軍事戰略智能決策支持系統淺析

前言：本站為你精心整理了軍事戰略智能決策支持系統淺析范文，希望能為你的創作提供參考價值，我們的客服老師可以幫助你提供個性化的參考范文，歡迎咨詢。

摘要：隨著科技的發展，軍事戰略領域作為軍事的前沿陣地，對于相關的人工智能的應用是重中之重。那么如何將人工智能應用于軍事戰略當中。對于智能決策支持系統做出了定義，并且對軍事戰略指揮系統進行了處理，還有相關的分塊兒研究。對于如何設定相關的軍事戰略決策系統，通過進行相關的需求分析，把軍事戰略智能決策支持系統分為了幾大塊，然后對于每塊進行了設計，具體來說，對于相關的智能決策支持系統在作戰領域的應用做了具體介紹，對人工智能做了相關的介紹。

關鍵詞：智能化；決策；軍事戰略

一、前言

決策支持系統，即DSS系統，主要是通過交互式計算機進行決策、數據收集、模型構建以及解決半結構化模型問題[1]。

二、研究現狀

（一）決策支持系統的定義

結構化的問題是能夠量化和模型化的問題。數據庫是指能夠對于數據進行管理和增刪查改的系統。決策支持系統能夠根據用戶需要建立數學模型，并且利用相應的信息手段以模型庫為基礎來建立模型驅動系統。智能決策支持系統，即IDSS與決策支持系統的區別在于決策支持系統加上人工智能系統構成IDSS。即區別主要在于知識庫以及管理系統[2]。知識庫即人工智能與數據庫相互結合。模型庫即人工智能與數據模型的管理相結合。人工智能是研究計算機的科學領域的分支，對之研究的目的是用于生產。人工智能主要是運用與人類反應相類似的能工作的機器進行研究。研究的范疇一般涉及：機器人、語音識別、圖片辨識、專家系統、自然語音識別技術等。人工智能學是在研究電腦一級研究人腦思想的學問，是對于計算機智能以及人腦智能的結合以及應用，能夠借此來提高計算機的應用層次。

（二）傳統決策支持系統研究缺陷

主要目的是采用定量的方式來處理結構化問題和非結構化問題，因為決策者必須參與人機共同孵化的問題過程利用模型以及數據來解決結構化問題以及過程性明確的問題，對于部分決策者面對的決策環境的復雜性顯得局限性明顯。1.DSS具有著靜態性，對于模型和數據的依靠明顯。決策者不僅僅需要對于決策領域還需要對于模型以及數據有著相關知識，具有被動性。對決策環境的改變，缺少了主動支持性。2.主要通過建模方法來解決關鍵的階段決策問題，這也就要求了各階段的決策問題都存在著過程性以及可計算性，而且對于一些非結構性提問也無法處理。3.由于過于依賴數學模型，使得關于定性問題以及模糊問題還有不確定性問題的解決方法欠缺。

（三）智能決策支持系統的定義

智能決策支持系統是將新一代人工智能（AI，ArtificialIntelligence）?和DSS結合，使用專家管理系統（ES，ExpertSystem）信息技術，使得DSS管理系統可以掌握人類的基礎知識，如對決策問題的描述性認識，對決策流程的過程性知識和解決復雜問題時所必須的推理邏輯等，是處理復雜決策問題時的輔助性推理信息系統。IDSS最先由美國人伯恩切克在八十年代發明，既能處理定性問題，也能處理定性問題，核心目的就在于使得AI技術和科學的研究成果相結合，讓DSS中產生人工智能。

（四）智能決策支持系統的結構

較完善與經典的DSS結構，是在傳統三庫DSS的基本上添加了認知基礎和邏輯推理機，在人機溝通子系統加上自然話語信息處理體系（LS），與四庫之間插入問題處理體系（PSS）所形成的四庫結構。1.智能人機接口四庫系統的智能人機接口可以理解用自然界編程語言或近似自然編程語言的方法表示的決定問題和決定工作目標，這就很大程度地改善了人機界面的特性。2.問題處理系統提問處理系統位于DSS的中央部位，是聯系聯絡人和主機以及所存儲的問題求解資料的橋梁，一般由問題分析器和問題求解器兩個部分構成。（1）自然語言文本處理系統：將轉化后產生的問題敘述，由問題分析器判斷問題的結構化程度，對問題過濾并建立模版，再通過傳統的建模計算解決；對結構構造化或非結構性的問題，則由規律模式與推論機理來解答。（2）提問處理系統：是IDSS中最活潑的部分，它既要認識和分類問題，并制定解決方法，還為提問解決自動調用系統四庫中的資料、模式、方法和經驗庫等資料，對于構造化或非結構化的提問需要觸發推求機作邏輯推理，或新認識的提問推求。3.知識庫子系統和推理機數據庫子系統的構成可包括三大部分：知識庫管理、知識庫和推理機。（1）知識庫管理。功用主要有兩個：一是應答對相關知識庫相關知識加、刪、改等有關知識點修復的要求；二是應答對進行決策過程中間分析和評價所需要專業技術的要求。（2）知識庫。知識庫是知識庫子系統的基礎。知識基礎中所儲存的是一些既沒法用數據分析表述，而且又沒法用建模方式表述的專家分析理論知識和成功經驗，亦即既是決定專家分析的決定理論知識和成功經驗專業知識，而且又包含了若干專業問題研究領域的專業知識。知識庫中的知識可以表示為：是對所描述世界作出的一個約定，是人類認識的符號化過程。針對同一個知識點，可能有不同的知識點表達方式，知識點的表達方式直接制約了推理方法，并在較大程度上決定了一個體系的功能與通用性，是知識庫體系研究的一項重大問題。知識庫主要包括了事實庫和規則庫兩個部分。如：事實庫內中存儲著“任務A是亟需訂貨”“任務B是出境產品任務”那樣的實際。規則庫中存儲著“IF任務i是亟需訂貨，and任務i是出境產品任務，THEN任務i按最擇優選擇規劃”“IF任務i是亟需訂貨，THEN任務i按最佳選擇規劃”那樣的規律。（3）推理機推論：是指由已有事實中引入新事實(結論)的過程。推理機：是一個程式，它根據用戶問題去處理知識庫(原理和事實)。推理原理如下：如果事實中M為真，并有一個規則“TF?M?THEN?N”?的存在，則N為真。所以，只要假定的事實“各類任務A是亟需購買”為真，且有一法則“IF各類任務i是亟需購買THEN各類任務i按優先編制行為規劃”的出現，那么各類任務A也為按優先編制行為規劃[3]。

（五）智能決策支持系統的特點

1.基于成熟的生產技術，很容易構建出實用體系。2.充分利用了各層次的信息資料。3.基于規則的表達方式，讓使用者更容易學會與應用。4.具有強大的模塊化特點，且模塊復用性好，因此軟件系統的開發成本相對低廉。5.控制系統的各部分組成靈活，可以完成強大操作，而且便于維修。6.操作系統中可快速引入最優秀的支持科技，如AI科技等。

（六）智能決策支持系統（IDSS）的優勢

智能決策與支持系統（IDSS）借助新一代人工智能和專家制度信息技術，在定性分析和不確定推理等方面的優點，充分運用了人們在問題解決中的豐富經驗和專業知識，為處理上述問題創造了新途徑。而專家制度則通過構建領域專家信息庫和問題解決子系統，使其智慧水平在一些方面達到或者超越了人類的專業水準。專家制度技術在經營決策中的運用，通常面向某個范圍內的多階段決策問題，通常基于靜態認知理論和人機對話技術，當人們面對不同的多階段決策問題時，往往沒有適應性。而將專家制度技術運用于決策支持系統中，可以形成智慧決策支持系統（IDSS），從而能夠解決專家系統與決策支持系統各自的特殊性，從而有效的實現經營決策與業務。

三、軍事戰略智能決策支持系統的設計

針對本文所探討的軍事戰略智能決策支持系統的需求分析，總共需要九個階段的功能，分別為接收任務、情報收集及分析判斷、確定指導方針、聽取匯報建議、方案的制定、方案的分析、方案的比較、方案上報與批準、作戰計劃制定、演習或軍事行動、評價。我們設計五個模塊，分別如圖1所示。首先是對于智能人機交互系統的功能，首先需理解每名用戶的需求，然后需要將其轉化為系統能夠處理的信息，然后要將處理的結果反饋給用戶。同時對于用戶的資源透明也是必須的。它分為三塊支持的系統，如上圖所示，分別是智能問題識別系統，智能問題處理系統，作戰會議支持系統。

（一）人機交互系統

所謂的人機交互系統是指關于系統的評價和設計以及供使用的計算機交互系統。主要是人和電腦間的信息交流，不僅涉及從人到機器，還包括從機到人的交互系統。前者鍵盤、鼠標、操縱桿、數據服裝、眼動跟蹤儀、定位跟蹤儀、數據手套、壓力筆等為主要借助裝置，而后者則采用印刷機、畫圖儀、顯示屏、頭盔式顯示屏、音箱等主要輸出或顯示裝置，提供可供人們了解的資訊。人機交互信息系統包括了認知心理學，人機工程學，以及多媒體學，虛擬現實學，智能人機系統，人工智能領域的人機交互系統等內容[4]。人機交互系統的研究主要包括友好的模型，交互模式的用戶界面的設計，可用性分析和評估重點是確定人機交互系統是不是實現了預期的目標，和怎樣實現預期的目標。還有關于多形式人機交互系統的研究多形式人機交互用戶界面的表示模式、多形式人機交互用戶界面的評估方式和多形態信息的融合。認知系統和智能用戶界面為了使人機的交互，和人-人互動一樣自然。群件主要是為了設計人和人間之間的訊息傳送，以及社群內部的資訊共享。Web設計主要包括Web界面以及相應的交互模型設計。移動界面的設計。智能人機交互系統主要是包括對于相關的信息的輸出以及顯示相應的信息。通過輸入信息或者問答的方式來顯示關于智能問題識別的情況。

(二)智能問題識別系統

關于智能決策問題的識別模塊，首先是決策方面的問題的不確定性質以及對于知識的獲取這是問題識別模塊的關鍵所在，通過資料的查閱來進行階梯構造——分層獲取。對于一種智能決策信息系統來說，它首先包含的語言管理系統（LS），然后是問題處理系統（PPS）和知識庫系統（KS），那么問題識別的流程就是對于LS所提出的問題，KS進行求解，其中求解過程包括數據處理文本處理還有計算模型以及推理模型的使用。IDDS對于問題的識別，其中的困難之處在于問題的復雜流程的轉化。IDSS在解決此類問題時的關鍵就是利用轉化流程。設決策者(人)給定的任務為d，那么管理者需要通過IDSS找到自己提出的任務所對應系統的決策的問題。設轉化函數為f()，即為識別過程中的轉化函數，IDSS中對應的系統的決策問題為p，則p=f23（k23,f22（k22，f21（k21，g））），kij對應于目標（決策者提出的）分解的知識庫，還有轉化目標為智能決策支持系統可識別的知識的過程中所需要的函數fij()，即為相應的轉化函數，kij為過程所需要的知識庫的知識。P為目標。則IDSS所對應的決策的問題，需要注意的是每個問題確實是可識別的。如果決策者提出的問題超出了IDSS所具有知識庫的范圍，是無法識別的。對于未超出的范圍，其解決的過程也是其IDSS需要學習的過程，流程圖如下：

（三）智能問題處理系統與會議系統

關于智能決策支持系統的問題處理模塊，首先是對于智能作出定義，它是人類大腦高級思維活動的體現，在于獲取相關的應用知識，進行思維的推理，進行問題的求解，對于自學能力。對于對象關于數據和知識的收集和儲存能力的處理，是智能系統與傳統系統最大的不同之處。這種基于知識的求解過程的非確定性還有啟發性，以及其對于知識的依賴性是關鍵。計算的過程都是指數性的，計算復雜性的。可分為搜索、推理和規劃。它和傳統系統最大的不同之處就是現場感應，能夠模擬系統所處的實際環境。并且對于抽象出來的場—現場系統可以進行互動。這種交往方式包括感知，學習以及推理和判斷。這是人自組織性和自適應性的表現。智能決策支持系統的問題處理模塊的內容首先是操作系統，負責管理相關的資源并且提供相應的接口。并且去控制有關知識處理和并行處理的程序運行。第二種類型的語言系統，主要是指一種專門負責人工智能的研究過程中的編程的語言，它可以存儲在一個復雜的不規則的變化的結構，這種編程語言也被叫做新一代人工智能的基礎程序設計語言，他的主要優點是能夠識別符號語言，可以通過教學思維的方法求解問題（即通過現有的信息來進行數據的處理），而教學思維搜索方法包括了不明確的運算過程和求解過程。第三個類型是支撐環境，是基于軟件工程的相關領域的知識對一些復雜的過程進行開發的過程中提出專家水平的意見和建議。第四個類型的專家系統，指的是在有限困難的實際世界，協助專家處理一些問題的智能系統。這其中計算機對于人類的幫助不僅僅限于信息檢索等，還有推理系統的幫助。第五個部分是應用系統，指的是利用人工智能在某個領域進行開發的系統[5]。人工智能會議系統是指利用人工智能主導并且召開會議，所形成的會議結果通過問題識別系統進行相應的處理。

（四）智能管理與控制系統

智能管理與控制系統又稱為智能控制系統，主要是采用無人干預的方式來控制系統實現一定的自主的目標。包括定性分析還有定量分析相結合來解決復雜的問題。關于控制理論而言，主要是就是通過系統的工作使得參數維持到一個特定的值的情況。注：環境Agent，是指一臺處在特殊環境條件下包裝的計算機，能夠達到工程設計目的，能在該環境條件下靈活的，獨立的進行活動。Agent通常有兩個概念：（弱概念）Agent用以最基本的描述一種軟硬件系統，擁有如下的特征：自治性，社會化，反映性，能力；（強概念）Agent除擁有弱概念中的各種特征之外，還應擁有某些人類才擁有的特征，如知識，信念，義務，意圖等。在經典的顧客/主機運算模型中，服務器是一個經典的反應式Agent。但有些研究者則對Agent定義上給出了更擬人化的標準，比如分布式人工智能方面的研究，就提出Agent必須具備知覺、信念、意愿等感知特性；CSCW方向的研究，都需要Agent產生更良好的人—機器交互方式。當然，在目前主導的分布計算學研究領域中為人普遍接受的Agent定義，是指具備主動、交互式、反應型和主動特點的計算實體。綜合運行支持系統是模型系統和數據系統的集合。即模型庫、方法庫、文本庫等的集合。

四、結語

對于軍事戰略智能決策支持系統的搭建，其相關的功能的需要包括智能決策和問題的識別，對于決策者而言，能夠識別需要解決的問題并且自動地對于相關的問題進行處理。能夠幫助每名指揮員召開相關的會議，同時對于智能系統的數據庫和知識庫進行相關的管理。在搭建完該系統后能夠完成相關的戰場的輔助決策還有問題的識別，對于問題進行自動化地決策。關于軍事戰略智能決策支持系統的不足之處，我們認為其知識庫和數據庫是有限的，不足以解決所有的問題。在解決相應的需要解決的問題的時候，需要仔細地對于相關的問題進行辨明，然后不斷擴充相關的知識庫和數據庫。最重要的是需要構建足夠在作戰環境中使用的知識庫和數據庫。這主要是由于本系統的自主學習過程只是一個邏輯擴充的過程，而與知識庫和數據庫的擴充無關。

參考文獻

[1]胡志強,羅榮.基于大數據分析的作戰智能決策支持系統構建[J].指揮信息系統與技術.2021,01:27-33.

[2]靳德武,李鵬.煤層底板水害防治智能決策支持系統框架構建[J].煤田地質與勘探.2021,01:161-169.

[3]王晶,武昌.智能決策支持系統框架研究[J].信息記錄材料.2021,01:183-184.

[4]張貞.基于大數據平臺的盾構集群遠程監控與智能決策支持系統及應用[J].價值工程.2020,18:199-201.

[5]任明侖,楊善林,朱衛東.智能決策支持系統:研究現狀與挑戰[J].系統工程學報2002,05:430-440.

作者:王帆 陳楚湘 王運成 單位:戰略支援部隊信息工程大學