联合火力打击方案优选系统研究*

卢振宇 郝文宁 陈锦阳

（1.陆军工程大学指挥控制工程学院 南京 210007）（2.31102 部队 南京 210000）

1 引言

联合火力打击作为战争中的典型行动，涉及陆、海、空、天、电多维空间，武器装备、目标类别繁多。在方案制定过程中，参谋人员会形成多套联合火力打击方案，供作战指挥员选择，在优选过程中，不光需要考虑打击时机、目标选择、弹药匹配、时空协调等作战方面的情况，还需要考虑到政治、经济、外交等方方面面的因素。因此，要解决联合火力打击方案优选问题，需要由不同领域、学科专家构成的专家体系，依靠群体的知识和智慧才行，可知该问题是一个典型的多准则模决策问题［1］。

张紫萱等基于级别优先关系组织排序法（PROMETHEE），结合毕达哥拉斯模糊（Pythagorean Fuzzy，PF）理论［2］，用毕达哥拉斯模糊数的形式表示评价准则的权重和决策者的偏好关系，在准备阶段、个人评价阶段和群体评价阶段三个阶段上提出了基于毕达哥拉斯模糊PROMETHEE（Pythagorean Fuzzy PROMETHEE，PF-PROMETHEE）的多准则群决策方法［3］，将传统的PROMETHEE 扩展到毕达哥拉斯模糊环境中。采用PF-PROMETHEE来解决联合火力打击方案优选问题能更好地反映人在决策过程中的不确定性和犹豫性，充分利用群体的智慧来对可选方案进行优选排序，但有三个地方需要进一步探讨：1）作战系统是一个动态的复杂巨系统，因此它有复杂的非线性和不确定性等，如何确定合适的评价准则，并提高评价矩阵中数据的准确性。2）专家无法掌握全面的知识，在选择偏好函数时会存在短板，如何补全短板，保证所选的函数及参数能较好地反映专家偏好。3）在计算出偏序和全序之后，没有一个反馈机制，可能出现有专家不认可的情况。

钱学森院士总结提炼出了复杂巨系统，又提出了处理该系统的方法论——综合集成研讨厅体系［4］。该体系包括人（专家）、知识（数据和信息体系）以及机器（计算机体系），将他们有机结合，从而形成一个智能程度很高的人机结合系统。在打击方案优选的问题上，可以借鉴该体系思想，构建一个基于PF-PROMETHEE的方案优选系统。

2 相关研究

2.1 多准则模糊群决策

多准则群决策是指以群体为决策主体，在多个互相存在矛盾冲突且不能彼此替代的准则下，从有限备选方案集中选择最优方案或者进行方案排序的决策问题。多准则群决策领域的相关研究主要集中在能够辅助决策者识别满意的方案，使得决策者对于多个准则能够选到满意程度最大的方案［5～6］。基于效用理论（Utility Theory）［7］的决策方法和基于级别优先关系（Outranking Relation）［8］的决策方法是两类经典的多准则决策方法。组织排序法PROMETHEE（Preference Ranking Organization METHod for Enrichment of Evaluations）是一类最常见、最具有代表性的基于级别优先关系的多准则决策方法［9］，它根据级别优先关系定义方案的流入、流出和净流，并据此得到备选方案的偏序或全序。

Atanassov［10］通过引入非隶属度函数提出了直觉模糊集（Intuitionistic Fuzzy Set，IFS）的概念，Liao［11］提出了基于IFS 的PROMETHEE 方法，用隶属度函数、非隶属度函数和犹豫度函数来共同模拟决策过程中的不确定性。但由于IFS 的定义要求隶属度和非隶属之和要小于等于1，实际应用中这一限制条件并不总能被满足。Yager［2］在IFS 的基础上，提出了毕达哥拉斯模糊集（Pythagorean Fuzzy Set，PFS），相较于IFS拥有更大的定义空间，能够更好地适应和表达不确定、不准确信息。

2.2 共识达成

在进行多准则群决策的过程中，由于决策专家固有的知识水平差异和个人利益冲突，他们很少能达成完全一致的意见。因此，群决策中经常运用更灵活合理的模糊逻辑方法，要求达到一种“软共识”［12］，即大多数决策者都同意解方案，并且少部分不同意的决策者也可以接受或者至少不反对解方案。熊才权等［13］给出了提案共识和决策共识形成的大致流程与途径，并提供了一种基于网络的群体讨论平台，以完成对提案共识和决策共识的可视化提炼。

从理论上来看，由钱学森等人建立的综合集成厅体系也是达成共识的有效途径［14］。它把专家智力、各种资料信息与机器的智慧有机融合在一起，通过人帮机、机帮人的方法，人的功能就是聚焦于问题领域，最大程度的调动思想；而机器的功能则是整合群体意识，可视化地展示人们的思维过程和达成共识的过程状态，引导参与的人员尽快形成共识。

2.3 基于信息空间的综合集成研讨厅体系

1990年，我国杰出科学家钱学森首先提出了研究复杂巨系统的基本理论，并通过不断的探索与研究，最终发展为“人—机结合、以人为主，从定性到定量的综合集成研讨厅体系”，简称“综合集成研讨厅体系”。戴汝为等发挥信息技术的优越性，基于互联网、高性能计算等，建立了一个综合集成研讨厅系统。系统综合了宏观经济数据、信息、建模方法、模型技术等内容，将学者间有效沟通交流、人机结合研讨组织、信息协作推荐等难点问题在组织结构、系统软硬件架构上很好的解决了。进一步，戴汝为团队在此基础上提出了“基于信息空间的综合集成研讨厅体系”［15］。这是信息技术飞速发展的社会条件下，结合实际对钱老提出的方法论作出的进一步拓展。

目前，国内外相关研究主要集中在提升综合集成法和解决军事、政治、经济、公共安全、智慧城市等方面。胡晓峰等［16］结合战略决策问题，利用综合集成法提出了可辅助军事战略决策的综合集成研讨环境。韩祥兰等［17］运用综合集成研讨厅理论，建立了论证导弹武器装备型号的原型系统，可帮助人们进行武器装备论证。薛惠峰等［18］在综合集成法基础上，提出综合提升方法，并通过水资源管理的例子进行了实践验证。从这些研究中可以看出，钱学森提出的解决方法高瞻远瞩，在解决复杂问题上给出了非常有用的帮助，一直到今天，还在为处理各类问题提供方法论，发挥着不可替代的作用。

3 联合火力打击方案优选系统设计

3.1 功能需求

通过调查研究，系统应具备以下功能：

1）在进行联打方案优选过程，能满足人员观点的清晰表达和对评价指标的量化展示，并能将专家自身的经验知识与仿真模型工具得到的定量结果有机结合，共同为方案评估优选服务。

2）为专家之间的协作和研讨提供相应的技术支持，能够构建分布式环境，形成一个虚拟的平台，满足分布在不同位置专家研讨交流、共享信息的需要。

3）具有访问外围仿真系统或析取、接收和分析仿真结果、为专家提供决策支持的能力。能够集成大量已有的模型、仿真推演系统，如各类实体、行动、评估和环境模型，以及各类任务规划、决策支持、对抗推演、目标分析系统等。

4）具有支撑决策的信息资源库以及信息获取能力，提供低耦合、易扩展的接口，能引接已有外部数据资源，如地图数据、武器装备数据、情报数据、作战规则数据等。

5）提供满足上述功能的机制和管理功能：用户权限管理、安全防护、会议管理、研讨厅管理。

3.2 功能模块

该系统分为三个子模块：专家决策、过程主持、系统管理模块。每个模块实现功能如图1所示。

图1 联合火力打击方案优选系统功能模块

专家决策模块主要实现专家参与群决策过程中需要完成的各个子任务，包括：1）根据提供的方案集以及首长指示等自主选择评价准则、偏好函数以及参数选择，并对于最终的评价准则集发表意见。2）在个人评价阶段完成打分、偏好关系集成、提交结果。并在研讨时参与讨论，发表自己的意见。3）在打分过程中出现超出自身认知范围的不确定事项时，能够通过人机交互完成知识的查询检索。

过程主持模块主要完成整个决策过程中的事务性工作，以及群决策过程中的工作，包括：1）负责会议专家的召集、方案集的分发、会议过程的控制。2）共识度未达到阈值时的意见反馈、研讨会组织以及意见收集处理。3）群决策过程中的偏好关系集成、数据导出。

系统管理模块主要负责整个分布式环境、系统运行、后台数据库维护等保障工作，包括：1）系统用户的录入、管理、权限设置，后台数据库的可视化管理。2）保证分布式环境正常运行，提供逻辑上的“研讨厅”。3）提供与外部其他模拟仿真、推演评估系统的接口，确保能够正常调用它们的数据集。

3.3 系统流程

当需要进行一个方案优选活动时，分为三个阶段：准备阶段、个人评价阶段、群体评价阶段，具体流程如图2所示。

图2 方案优选流程图

3.3.1 会议准备阶段

1）根据方案内容，由指挥员确定参与方案优选的专家，并分配专家权重，录入系统，给每位专家分配登陆账号、密码。

2）专家通过分配的账号进入系统，主持人通过专用网络分发方案以及参考指标体系，如果保密要求高、个别专家不在同一地方，可采取纸质方案通过机要渠道或专人护送的方式分发给专家。

3）专家在掌握方案内容后，通过研讨厅的平台发表自己对指标体系的修改意见，可通过文件交流或集中讨论的方式来完成此项工作。主持人负责最后汇总意见，修改指标体系，将修改稿再次发送给专家确认。专家同意，进入下一步骤，若还有不同意见，则重复该步骤，直到达成共识。

4）由主持人通过系统向后台保障人员发送确定的指标体系，保障人员利用知识和机器体系对于评价指标给出具体数值并返回，构建评价矩阵。

3.3.2 个人评价阶段

1）根据确定好的评价矩阵，专家为每个指标分配一定的权重。在此基础上，选择同一指标下，两个方案距离小于多少时认为无差异，大于多少时认为方案之间存在绝对优势，以及中间过程随着距离变化，偏好值的变化曲线，构建自己的偏好函数。

如果专家对某方面专业知识的缺失，可以发挥知识体系的优势，通过信息检索补充缺乏的知识，从而为构建合理的偏好函数提供支撑。

2）提交偏好函数后，系统自动计算偏好关系，生成方案集的排序，专家核对结果。如果对结果不满意，可以重新修改相关参数后再次计算，得出自己满意的结果后提交。

3）在此期间，主持人可通过系统跟踪进度，提醒专家及时完成相关工作，保障人员则利用各类系统提供数据支撑。

3.3.3 群体评价阶段

1）在全部专家完成个人评价后，主持人设置好共识度阈值，由系统计算出群体偏好关系，并得出群体排序，以及共识程度。如果达成共识，且专家对于结果无异议，则确认后导出结果，上报首长。如果未达成共识，由系统识别出共识不足的专家和具体位置，反馈修改意见，主持人通过系统提供的文本、音频、视频、电子白板等输入、输出工具，同步组织研讨，专家发表自己的想法建议。专家根据研讨结果重新进行个人评价，然后再次进行群体评价，计算共识度，直到所有专家都达成共识。

在研讨阶段，对于大家争论较大的地方，可以发挥机器体系的作用，采取作战实验的方法进行模拟评估，提供决策参考。

2）专家确认结果，导出，整个流程结束。

4 需重点关注问题

4.1 设计一套可行的、有效的联合火力打击方案评估优选流程

结合我军在长期作战过程中形成的作战筹划流程，基于多准则模糊群决策方法的运用流程，形成一套切实可行的联合火力打击方案评估优选流程，重点围绕以下三个方面：一是根据作战意图和当前态势，选择合适的评价指标体系并构建可信度高的评价矩阵；二是在研讨过程中维持秩序，设定研讨流程，规范专家群体的有效互动对话，防止群体思维过度发散等，创造良好的讨论氛围，促进问题的深入讨论；三是提出一个共识达成过程，保证既能让专家迭代过程中将自身意见向群体共识方向靠拢，尽快达成一致，又能充分让各位专家的意见得到尊重，在群体共识中有所反映。

4.2 构建一个开放的、集成的综合研讨平台

根据系统的功能需求，在平台设计上需要展开以下研究：一是构建专家群体进行高效通讯、交流的交互支撑环境，例如网络会议、共用信息资源、视频会议等，以及为提升研讨效率、感知研讨状态等目的而提供的各种研讨组织和研讨管理工具。二是提供开放式的系统环境，能够为部队现在使用的各类任务规划系统、方案生成工具集、自主对抗博弈系统、目标分析系统等提供接口，扩充机器体系。

4.3 探索人机融合智能的解决思路

当前，人机融合智能是综合集成研讨厅体系要解决的关键问题，要充分利用人的智能、机器智能以及人机融合智能来处理联合火力打击方案优选的问题。人机融合体现在不同研讨阶段：确定评价指标阶段、形成偏好关系阶段、集中研讨阶段等等。在整个方案优选过程中，最重要的是机器要能够尽量准确地感知人对方案的理解、评估目的等思维活动，并在恰当的时机给人提供所需的知识、算力支撑。

5 结语

借鉴综合集成研讨厅体系的思想，在运用PF-PROMETHEE解决联合火力打击方案优选过程中，将专家的知识、计算机的高性能与各类资料、信息系统有机地融合在一起，将不同领域的科学技术思想与专家的实践认识紧密结合在一起，从而形成了一种联合火力打击方案的优选。该系统能给予专家数据、信息和相关资料，帮助其准确的找到优选依据，对各种方案进行评价和优选，能利用机器进行仿真计算，定量分析，提高方案优选率，能通过高效的人机交互为正确决策提供有益帮助。该系统核心在于以人为主导，把人的心智与机器高性能的相互结合，充分利用群体智慧来解决方案优选问题。