武器装备体系效能评估的平行试验方法研究

杨雪榕 范丽 张大曦

体系效能是武器装备在体系化应用中所能够发挥的能力,是在完备的作战体系中、在真实的作战对抗环境中体现的综合能力.随着武器装备网络化、信息化和智能化程度的提升,其体系应用属性已明显优于独立操控的基本性能,有些装备脱离了体系甚至无法完成基本的作战目标,最典型的例子之一就是反导武器装备[1].

武器装备体系是由各类装备为满足作战体系对抗的需要,以完成一定作战任务,在功能上相互联系相互制约、作用上互为补充所构成的一个整体[2].武器装备的体系化应用中,由攻防双方组成的大系统,其整体性能不能通过独立分析其各部分的行为来确定,也不能在有限资源下对其整体行为进行预先大尺度的确定[3],是一个典型的复杂系统.

平行试验理论[4]是在复杂系统控制领域的平行系统方法[5]基础上提出的,是目前开展武器装备体系效能试验和评估的一种较为有效的理论方法.平行试验理论的基本思想是,通过构建与物理靶场相平行的人工靶场,从人工战场环境构造、虚拟作战体系搭建和计算试验探索3个方面,实现物理靶场的赛博拓展,为武器装备由性能试验向体系效能评估提供解决思路.目前平行试验技术已经在导弹效能评估[6]、航天发射[7]领域内得到了初步应用,取得了较好的效果.与此同时,平行系统理论在军事[8−10]、社会管理[11−12]方面的研究也不断深入,为平行试验方法提供了更多的参考和借鉴.

1 平行试验理论基本概念内涵

平行试验理论的核心思想是:以现实靶场和人工靶场构成的平行靶场为基础,通过人工系统与自然系统同步开展平行试验,实现人工靶场对现实靶场试验体系的有效补充.通过计算试验拓展物理试验的不足,利用人工对象对实际对象进行抽象和建模,最终在数字物理环境平行状态下,构造一个完备的装备体系试验环境,从而实现武器装备体系效能的试验与评估.

图1给出了平行试验理论的概念框架体系,它包括现实靶场与人工靶场、物理试验与计算试验、实际对象与人工对象3组核心概念.文献[13]对这3组概念进行了初步辨析,其核心思想为:

1)现实靶场与人工靶场:针对现实靶场试验成本、模拟环境、试验体系对象等受限的问题,可以通过建立人工靶场,为现实靶场试验对象构造一个仿真的环境和模拟的对象体系,从而使现实靶场对体系试验的各种要素趋于完善.同时,人工靶场由现实靶场提供支撑,依靠试验数据和知识积累,使人工靶场趋于“逼真”.其中,人工靶场是现实靶场在计算空间的一个映射,但不是一一映射.现实靶场是人工靶场的一种输入,但不是唯一输入.现实靶场与人工靶场的最终目标是实现相互“嵌入”与平行试验,从而实现武器装备体系能力评估.

图1 平行试验理论基本概念

2)物理试验与计算试验:针对物理试验考核条件有限、评估样本缺乏的问题,以物理试验数据为基础输入,采用“仿”“试”结合的方法,构造多种条件、组成和模式的计算试验,实现样本拓展、规律检验.物理试验以检验性能为主,要求尽可能地构造出影响性能发挥的物理环境;计算试验以检验规律为主,要求通过不同规则的组合使系统涌现出未曾掌握的现象.物理试验样本作为计算试验的“种子”,以此采用数据挖掘和扰动分析方法,开展计算试验和样本拓展,从而得到体系能力描述的计算试验样本“果实”.

3)实际对象与人工对象:针对装备体系对象模型复杂、对抗体系真实参数无法全面掌握的问题,以“简单一致”原则建立人工对象,通过计算试验、规则修改的反复迭代,实现向实际对象的逼近.通过实际对象发掘特征参数和行为模式,掌握体系内的功能效用;通过人工对象建立属性模型和行为规则,以宏观行为逼近实际对象.人工对象是对实际对象的抽象近似,是实际对象在赛博空间的映射;实际对象依靠人工对象探索未知和可能,从而实现全面评估和控制.

如图2所示,平行试验的开展,依赖于基于Agent建模方法、虚实结合方法和体系效能评估方法[13].这些方法的执行,除了需要具备计算社会科学和人工智能领域的基础能力外,还需要对武器装备体系对象进行深入的分析研究,才能够使平行试验方法得以落实.

图2 开展平行试验的方法

2 武器装备体系效能评估计算试验方法

平行系统理论的核心概念:人工系统(Artificial Systems)、计算实验(Computing Experiments)和平行执行(Parallel Execution)中论述的计算实验概念为:通过计算,了解各种不同复杂系统的行为和反应,并对不同解决方案的效果进行评估,作为选择和支持管理与控制决策的依据[5].

平行试验理论继承了计算实验的核心内涵,但更强调试验.实验的本质是检验假设,而试验则是在已知某种事物的时候,为了解它的性能或者结果而进行的试用操作.在英语中“试验”一词可被译为“test”或“experiment”.在平行试验理论中,我们采用 “experiment” 一词,因为,它比 “test”(测试)内涵更丰富.计算试验是一种形式的计算实验,它除了需要检验体系能力以外,还需要发现和研究武器装备的体系应用规律、作用机理,这也是平行试验的重要内容.由此,如何开展计算试验,从而充分展现武器装备的体系能力,便成为平行试验的核心问题之一.

2.1 计算试验主要内容

武器装备体系效能评估的计算试验可按照要素试验、系统试验和体系试验3个层次展开,每个层次的试验都是为下一层次试验提供参考和数据支持,在试验层次递进过程中,实现Agent模型和人工系统的成长,最终实现体系试验评估的全面、客观.

武器装备体系效能评估的计算试验,按照试验内容可以分为平行靶场试验和平行作战体系试验两大方面:

平行靶场试验,主要是以构造靶场体系化应用试验条件为目标,检验靶场试验方案、拓展靶场试验能力、获取更加丰富的试验样本,为客观评估武器装备体系能力提供支持.

在要素试验层,主要开展与靶场一一映射的计算试验,将测控设备、试验设备、待鉴定装备等靶场对象构建一个人工系统,对靶场试验方案进行计算试验检验,得出初步评估结论.

在系统试验层,主要开展扩展靶场与支持要素对象的计算试验,为待鉴定装备构建一个完备的要素环境,使得待鉴定装备系统各项性能指标能够得到全方位的检验.

图3 计算试验的主要内容

在体系试验层,主要开展拓展试验方案的效能重构计算试验,在全要素构建的基础上依靠试验背景、想定、条件的拓展和丰富,在物理试验样本基础上进行效能重构,从而全面检验装备的体系应用效能.

平行作战体系试验,主要是以构建武器装备的体系化作战应用环境为基础,检验装备在战场环境条件下体系应用的效能,发掘装备应用规律、探索装备体系应用的关键性问题和要素、试验不同作战方案行动下的作战能力,为装备体系化应用提供数据支撑.

在要素试验层,主要开展与现有作战体系一一映射的平行计算试验,将待鉴定装备按照其作战配置,构建作战应用体系,开展典型想定、方案的计算试验,检验作战体系各要素的基本能力.

在系统试验层,主要是展开全体系全要素的计算试验,强调战场环境、指挥控制过程的模拟,针对未来可能出现的装备和作战环境、条件,构建人工环境,使装备能够面向真实作战环境要求,检验装备系统整体能力.

在体系试验层,主要开展复杂背景下的体系作战应用计算试验,构建红蓝对抗人工环境,依靠人工系统开展虚拟作战对抗,主要发掘装备体系应用的新方法和新机理,为提升武器装备的应用效益提供参考,为全面掌握装备能力提供数据支持.

需要说明的是,计算试验过程不应遵循某一固定的模式,而是以试验对象和评估探索问题本身为依据,以现有掌握的数据资源为基础,适当地设计计算试验内容和方法,从而完成全面充分的计算试验,为体系效能评估提供充分的数据支持.

2.2 计算试验调度方法

计算试验除了考虑试验内容外,还需要在一定的试验方法理论的基础上,开展计算试验活动,以免陷入漫无边际的计算探索之中.朴素的思想是,在传统试验设计理论基础上,开展计算试验.这些方法包括控制变量法、正交试验法、假设检验法等试验和统计方法.这些方法在进行独立要素考核、性能检验过程中比较适用,还能够尽可能的获得充分的数据用于知识挖掘,对扩展Agent能力具有很重要的意义.

平行试验开展体系效能的评估,需要依靠自底向上与自顶向下相结合[13]的研究和探索.自底向上就是基于Agent建模,依靠对不同因素和对象的基本属性行为建模,依靠计算试验来探索对象能力.但是当缺乏具体明确的任务目标时,计算试验将会陷入漫无目标的探索之中,计算试验结论也很难服务于效能评估.

依靠一个计算试验过程调度工具,在进行不同想定、样本计算试验时,按照试验设计和分析方法提供试验方案,从而能够有目的性地开展计算试验.这就为提高计算试验效益,提供更有针对性的数据结果创造了条件.

计算试验过程调度就是以效能指标空间作为目标,通过参数样本空间的覆盖,得出计算试验方案,调度人工系统完成大样本计算试验过程.调度过程工具可以采用样本扫描、算法搜索等基本策略,实现计算试验方案配置.

图4给出了执行计算试验的基本方法.在对武器装备体系效能评估自顶向下的探索性分析基础上,梳理出效能评估着重关心的参数样本空间和效能指标空间,以此为基础开展试验设计.要素试验主要采用经典试验设计方法,包括控制变量法、正交试验法、假设检验法设计试验样本;系统试验可以采用蒙特卡洛法、探索性分析方法得出试验样本空间;体系试验可以依赖智能算法,由算法依据效能评估需求,自动搜索样本空间.

图4 执行计算试验的方法

3 开展平行试验实践的核心问题

平行试验是一整套全新的思想和理论,在开展研究探索与工程实践中,除了不断深化研究其理论体系内涵,还需要在基础技术研究、基础系统构建等领域不断实践,从而为平行靶场系统的最终实现创造条件.

图5给出了武器装备平行试验系统的基本框架,其基本包括两大方面:一是自然系统,包括靶场、武器装备系统、指挥控制系统、环境、社会等,它没有边界和范围,以试验的内容确定研究对象的范畴.另外一方面是由数据资源管理系统、人工系统和分析评估系统构成的计算环境,其中人工系统是核心,其中运行的人工对象是与自然系统平行的载体;数据资源管理系统是人工系统逼近自然系统的基础,也是人工系统不断成长、自主运行的支撑.分析评估系统是人机交互的接口,用于对系统运行状态进行监控、计算试验过程进行调度以及开展体系效能的评估.

构建如图5所示的武器装备体系平行试验系统,目前直接面临人工系统运行环境的研发、靶场数据资源的整合与应用以及自然系统在回路的计算试验实践3个方面的核心问题.

3.1 人工系统环境研发

开展平行试验系统研制,核心关键是研制一套具备自运行、自演化、自成长的人工系统环境.人工系统的研制,可采用基于Agent建模技术建立人工对象,采用多Agent仿真软件工具为基础,配以计算资源调度、数据挖掘服务、数据接口服务代理和计算试验调度服务等支持工具,构建一个基础运行环境.文献[14]给出了非常规突发事件计算实验平台研究的9项关键技术,其中有关平台集成、人工社会构建、计算实验运行支撑、平行系统协同演化、计算环境等5项关键技术都是人工系统环境研发的难点.

在靶场建设发展过程中,构建了许多仿真系统和半物理仿真试验工具,目的是构建一个虚拟靶场以达到缩短新型武器装备研制周期、降低开发成本和风险、提高武器系统性能的目的[15].虚拟靶场采用可重复使用的、许多试验中心共享的试验资源,创造苛刻、复杂的人为环境,以取代靶场真实的实弹射击,完成各种预定的打靶试验项目,使所取得的试验效果接近或等价于在真实靶场环境中所取得的效果[15].由此,虚拟靶场多采用分布式仿真技术,如HLA、TENA等[16],使仿真试验资源互联互通,从而增加系统可重用性,平行试验的人工靶场概念是在武器装备体系化应用下的效能评估需求下提出来的,其核心思想是将武器装备及其应用的体系作为一个复杂系统,通过复杂系统研究的平行系统理论,来开展计算试验和能力评估.人工靶场和虚拟靶场所解决的问题有着本质的区别.但是人工靶场的建立绝非另起炉灶、从零开始,人工对象的构建是在仿真基础上开展的.在具备能力和资源情况下可采用仿真手段,在不具备仿真条件的情况下以“试”为主.

基于Agent的人工系统环境,就是应用靶场已有的仿真、数据资源,作为Agent状态属性更新的基础、信息知识获取的来源,如图6给出的一种适用于平行试验的Agent模型框架[13],就是针对如何有效利用靶场现有资源提出的.

图5 平行试验系统框架结构

图6 一种适用于平行试验的Agent模型框架

由于人工系统运行环境需要不断演化和发展,由此在研发基础运行平台时,必须考虑平台通用化和可扩展问题.现有的一些多Agent仿真平台,如SWARM[17]、REPAST[18]和我国自行研发的COMPLEXITY[19],具备了Agent软件模型运行的基本环境,为人工系统研发提供了很好的基础.这些仿真平台大多是为了研究简单规则下的智能体群体所表现出来的涌现现象,因此,它们在平行试验人工系统研制中应用都具有一定的局限性.可以在这些仿真平台的基础上,提升平台在计算复杂度和负载异构情况下的运行效率,扩展时间控制、进程调度、外部数据接口等能力,使其能够适应于靶场计算试验这种既关注体系总体能力又关心单个性能指标具体情况的多分辨率计算和仿真.

人工系统中的人工对象,开发的模型粒度应尽量保持一致,以使系统运行和计算具有较为均衡的负载.这也是进行体系计算试验的一个内在要求:在体系层面,应着重考虑人工对象的行为和属性表现,也就是着重考虑能够影响其他人工对象的因素.至于人工对象内部运行机理,可以依赖理论建模与仿真实现,也可以采用自然系统采集、数据库挖掘的方式,从而剥离出体系计算试验中对相互关系和影响的考察范畴,这样有利于对体系复杂关系的抽象.

3.2 靶场数据资源整合与应用

平行试验的目标是实现武器装备体系效能的评估,它是建立在性能评估的基础上的.靶场试验数据、试验方案、装备参数数据、性能评估报告等,都是计算试验人工系统对象反映真实对象能力的基础资源.在平行试验系统研制中,应将靶场数据资源的整合与应用作为重要的工作内容.

如图6所示,数据资源是人工对象Agent能够进行自主行为决策、状态更新的基础.到目前为止,大部分存储在计算机中的信息都是以事实、观测和测量等原始形式存在的,这些事实、观测和测量构成了数据[20].靶场的各种数据是我们能够收集和存储的,但我们最终需要的是人工对象得以应用的知识,这就需要应用数据挖掘[21]从数据中提取知识.

数据挖掘过程需要经历数据选择、数据清洗、数据转换、数据挖掘和结果解释5个步骤,每一个步骤都伴随着数据的再加工.为了避免数据再加工过程中的格式不一致、数据内容不一致、标准不一致等问题,需要在建立原始数据库时就尽可能的统一标准,加强数据冲突冗余检查.这对靶场数据工程建设提出了较高的要求.

由于靶场试验数据属于高度机密的数据,一般情况下被作为战略资源使用,这也就限制了数据传播和研究.但是,装备作战能力评估和分析本身也属于国家战略层面的问题.靶场应用形成一个试验与评估的数据共享机制和平台,以更好的利用靶场数据资源.可以建立一个集中的大数据中心,将数据管理与数据处理、挖掘、分析集成于一体,提供分级分权限的访问,以便平行试验人工系统能够在运行过程中访问到所需的资源.

如图5所示,情报数据、知识数据和环境数据也是人工系统运行的基础数据.这些数据可以来远程分布式数据库进行支持,数据挖掘工具的基础功能就是按权限访问这些数据资源.

3.3 自然系统在回路的计算试验实践

平行试验的基本途径是物理试验和计算试验的结合[4].人工对象能够补充物理靶场中缺乏的要素和条件,还能够建立试验对象各个“层面/侧面/方面”的人工模型,反映试验对象在体系中的全面能力.物理试验具有客观性,其结果是装备实际能力的一个反映.充分的结合应用物理试验产生的样本和数据,是基于人工系统的计算试验走向“逼真”的最有效途径.

物理试验和计算试验的结合可以使用数据采集和数据挖掘方法,利用已有试验数据资源;也可以采用扰动分析方法[22],在已有样本数据的基础上,进行样本拓展.这种方法对于装备性能研究、总结性评估都较为适用.

靶场试验的快速结果处理,对试验现场决策、试验过程管理与控制都具有较为重要的意义.这就要求人工系统能够伴随物理试验同步进行,在物理试验结束后同步得出计算试验结果,以供评估.这种情况下,可以借鉴半物理仿真原理,将靶场试验数据直接引入人工系统,对人工对象的部分模型进行替代,从而实现自然系统在回路的计算试验.但这种思路还面临着挑战:

1)自然系统数据采集输入与输出反馈问题

靶场的各种传感器都会对试验情况进行采集和记录,会形成多组、多种制式格式的数据,在输入人工系统前必须进行处理,确保数据唯一性、正确性.可以采用滤波等数据融合方法进行预处理.

在人工系统中也可以开展与靶场想定一致的计算试验,以人工对象补充靶场试验的不足.这就产生了人工系统是否需要反馈影响物理试验进程的问题.例如导弹突防试验中,人工蓝军预警系统发现了突防导弹,物理试验的真实导弹是否实施规避飞行动作,以增强突防效能.类似这类问题是物理试验和计算试验结合核心问题.在目前靶场试验测试传感条件有限的情况下,有可能实施机动后,原有部署的测控设备就丧失了最佳观测条件,从而无法获得最优的一手数据材料,导致试验效益的下降.这在一定程度上限制了人工系统实时反馈的应用实践.

但是,平行试验的最终目标一定是人工靶场与物理靶场相互融合和控制.这就需要在靶场发展和建设过程中实时兼顾这一目标,在平行试验开展过程中进行有限的反馈控制,从而既能满足物理试验目标,又能够最大限度的拓展试验内容.

2)计算试验样本拓展问题

通过计算试验获得更多更丰富的试验样本,从而支撑武器装备体系效能的评估,是开展平行试验的根本目的.人工系统的最大优势在于,可以不局限于靶场条件设置试验想定.这就导致计算试验可能正在开展与靶场试验完全不同作战场景,靶场实测数据的引入必然与人工系统要求相冲突.这种情况下,靶场实测数据不能采用直接替代人工对象方式引入,需要进行再抽象和映射.

采用数据扰动分析方法进行拓展样本,是目前可行的方法之一.扰动分析方法是一种计算离散事件动态系统(DEDS)性能的方法,它使用单组数据或单次蒙特卡洛仿真,应用参数来计算期望的性能梯度的技术.简言之,扰动分析就是在仅观测系统在状态参数θ下的样本x(t;θ,ξ),来推断离散事件动态系统在扰动情况下的知识L(θ+∆θ,ξ)[22].如何引入离散事件动态系统理论,进而应用扰动分析理论来应用在靶场样本拓展中,这方面的研究目前尚处于空白,还需科技工作者的关注和投入.

4 结论

平行试验理论是基于复杂系统理论和思想,解决武器装备体系效能评估的问题,与虚拟靶场、内外靶场结合试验有着本质的区别.平行试验理论是在当前计算机技术发展、人工智能和计算社会科学进步的基础上提出来的,是解决武器装备作战体系复杂问题的有效途径.虽然目前各项研究和工作还处在初级的基于Agent的仿真试验、靶场在回路的仿真试验阶段,但构建平行靶场的思路和方向是正确的,也值得科技工作者投入精力研究.平行系统理论研究实践的逐步开展,也必将推动平行试验理论的发展,这还需要投入大量的精力进行开拓性的工作研究.