhàn)爭時期的游擊戰(zhàn)術(shù)和抗美援朝戰(zhàn)爭時期的“零敲牛皮糖”戰(zhàn)術(shù)[11];日軍“伊-168”號潛艇擊沉美軍“約克城”號航母[12];以及南聯(lián)盟防空導(dǎo)彈連擊落世界第一款隱身戰(zhàn)斗機“夜鷹”F-117[13]等。

        事件是人類社會的核心概念之一[14]。事件圖譜是知識圖譜的發(fā)展進階,是與知識圖譜并行的一種全新的知識庫[15]。戰(zhàn)例事件圖譜是以歷史戰(zhàn)例信息為基礎(chǔ),以戰(zhàn)例事件為核心,以戰(zhàn)例事件演化關(guān)系為邊,所構(gòu)建的知識庫。通過構(gòu)建事件圖譜,可以不斷擴充、存儲戰(zhàn)例知識信息,可以為邊緣作戰(zhàn)單元提供更加全面、便捷、快速的歷史經(jīng)驗信息,能夠為作戰(zhàn)輔助決策智能化發(fā)展積累決策數(shù)據(jù)。

        2 戰(zhàn)例事件圖譜構(gòu)建研究

        邊緣作戰(zhàn)單元處于指揮鏈路邊緣,其通信往往是靜默甚至是中斷的,掌握的信息常常是碎片化、不連續(xù)的。如何利用好信息碎片科學(xué)決策,借鑒戰(zhàn)例知識是一種可行方法。戰(zhàn)例事件圖譜構(gòu)建可以組織和管理歷史戰(zhàn)例知識,從而借助計算機人工智能技術(shù)進行智能檢索、分析和推薦,進而實現(xiàn)情報融合分析、戰(zhàn)場態(tài)勢感知和決策思維啟發(fā)。

        2.1 戰(zhàn)例事件圖譜整體邏輯結(jié)構(gòu)

        戰(zhàn)例事件圖譜整體結(jié)構(gòu)包含兩大部分:模式層和數(shù)據(jù)層。模式層是事件圖譜的知識表示模型,負責(zé)提供語法約束[16];數(shù)據(jù)層則是由具體戰(zhàn)例事件、事件要素及其關(guān)系等數(shù)據(jù)組成,從歷史戰(zhàn)例中解析得來。如圖1所示,圖譜整體結(jié)構(gòu)的描述模型為BCEM={BCEC,KC,PC,BCES,RS,KS,PS}。其中,BCEC、KC、PC分別表示戰(zhàn)例事件類、要素類和屬性類;BCES、RS、KS、PS分別表示戰(zhàn)例事件實例集合、關(guān)系集合、要素集合和屬性集合。相關(guān)概念定義如下。

        圖1 戰(zhàn)例事件圖譜整體結(jié)構(gòu)

        定義1 戰(zhàn)例事件BCE(battle case event)。結(jié)合趙顏利[15]、劉宗田[16]、孫鴻儒[17]等學(xué)者的研究,給出戰(zhàn)例事件如下定義:是指在交戰(zhàn)時,在戰(zhàn)場環(huán)境下,由參戰(zhàn)部隊表現(xiàn)出進攻、防御、機動等動作特征,引發(fā)死亡、毀壞等狀態(tài)特征的活動過程。

        定義2 戰(zhàn)例事件圖譜(battle case event graph,BCEG)。表示為一個有向標(biāo)簽圖,FEG=(N,L)。其中,N表示戰(zhàn)例事件圖譜中的頂點,包括事件、要素以及屬性值;L表示戰(zhàn)例事件圖譜中的邊,L定義為(n1,n2,label),表示2個頂點n1和n2之間具有l(wèi)abel的關(guān)系。

        2.2 戰(zhàn)例事件的要素組成

        戰(zhàn)例事件是歷史上實實在在的人物運動和時局變化過程,我們可以從背景、時間、環(huán)境、對象等8個要素進行描述,表示為bce=(b,t,v,o,a,r,c,l)。表1給出了各要素的說明。

        表1 戰(zhàn)例事件8要素的說明

        2.3 戰(zhàn)例事件之間的關(guān)系

        戰(zhàn)例事件通常不是獨立的,事件之間一般存在多種關(guān)聯(lián)關(guān)系,如因果關(guān)系、伴隨關(guān)系、協(xié)同關(guān)系等。通過對大量戰(zhàn)例的研究分析,我們定義了以下4種主要事件關(guān)系。

        1)因果關(guān)系(cause):bce1→bce2,事件1導(dǎo)致事件2的發(fā)生。如“日軍‘伊-168’號發(fā)射魚雷(攻擊事件)并成功擊沉(毀傷事件)美軍受傷航母‘約克城’號”[12]。進攻事件的發(fā)生導(dǎo)致毀傷事件的發(fā)生,二者具有因果關(guān)系。

        2)跟隨關(guān)系(follow):bce1?bce2,事件1發(fā)生后事件2發(fā)生。如:“當(dāng)美軍戰(zhàn)機起飛時,南聯(lián)盟間諜將相關(guān)情報傳回(偵察事件)國內(nèi),而國內(nèi)地面觀察員則會不斷接力持續(xù)跟蹤(偵察事件)并將相關(guān)情況報告防空部隊”[13]。2次偵察事件是跟隨關(guān)系,大多數(shù)因果關(guān)系也是跟隨關(guān)系。

        3)包含關(guān)系(include):bce1?bce2,事件1包含事件2。正如一次戰(zhàn)役中包含多次戰(zhàn)斗,日軍“伊-168”號擊沉美軍航母“約克城”號事件中[12],包含了進攻事件和毀傷事件。

        4)協(xié)同關(guān)系(cooperate):bce1⊕bce2,事件1和事件2目的一致,相互配合。在南聯(lián)盟防空導(dǎo)彈部隊擊落“夜鷹”F-117事件中[13],偵察事件和攻擊事件的目的都是為了擊落F-117的,因此具有協(xié)同關(guān)系。

        2.4 戰(zhàn)例事件圖譜知識表示

        在圖譜整體邏輯結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上,確定了戰(zhàn)例事件要素和戰(zhàn)例事件之間的關(guān)系,就可以進一步細化戰(zhàn)例知識單元,形成戰(zhàn)例事件的知識表示模型,如圖2所示。戰(zhàn)例事件圖譜對于戰(zhàn)例事件的知識表示主要包含2層邏輯:一是通過“事件-要素-屬性”關(guān)系圖揭示戰(zhàn)例事件所關(guān)聯(lián)的各類要素、屬性及其關(guān)系,實現(xiàn)戰(zhàn)例事件的規(guī)范化表示,便于大量戰(zhàn)例事件知識的組織和管理;二是通過構(gòu)建戰(zhàn)例事件之間的演化關(guān)系和脈絡(luò),明晰戰(zhàn)場局勢變化及發(fā)展趨勢。

        圖2 戰(zhàn)例事件圖譜知識表示模型

        3 戰(zhàn)例事件圖譜構(gòu)建實踐

        3.1 戰(zhàn)例事件數(shù)據(jù)源選取

        高質(zhì)量的知識資源是事件圖譜構(gòu)建的基礎(chǔ),由于目前沒有公開的大型軍事語料庫,因此需要通過戰(zhàn)例書籍、文本和互聯(lián)網(wǎng)資源構(gòu)建軍事語料庫?!吨袊嗣窠夥跑娷娬Z》對常見的戰(zhàn)例事件和參與作戰(zhàn)的主要對象做了明確的定義,是進行戰(zhàn)例事件知識標(biāo)注和抽取的主要依據(jù);《中國戰(zhàn)典》《現(xiàn)代經(jīng)典戰(zhàn)例》《撥開迷霧:信息化局部戰(zhàn)爭美軍典型戰(zhàn)例研究》等書籍對戰(zhàn)例進行了詳細的記錄和深入的分析,可以作為戰(zhàn)例事件知識抽取的主要對象;學(xué)習(xí)強軍APP“經(jīng)典戰(zhàn)例”板塊、“百度百科”、微信公眾號“戰(zhàn)例譯注”等刊載了大量的我軍和外軍的戰(zhàn)例研究資料,也可以作為戰(zhàn)例事件的數(shù)據(jù)源。

        3.2 戰(zhàn)例事件抽取

        戰(zhàn)例事件抽取是從給定的文本或數(shù)據(jù)中抽取出事件要素,戰(zhàn)例事件的前7個要素是對事件的客觀描述,而語言表現(xiàn)是表達事件的詞語或詞語搭配,又稱為事件觸發(fā)詞或觸發(fā)詞搭配,如“偵察”“發(fā)射”“擊落”“擊沉…戰(zhàn)艦”“陣亡”等。觸發(fā)詞是識別事件表達的最重要的標(biāo)志性詞匯,無論是人工標(biāo)注還是機器閱讀,都需要建立觸發(fā)詞表。表2給出了“進攻類事件”“防守類事件”“準(zhǔn)備類事件”的語言表現(xiàn)詞典。通過建立語言表現(xiàn)詞典,能夠從大量的戰(zhàn)例文本中快速識別戰(zhàn)例事件。

        表2 事件類語言表現(xiàn)詞典(部分)

        3.3 戰(zhàn)例事件關(guān)系識別

        事件間關(guān)系識別是抽取出事件關(guān)系三元組的重要步驟,事件間關(guān)系識別的任務(wù)可以描述為:對于給定的戰(zhàn)例文本以及文本中的2個戰(zhàn)例事件bce1和bce2,判斷2個事件bce1與bce2是否存在關(guān)系以及存在何種關(guān)系。例如,給定的戰(zhàn)例文本“日軍‘伊-168’號潛艇發(fā)射魚雷(攻擊事件)并成功擊沉(毀傷事件)美軍受傷航母‘約克城’號”,需要判別攻擊事件和毀傷事件之間的關(guān)系。文獻[17]對事件關(guān)系抽取的方法進行了深入研究,對戰(zhàn)例事件關(guān)系的抽取有很大啟發(fā),目前對于戰(zhàn)例事件關(guān)系的識別主要可以通過構(gòu)建關(guān)系抽取模式,表3給出了事件因果關(guān)系的常見模式和語言描述。

        表3 因果關(guān)系抽取模式和語言描述

        3.4 “夜鷹”墜落事件實例

        根據(jù)戰(zhàn)例事件圖譜知識表示模型以及戰(zhàn)例文件,我們可以構(gòu)建戰(zhàn)例事件圖譜。比如針對“夜鷹”墜落事件[13],通過對戰(zhàn)例所涉及的組織編制、作戰(zhàn)編成、裝備運用、作戰(zhàn)地域等數(shù)據(jù)進行采集、提取、融合,最終實現(xiàn)戰(zhàn)例事件圖譜構(gòu)建,圖3為戰(zhàn)例事件圖譜部分展示。

        圖3 “夜鷹”墜落事件實例(部分)

        4 基于戰(zhàn)例事件圖譜的邊緣作戰(zhàn)輔助決策實現(xiàn)路徑

        戰(zhàn)例事件圖譜作為一個軍事知識庫,可以為作戰(zhàn)指揮活動提供輔助決策支撐。包括為指揮員提供更加便捷的戰(zhàn)例知識服務(wù),幫助其學(xué)習(xí)歷史經(jīng)驗知識,從中汲取作戰(zhàn)營養(yǎng);通過圖譜化的歷史戰(zhàn)例事件,幫助指揮員更加清晰地掌握歷史重大戰(zhàn)例的作戰(zhàn)指揮決策過程,從中獲取作戰(zhàn)指揮決策經(jīng)驗啟發(fā);通過本體化的戰(zhàn)例事件表達,可以幫助生成作戰(zhàn)決策樹,在歷史與現(xiàn)實的態(tài)勢比對中尋求決策方案的優(yōu)選。邊緣作戰(zhàn)單元借助手持終端、依托本地數(shù)據(jù)或者較少的通信資源就可以開展輔助決策,因此戰(zhàn)例事件圖譜非常適用于邊緣作戰(zhàn)單元?;趹?zhàn)例事件圖譜的邊緣作戰(zhàn)輔助決策主要功能和實現(xiàn)途徑主要包括:情報融合分析、戰(zhàn)場態(tài)勢感知、決策思維啟發(fā)。

        4.1 基于語義關(guān)聯(lián)的情報融合分析

        “知彼知已,百戰(zhàn)不殆”。對于作戰(zhàn)輔助決策而言,首要的任務(wù)就是準(zhǔn)確分析戰(zhàn)場情報,關(guān)鍵在于對戰(zhàn)場情報信息的處理。信息化時代,萬事萬物都存在關(guān)聯(lián)性,如果不能正確認識和對待事物的關(guān)聯(lián)性,那么就會丟失很多信息。戰(zhàn)例事件圖譜是采用節(jié)點和邊的形式將以往的戰(zhàn)例知識進行相互關(guān)聯(lián),其中就包含有大量的歷史環(huán)境、對手情報等信息,通過現(xiàn)有戰(zhàn)場情報的匹配關(guān)聯(lián),可以實現(xiàn)綜合戰(zhàn)場情報信息的挖掘融合,從而輔助指揮員更好地了解現(xiàn)時戰(zhàn)場態(tài)勢,有助于作出科學(xué)指揮決策,其過程如圖4所示。

        圖4 基于語義關(guān)聯(lián)的情報融合分析

        4.2 基于機器學(xué)習(xí)的戰(zhàn)場態(tài)勢感知

        態(tài)勢感知,是評估戰(zhàn)場復(fù)雜形勢從而做出預(yù)測行動的過程[18-19]。在“平時”構(gòu)建出戰(zhàn)例事件圖譜并訓(xùn)練預(yù)測模型,在“戰(zhàn)時”一旦新事件發(fā)生,就可以進行相關(guān)事件趨勢的推演和概率預(yù)測。預(yù)測模型訓(xùn)練階段采用圖嵌入網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)戰(zhàn)例事件圖譜的向量化表示,進而基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立分類網(wǎng)絡(luò)模型來預(yù)測事件是否發(fā)生[20];實時預(yù)測階段將實時事件數(shù)據(jù)構(gòu)建的事件圖譜輸入事件預(yù)測模型,通過挖掘事件隱藏特征信息和事件數(shù)據(jù)的深度語義信息,將對手意圖轉(zhuǎn)化成一系列事件發(fā)生和不發(fā)生的二分類問題,將事件及其發(fā)生概率作為預(yù)測結(jié)果以助于提升邊緣作戰(zhàn)單元態(tài)勢感知能力,其過程如圖5所示。

        圖5 基于機器學(xué)習(xí)的戰(zhàn)場態(tài)勢感知

        4.3 基于案例推理的決策思維啟發(fā)

        案例推理技術(shù)是人工智能領(lǐng)域中一種利用歷史案例對新問題進行求解的推理技術(shù),其求解過程遵循人的經(jīng)驗思維、類比思維[21]。在軍事領(lǐng)域,指揮員的智慧及指揮藝術(shù)都體現(xiàn)在作戰(zhàn)活動中,對這些作戰(zhàn)活動進行規(guī)范化描述就形成了戰(zhàn)例事件,進而構(gòu)建戰(zhàn)例事件圖譜。通過案例推理技術(shù)可以檢索相似的歷史戰(zhàn)例事件,借鑒過去的經(jīng)驗知識來輔助解決新的作戰(zhàn)問題[22],其過程如圖6所示,即將需要解決的問題描述成新的案例,通過相似性度量從事件圖譜中檢索到相關(guān)戰(zhàn)例事件,從而得到?jīng)Q策啟發(fā)。邊緣作戰(zhàn)單元通過對戰(zhàn)例事件知識的學(xué)習(xí),可以幫助了解相關(guān)情況的處置、相應(yīng)問題的解決辦法和需要注意的相關(guān)問題,進而提高解決相似作戰(zhàn)問題的針對性。

        圖6 基于案例推理的決策思維啟發(fā)

        5 結(jié)語

        戰(zhàn)例事件包含了大量的布局控勢、施計用謀、時局演化、因果推理等過程性知識,是指揮員輔助決策的重要素材。在平時,可以依托中心節(jié)點的人力、算力,借助計算機人工智能技術(shù)建設(shè)、維護、管理戰(zhàn)例事件圖譜;在戰(zhàn)時,邊緣作戰(zhàn)單元只需要通過本地數(shù)據(jù)或少量通信資源就可以實現(xiàn)情報信息增值、輔助理解態(tài)勢、啟發(fā)決策思維等,從而提高指揮決策效能。本文以未來作戰(zhàn)樣式為牽引,以邊緣作戰(zhàn)輔助決策為對象,提出了戰(zhàn)例事件圖譜的構(gòu)建方法,對戰(zhàn)例事件數(shù)據(jù)源選取、要素組成等進行了研究探討,結(jié)合歷史戰(zhàn)例數(shù)據(jù)開展了戰(zhàn)例事件圖譜構(gòu)建實踐??傮w來看,戰(zhàn)例知識的關(guān)聯(lián)挖掘是實現(xiàn)信息融合、態(tài)勢感知和決策啟發(fā)的重要基礎(chǔ),開展戰(zhàn)例事件圖譜構(gòu)建研究,有助于提升邊緣作戰(zhàn)指揮決策能力。同時,事物的發(fā)展是不斷變化的,戰(zhàn)例事件圖譜作為一種作戰(zhàn)輔助決策方法還需要不斷發(fā)展,吸收新的作戰(zhàn)實踐事例,以期為邊緣作戰(zhàn)單元提供更多維、更高效、更全面的輔助決策。

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