劉翔宇，趙洪利，楊海濤

(1.航天工程大學(xué) 研究生管理大隊(duì)， 北京 101416； 2.航天工程大學(xué)， 北京 101416；3.航天工程大學(xué) 航天遙感實(shí)驗(yàn)室， 北京 101416)

作戰(zhàn)方案評(píng)估是信息化戰(zhàn)爭(zhēng)的重要決策環(huán)節(jié),對(duì)戰(zhàn)爭(zhēng)的勝負(fù)有著十分重要的影響[1]。一般作戰(zhàn)方案評(píng)估定量地描述相關(guān)部隊(duì)完成任務(wù)的能力，為指揮員進(jìn)行精確籌劃和決策提供直接參考。

本文在總結(jié)前人提出的作戰(zhàn)方案評(píng)估方法的基礎(chǔ)上，對(duì)每類(lèi)方法的特點(diǎn)進(jìn)行了簡(jiǎn)要總結(jié)，并對(duì)比各自的優(yōu)缺點(diǎn)，重點(diǎn)介紹了層次分析評(píng)估法、蘭徹斯特方程評(píng)估法和深度學(xué)習(xí)評(píng)估法，分析了作戰(zhàn)方案評(píng)估領(lǐng)域的難點(diǎn)以及進(jìn)一步的發(fā)展方向，探討了急需解決的問(wèn)題。

1 作戰(zhàn)方案評(píng)估方法現(xiàn)狀

經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期的發(fā)展，產(chǎn)生了大量的作戰(zhàn)方案評(píng)估方法。劃分的標(biāo)準(zhǔn)不同，評(píng)估方法的種類(lèi)也不盡相同。隨著信息化戰(zhàn)爭(zhēng)程度的加深，智能化戰(zhàn)爭(zhēng)初露頭角，各國(guó)軍事信息體系不斷完善，對(duì)作戰(zhàn)方案的評(píng)估需求也日益迫切。本文對(duì)常用的作戰(zhàn)方案評(píng)估方法進(jìn)行總結(jié)，歸納如圖1。

1.1 數(shù)學(xué)解析法

數(shù)學(xué)解析法主要根據(jù)評(píng)估對(duì)象和相關(guān)指標(biāo)之間的關(guān)系，通過(guò)理性的推理分析，應(yīng)用數(shù)學(xué)推導(dǎo)、演繹建立相應(yīng)的函數(shù)關(guān)系，并通過(guò)數(shù)學(xué)公式進(jìn)行求解得到評(píng)估結(jié)果。

數(shù)學(xué)解析法的主要方法有：結(jié)構(gòu)方程模型ADC模型法[2]、蘭徹斯特方程法、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)法、灰色評(píng)估法、指數(shù)法[3]、信息熵評(píng)估法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法、系統(tǒng)有效性分析法、理想點(diǎn)法、平衡計(jì)分卡法、質(zhì)量功能展開(kāi)法、多元統(tǒng)計(jì)法。其中多元統(tǒng)計(jì)法又包括主成分分析法、因子分析法、聚類(lèi)分析法、判別分析法。

優(yōu)點(diǎn)：理論性強(qiáng)、客觀性好、變量之間的關(guān)系簡(jiǎn)潔明了、公式與推導(dǎo)過(guò)程客觀可見(jiàn)。

缺點(diǎn)：有時(shí)評(píng)估對(duì)象之間的關(guān)系過(guò)于發(fā)雜，模型公式難以建立，有時(shí)困難。

1.2 專(zhuān)家評(píng)估法

專(zhuān)家評(píng)估法是以專(zhuān)家自身的經(jīng)驗(yàn)為主進(jìn)行判斷和評(píng)估的方法，它分為兩類(lèi)：一類(lèi)是沒(méi)有任何數(shù)學(xué)理論與數(shù)據(jù)的支撐，完全依靠專(zhuān)家自身的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行主觀判斷的專(zhuān)家打分法；另一種是定性分析與定量分析相結(jié)合，即有人的主觀判斷，又有數(shù)學(xué)理論的支撐方法，如層次分析法[4]、模糊綜合判斷法、多屬性決策法，其中多屬性決策法又包括ELECTRE法、MAVT(Multi-Attribute Value Theory,MAVT)法。

優(yōu)點(diǎn)最大的優(yōu)點(diǎn)在于，能夠在缺乏足夠統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和原始資料的情況下，做出定量估計(jì)，可以充分發(fā)揮專(zhuān)家的主觀判斷作用，具有使用簡(jiǎn)單、直觀性強(qiáng)的特點(diǎn)。

缺點(diǎn)：由于專(zhuān)家評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確程度主要取決于專(zhuān)家的閱歷經(jīng)驗(yàn)以及知識(shí)的廣度和深度，要求參加評(píng)價(jià)的專(zhuān)家對(duì)評(píng)價(jià)系統(tǒng)具有較高的學(xué)術(shù)水平和豐富的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，但同樣也存在著不足：一個(gè)方面，在專(zhuān)家的選擇上，怎樣才能保證專(zhuān)家的權(quán)威性和專(zhuān)家小組組成的合理性，是在實(shí)際研究中需要解決的問(wèn)題；另一方面，由專(zhuān)家們進(jìn)行主觀判斷缺乏必要的數(shù)學(xué)理論支撐，主觀性太強(qiáng)，有時(shí)會(huì)使評(píng)估的結(jié)果不夠客觀和準(zhǔn)確。

1.3 試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)分析法

試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)法是以經(jīng)典的概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)為理論基礎(chǔ)，通過(guò)采集實(shí)戰(zhàn)、演習(xí)的相關(guān)數(shù)據(jù)，獲得大量的統(tǒng)計(jì)資料，從而來(lái)評(píng)估武器裝備系統(tǒng)或作戰(zhàn)方案的效能。

目前試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)分析法主要以計(jì)算機(jī)仿真為主，試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)法為輔。常用的試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)法主要有點(diǎn)估計(jì)法、回歸分析法、區(qū)間估計(jì)法、抽樣調(diào)查法、假設(shè)檢驗(yàn)法、演習(xí)法。

優(yōu)點(diǎn)：該方法的指標(biāo)數(shù)據(jù)源于實(shí)際作戰(zhàn)條件，受主觀因素影響較小，并且像參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)等常用的評(píng)估方法都比較成熟，故在效能評(píng)估領(lǐng)域被認(rèn)為是一種客觀可信的基本評(píng)估方法，常常用來(lái)驗(yàn)證其他評(píng)估方法的有效性。

缺點(diǎn)：利用試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)分析法得到的效能評(píng)估結(jié)果較為準(zhǔn)確可靠，但是對(duì)于像部隊(duì)作戰(zhàn)演習(xí)這類(lèi)大型軍事活動(dòng)，耗費(fèi)人力物資巨大，無(wú)法多次實(shí)施以獲得大量反映作戰(zhàn)過(guò)程隨機(jī)特性的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，故此方法在實(shí)際部隊(duì)作戰(zhàn)效能評(píng)估方面應(yīng)用不多。

1.4 作戰(zhàn)仿真模擬法

作戰(zhàn)仿真模擬法[5]是通過(guò)評(píng)估對(duì)象的特點(diǎn)，采用建模仿真的手段建立仿真模型，通過(guò)研究模型的仿真過(guò)程和仿真結(jié)果，得到評(píng)估結(jié)果。

作戰(zhàn)仿真模擬法主要包括：數(shù)值模擬法、模擬實(shí)驗(yàn)法、蒙特卡羅法、系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)法、ATCAL模型法、TACWAR模型法、MAS(Multi-Agent-System)仿真法[6]、 HLA分布式仿真法。

優(yōu)點(diǎn)：作戰(zhàn)仿真模擬法的優(yōu)點(diǎn)是實(shí)踐性強(qiáng)，可以進(jìn)行多次重復(fù)試驗(yàn)，準(zhǔn)確得到不同條件下的概率分布，參訓(xùn)者可以迅速掌握實(shí)際工作中的機(jī)器操作，進(jìn)而得到評(píng)估結(jié)果。

缺點(diǎn)：由于仿真畢竟不是真的，有的參訓(xùn)者主觀重視程度不夠、操作隨意性大，容易脫離作戰(zhàn)實(shí)際；準(zhǔn)備工作復(fù)雜，評(píng)估對(duì)象中存在許多因素難以量化，給建模和仿真造成一定困難。

1.5 新興作戰(zhàn)方案評(píng)估方法

近年來(lái)，評(píng)估理論逐步發(fā)展、成熟，積極吸收并融合了其他學(xué)科領(lǐng)域知識(shí)，拓展了學(xué)科的邊沿，最終促進(jìn)了新的評(píng)估和決策理論的發(fā)展，管理科學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、系統(tǒng)論、信息論、計(jì)算機(jī)技術(shù)、人工智能技術(shù)、工程技術(shù)思想引入評(píng)估領(lǐng)域，產(chǎn)生了一系列新的評(píng)估方法，同時(shí)，不同評(píng)估方法的綜合和交叉也促進(jìn)新方法和新思想的產(chǎn)生。

新興的評(píng)估方法主要有支持向量機(jī)評(píng)估法[7]、探索性分析法、探索性+分析法、博弈論法、控制論法、數(shù)據(jù)耕種與挖掘法、深度學(xué)習(xí)法[8-9]。云評(píng)估法、SEA法、生克評(píng)估法、物元評(píng)估法等。

優(yōu)點(diǎn)：隨著戰(zhàn)爭(zhēng)的智能化、復(fù)雜化、信息化、數(shù)字化程度越來(lái)越高，評(píng)估的難度越來(lái)越大，傳統(tǒng)的評(píng)估方法不再適用，新興的評(píng)估方法在個(gè)別領(lǐng)域能夠很好地解決問(wèn)題；新的評(píng)估理念和方法極大地豐富了評(píng)估理論。

缺點(diǎn)：各種新興評(píng)估方法的適用范圍存在局限性，只能夠解決某一類(lèi)評(píng)估問(wèn)題，總體適用性不高。

1.6 其他方法

除了傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)解析法、專(zhuān)家評(píng)估法、試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)分析法、作戰(zhàn)仿真模擬法以及新興的作戰(zhàn)方案評(píng)估方法外，還有一些其他方法如性能對(duì)比法、影像圖建模分析法、Petri網(wǎng)法[10]等。

優(yōu)點(diǎn)：這幾種評(píng)估方法評(píng)估針對(duì)性極強(qiáng)，對(duì)于某一類(lèi)特定的問(wèn)題有著優(yōu)于其他評(píng)估方法的優(yōu)勢(shì)。如果評(píng)估目的是想要清楚地展現(xiàn)不同類(lèi)評(píng)估對(duì)象的性能特點(diǎn)，則使用性能評(píng)估法；如果手中有大量評(píng)估對(duì)象的影像數(shù)據(jù)，想要完成對(duì)評(píng)估對(duì)象某些特征的識(shí)別與提取，則使用影像分析法；如果評(píng)估目的是得到與評(píng)估對(duì)象有關(guān)的系統(tǒng)狀態(tài)與動(dòng)態(tài)行為方面的信息，且評(píng)估對(duì)象存在并發(fā)、異步、分布、并行、不確定性和隨機(jī)性的特點(diǎn)，則使用Petri網(wǎng)法。

缺點(diǎn)：極強(qiáng)的針對(duì)性同樣也使此類(lèi)方法適用范圍很小，只能夠解決某一類(lèi)特定的評(píng)估問(wèn)題，總體適用性很低。

2 典型作戰(zhàn)方案評(píng)估方法

作戰(zhàn)方案的評(píng)估方法種類(lèi)繁多，在這里重點(diǎn)對(duì)層次分析法、蘭徹斯特方程法、深度學(xué)習(xí)法進(jìn)行分析介紹。

2.1 層次分析法

層次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)是美國(guó)著名運(yùn)籌學(xué)家，匹茲堡大學(xué)教授Thomes L.Saaty于20世紀(jì)70年代中期提出的。層次分析法將復(fù)雜的評(píng)估問(wèn)題進(jìn)行分解處理，將人的主觀判斷進(jìn)行定量刻畫(huà)，是一種定性和定量相結(jié)合的多準(zhǔn)則評(píng)估方法。盡管從數(shù)學(xué)原理上講AHP有著深刻的內(nèi)容，但本質(zhì)上是一種科學(xué)的思維方式。

自20世紀(jì)80年代AHP法被引入到國(guó)內(nèi)，由于該方法簡(jiǎn)單快速，迅速在各個(gè)行業(yè)中得到廣泛的應(yīng)用，特別適合用于解決半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的復(fù)雜系統(tǒng)問(wèn)題。通常利用AHP中判斷矩陣的方式，確定定性指標(biāo)的權(quán)重，再與模糊綜合判斷法、灰色理論等方法結(jié)合達(dá)到解決問(wèn)題的目的。雖然AHP法在處理某些問(wèn)題上占有一定的優(yōu)勢(shì)，但在效能評(píng)估問(wèn)題上存在一定的缺陷：比如構(gòu)建的遞階層次結(jié)構(gòu)具有自上而下、逐層傳遞的支配關(guān)系，過(guò)分簡(jiǎn)化了作戰(zhàn)系統(tǒng)的非線性、協(xié)同化等復(fù)雜問(wèn)題，無(wú)法反映下層對(duì)上層的反饋?zhàn)饔没蛘邔哟伍g各要素的相互影響；由于不同的專(zhuān)家往往得出不同的判斷矩陣，受人為因素影響較大，導(dǎo)致計(jì)算結(jié)果不穩(wěn)定；在進(jìn)行一致性檢驗(yàn)時(shí)需要計(jì)算判斷矩陣的特征值，但在AHP法中一般用的是求平均值的方法求特征值，對(duì)于一些病態(tài)矩陣有系統(tǒng)誤差；AHP法的目的是給定的方案中選擇最優(yōu)的，無(wú)法產(chǎn)生更好的新方案。

鄭錦、王宇基于層次分析法對(duì)水面艦艇的作戰(zhàn)效能進(jìn)行了評(píng)估，構(gòu)建了水面艦艇反導(dǎo)作戰(zhàn)指標(biāo)體系，建立了相應(yīng)的水面艦艇反導(dǎo)作戰(zhàn)效能評(píng)估模型[11]；孫克鵬通過(guò)層次分析法構(gòu)建軍隊(duì)作戰(zhàn)心理風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)，對(duì)參評(píng)人員作戰(zhàn)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)進(jìn)行評(píng)定，綜合評(píng)定結(jié)果針對(duì)個(gè)人提出合理評(píng)價(jià)，以達(dá)到軍人作戰(zhàn)心理戰(zhàn)前風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估目標(biāo)，避免戰(zhàn)爭(zhēng)中的不必要傷亡[12]；李寧、陳暉為提高作戰(zhàn)指揮效能評(píng)估的合理性和準(zhǔn)確性，分析了現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)中作戰(zhàn)指揮活動(dòng)內(nèi)涵，探索了作戰(zhàn)指揮效能評(píng)估內(nèi)容構(gòu)成要素，構(gòu)建了準(zhǔn)確反映作戰(zhàn)指揮效能水平的評(píng)估指標(biāo)體系，設(shè)計(jì)了灰色層次分析法，并運(yùn)用實(shí)際算例驗(yàn)證了評(píng)估模型的合理性以及算法的有效性[13]；安明偉等人針對(duì)坦克電臺(tái)通信效能評(píng)估的復(fù)雜性，運(yùn)用層次分析法，確立了坦克電臺(tái)通信效能評(píng)估指標(biāo)集，實(shí)現(xiàn)了通過(guò)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集定量分析坦克電臺(tái)通信效能[14]；王晨從C4ISR通信網(wǎng)絡(luò)效能的角度出發(fā)，引用灰色理論中的相關(guān)方法，充分發(fā)揮灰色理論在處理不確定信息方面的優(yōu)勢(shì)，從定量的角度分析，探討構(gòu)建C4ISR通信網(wǎng)絡(luò)效能評(píng)估模型[15]；軒永波等為對(duì)空間武器系統(tǒng)作戰(zhàn)效能進(jìn)行評(píng)估，研究了空間武器系統(tǒng)的作戰(zhàn)效能評(píng)估指標(biāo)，通過(guò)改進(jìn)的標(biāo)度矩陣法確定權(quán)重的大小，結(jié)合層次分析法和灰色理論對(duì)空間武器系統(tǒng)作戰(zhàn)效能進(jìn)行評(píng)估[16]。

2.2 蘭徹斯特方程法

1914年，蘭徹斯特在其名著《戰(zhàn)爭(zhēng)中的飛機(jī)：第四個(gè)兵種的出現(xiàn)》中首次提出了作戰(zhàn)損耗定量分析的蘭徹斯特方程。與F.W.蘭徹斯特一起，當(dāng)時(shí)在作戰(zhàn)損耗數(shù)學(xué)研究方面堪稱(chēng)先驅(qū)的還有另外三名學(xué)者：① J.V.蔡斯，曾擔(dān)任美國(guó)海軍上將，他在1902年發(fā)表的論文《海戰(zhàn)：優(yōu)勢(shì)兵力效能的數(shù)學(xué)研究》中，首次提出了作戰(zhàn)損耗的數(shù)學(xué)公式；② B.A.費(fèi)斯克，也曾擔(dān)任美國(guó)海軍上將，他在1905年發(fā)表的論文《美國(guó)海軍政策》和1916年出版的著作《作為戰(zhàn)爭(zhēng)機(jī)器的海軍》中，首次引入了平方率的狀態(tài)街和兵力集中原則的概念，并對(duì)平方率進(jìn)行了詳盡地討論；③ M.奧西普夫，他在1915年俄國(guó)雜志Voenniy Sbornik(軍事篇)上連續(xù)發(fā)表5篇文章，利用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的知識(shí)，系統(tǒng)地分析了從1805年到1905年100年間的38次戰(zhàn)爭(zhēng)的歷史數(shù)據(jù)，提出了完整的作戰(zhàn)損耗理論的數(shù)學(xué)公式，因此蘭徹斯特方程也稱(chēng)為蘭徹斯特-奧西普夫方程。

蘭徹斯特方程是一組描述交戰(zhàn)雙方作戰(zhàn)力量損耗的微分方程，可以用來(lái)對(duì)作戰(zhàn)過(guò)程進(jìn)行各種預(yù)測(cè)。例如，預(yù)測(cè)交戰(zhàn)雙方哪一方獲勝；預(yù)測(cè)作戰(zhàn)過(guò)程的大致持續(xù)時(shí)間；預(yù)測(cè)作戰(zhàn)結(jié)束時(shí)勝方損失大??；預(yù)測(cè)初始總兵力和戰(zhàn)斗力的變化會(huì)對(duì)作戰(zhàn)結(jié)局帶來(lái)哪些影響等。由于蘭徹斯特方程式確定性模型，所以不需要多次重復(fù)計(jì)算。其主要優(yōu)點(diǎn)是便于分析人員進(jìn)行靈敏度分析，迅速改變兵力編成、裝備特性等變量的結(jié)果，適用于各種規(guī)模的作戰(zhàn)模擬，尤其可以推廣到大規(guī)模戰(zhàn)役模型，克服大規(guī)模戰(zhàn)爭(zhēng)仿真模型的困難。

蘭徹斯特方程最基礎(chǔ)的形式為蘭徹斯特第一線性定律、蘭徹斯特第二線性定律[17]、蘭徹斯特平方定律[18]，早期的一些學(xué)者對(duì)一些特殊情況下的戰(zhàn)斗進(jìn)行研究，在蘭徹斯特方程的基礎(chǔ)上發(fā)展并建立了新的計(jì)算模型，統(tǒng)稱(chēng)為蘭徹斯特型方程[19]，戴奇曼(S.J.Deitchman)提出了游擊戰(zhàn)模型[20]。穆斯(Paul H.Moose)在總結(jié)研究蘭徹斯特方程的基礎(chǔ)上，提出了信息戰(zhàn)方程[21]。德國(guó)著名軍事理論家克勞塞維茨(C.Von.Clausewitz)提出概率型蘭徹斯特方程。國(guó)外對(duì)蘭徹斯特方程的研究較早。戴奇曼、穆斯、克勞塞維茨等研究的重點(diǎn)在于蘭徹斯特方程形式的優(yōu)化，后來(lái)的研究者(P.S.Sheeba、D.Ghose)的研究重點(diǎn)集中在損耗系數(shù)的計(jì)算[22]與活力分配問(wèn)題[23]。國(guó)內(nèi)對(duì)蘭徹斯特方程的研究較晚，相關(guān)論文較少。目前搜到的一些論文，多側(cè)重于對(duì)蘭徹斯特方程的介紹或簡(jiǎn)單的適應(yīng)性改造[24-25]。

2.3 深度學(xué)習(xí)法

2006年，加拿大多倫多大學(xué)教授、機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的領(lǐng)軍人物Geoffrey Hinton和他的學(xué)生Salakhut-dinov提出了深度網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的概念，打破了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究工作較長(zhǎng)時(shí)間的靜寂，開(kāi)啟了深度學(xué)習(xí)研究的新熱潮[26-27]。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)研究中的一個(gè)重要方向，隨著AlphaGo、Master相繼擊敗世界級(jí)的圍棋高手，在圍棋界和科技界引起了巨震，促進(jìn)人們對(duì)于深度學(xué)習(xí)的重視。2017年，AlphaZero通過(guò)自學(xué)習(xí)打敗AlphaGo更加引起了人們對(duì)深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重視。深度學(xué)習(xí)方法通過(guò)多重組合學(xué)習(xí)底層信息，然后逐層壓縮來(lái)發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)本質(zhì)特征，有利于提高識(shí)別、分類(lèi)和預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。總的來(lái)講，深度學(xué)習(xí)具有強(qiáng)大的非線性處理能力，逐層理解、自動(dòng)分析提取的結(jié)構(gòu)，良好的“記憶”性質(zhì)等獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，目前已被譽(yù)為最接近人腦的智能學(xué)習(xí)方法。深度學(xué)習(xí)所得到的深度網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包含大量的單一元素(神經(jīng)元)，每個(gè)神經(jīng)元與大量其他神經(jīng)元相連接，神經(jīng)元間的連接強(qiáng)度(權(quán)值)在學(xué)習(xí)過(guò)程中修改并決定網(wǎng)絡(luò)的功能，包括可解決復(fù)雜、非線性、大數(shù)據(jù)問(wèn)題的重要功能。

目前，深度學(xué)習(xí)也被越來(lái)越多地應(yīng)用于方案的評(píng)估與籌劃當(dāng)中。利用深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有的能逼近任意非線性系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)，通過(guò)已知數(shù)據(jù)構(gòu)建模型，實(shí)現(xiàn)模型對(duì)位置數(shù)據(jù)的模式識(shí)別，達(dá)成評(píng)估作戰(zhàn)方案的目的，為研究方案評(píng)估提供了一種新的方法。由于方案的效能評(píng)估牽涉到各種特性迥異、重要性程度各不相同的力量及運(yùn)用，這為引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決問(wèn)題提供了條件。王靜巖、鄭建軍、吳裕樹(shù)等通過(guò)對(duì)合成旅作戰(zhàn)過(guò)程中主要因素的分析，建立了較為完備的作戰(zhàn)指標(biāo)評(píng)估體系和作戰(zhàn)方案評(píng)估模型。針對(duì)作戰(zhàn)方案評(píng)估，提出基于RPROP和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成的兩種作戰(zhàn)方案評(píng)估方法，從而降低了評(píng)價(jià)過(guò)程中人為因素的影響[28]。高桂清、施旭鑫、李治、張會(huì)其構(gòu)建了一般的機(jī)動(dòng)發(fā)射式導(dǎo)彈作戰(zhàn)方案評(píng)估指標(biāo)體系，通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)擬制的導(dǎo)彈作戰(zhàn)方案進(jìn)行評(píng)估，得到了評(píng)估結(jié)果，為導(dǎo)彈武器作戰(zhàn)時(shí)快速優(yōu)選作戰(zhàn)方案創(chuàng)造條件[29]。田成祥、候德廣在對(duì)工程兵橋梁爆破影響因素分析的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了以爆破人員、爆破目標(biāo)、爆破工具為主的橋梁爆破方案評(píng)估指標(biāo)體系，并確立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軍用橋梁爆破方案評(píng)估模型[30]。劉銅、李小全、王永良、王鍵等針對(duì)炮兵火力運(yùn)用方案評(píng)估中的主觀性和不確定性，將模糊理論融入到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)其進(jìn)行評(píng)估，并通過(guò)多種群自適應(yīng)遺傳算法對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化以提高評(píng)估效率，構(gòu)建了炮兵火力運(yùn)用方案評(píng)估指標(biāo)體系、評(píng)估流程和評(píng)估模型，結(jié)合實(shí)例進(jìn)行了仿真驗(yàn)證分析，得出了較為可靠的結(jié)論，為炮兵火力運(yùn)用方案評(píng)估提供了有效的方法[31]。劉祖煌、程啟月利用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)已知數(shù)據(jù)構(gòu)建模型，完成了對(duì)一類(lèi)航空兵火力打擊方案的效能評(píng)估[32]。肖凡、劉忠、黃金才等針對(duì)作戰(zhàn)方案效能評(píng)估，分析了當(dāng)前作戰(zhàn)方案效能評(píng)估的現(xiàn)狀，從信息能力、決策能力、資源消耗和方案自身結(jié)構(gòu)鏈路關(guān)系四個(gè)方面提出了作戰(zhàn)方案效能評(píng)估指標(biāo)體系，為以后作戰(zhàn)方案指標(biāo)體系的構(gòu)建提供了借鑒[33]?；鸺姽こ檀髮W(xué)的夏維、劉新學(xué)、范陽(yáng)濤、范金龍針對(duì)現(xiàn)有城市系統(tǒng)作戰(zhàn)能力評(píng)估方法較少的問(wèn)題，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在能力評(píng)估方面的自適應(yīng)性、自學(xué)習(xí)性、強(qiáng)容錯(cuò)性和泛化映射等優(yōu)勢(shì)，建立評(píng)估指標(biāo)體系并給出指標(biāo)的隸屬函數(shù)。通過(guò)模擬退火遺傳算法(simulated annealing and genetic algorithm,SAGA)優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)重和閾值，弱化了指標(biāo)評(píng)價(jià)過(guò)程中的人為因素，提高了評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性、客觀性和權(quán)威性，有效解決了傳統(tǒng)遺傳算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)容易陷入局部極小值、收斂速度慢和抗干擾能力差的問(wèn)題[34]。

3 下一步的研究方向

作戰(zhàn)方案評(píng)估理論與方法在不斷地完善與豐富,其面臨的挑戰(zhàn)也越來(lái)越大，下一步的研究主要有以下幾個(gè)方面：

1) 作戰(zhàn)方案的層級(jí)問(wèn)題。針對(duì)目前的作戰(zhàn)方案評(píng)估，大部分的評(píng)估研究集中裝備性能的評(píng)估、戰(zhàn)役、戰(zhàn)術(shù)級(jí)的作戰(zhàn)方案效能評(píng)估、單一兵種作戰(zhàn)方案的效能評(píng)估，針對(duì)天基信息支援下的多軍種聯(lián)合一體化的作戰(zhàn)方案評(píng)估還沒(méi)有有效的評(píng)估指標(biāo)體系，無(wú)法為戰(zhàn)略指揮員提供戰(zhàn)略決策依據(jù)，如何建立一套粗細(xì)力度適中的戰(zhàn)略級(jí)作戰(zhàn)方案評(píng)估指標(biāo)體系，并將傳統(tǒng)評(píng)估方法與新興評(píng)估方法進(jìn)行有效結(jié)合，是未來(lái)軍事評(píng)估發(fā)展的必然趨勢(shì)。

2) 數(shù)據(jù)樣本問(wèn)題。深度學(xué)習(xí)在作戰(zhàn)方案評(píng)估中還處在摸索階段。深度學(xué)習(xí)在光學(xué)圖像上的成功應(yīng)用為作戰(zhàn)方案評(píng)估提供了理論基礎(chǔ)，但是其訓(xùn)練樣本數(shù)量無(wú)法與光學(xué)圖像相比，對(duì)于天基信息支援下的聯(lián)合作戰(zhàn)來(lái)講，獲得數(shù)據(jù)少、獲取、提取數(shù)據(jù)難的問(wèn)題導(dǎo)致其訓(xùn)練的模型容易過(guò)擬合。為了克服這個(gè)問(wèn)題，首先要對(duì)現(xiàn)有的幾場(chǎng)天基信息支援聯(lián)合作戰(zhàn)相關(guān)戰(zhàn)例數(shù)據(jù)進(jìn)行梳理；其次，對(duì)訓(xùn)練樣本的要求，將全監(jiān)督的訓(xùn)練模式轉(zhuǎn)變?yōu)槿醣O(jiān)督的方式，甚至是無(wú)監(jiān)督的方式。為實(shí)現(xiàn)快速、自動(dòng)的、準(zhǔn)確地作戰(zhàn)方案評(píng)估提供可能。

3) 評(píng)估速度問(wèn)題。由于戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境的快速變化和不可預(yù)測(cè)性，對(duì)作戰(zhàn)方案評(píng)估的速度要求越來(lái)越高，如何將現(xiàn)有的評(píng)估方法與人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)相結(jié)合來(lái)提高評(píng)估速度是研究者們一直追求的目標(biāo)。

4 結(jié)論

作戰(zhàn)方案評(píng)估在作戰(zhàn)評(píng)估領(lǐng)域具有重要的研究意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。本文在對(duì)作戰(zhàn)方案評(píng)估方法綜述的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)介紹了幾種作戰(zhàn)方案評(píng)估的方法，為下一步研究指明了方向。人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展為作戰(zhàn)方案評(píng)估提供了新的方法途徑，但同時(shí)存在不少困難，對(duì)其研究任重而道遠(yuǎn)。