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平行航母: 从数字航母到智能航母

已有 2871 次阅读 2018-9-14 07:58 |个人分类:行业观察|系统分类:论文交流

 平行航母: 从数字航母到智能航母

 

阳东升, 王坤峰, 陈德旺, 包 战, 

苏振东, , 赵学亮

王雨桐, 王飞跃

 

摘要】针对航母作战平台与体系的复杂性, 将平行理论应用到航母的运维及作战与训练中, 提出平行航母概念, 定义平行航母的数字四胞胎 (Digital quadruplet):  物理航母 (Physical carrier)、描述航母 (Descriptive carrier)、预测航母(Predictive carrier) 和引导航母 (Prescriptive carrier). 建立平行航母从物理航母到描述航母的描述智能、从描述航母到预测航母的预测 智能、从预测航母到引导航母的引导智能框架体系. 基于这一框架体系, 提出平行航母的平行指挥与控制理念, 以及平行指挥 与控制体系框架结构, 在运维、编队、战术群至作战平台等各方面, 实现从传统的层级指挥控制向平行指挥控制的转型.


关键词】平行航母, 智能航母, ACP 方法, 数字四胞胎, 平行指挥与控制


引用格式 阳东升, 王坤峰, 陈德旺, 包战, 苏振东, 王睿, 赵学亮, 王雨桐, 王飞跃. 平行航母: 从数字航母到智能航母 [J]. 指挥与控制学报, 2018, 4(2): 101−110

 

Parallel Carrier Fleets: 

From Digital Architectures to Smart Formations

 

YANG Dong-Sheng, WANG Kun-Feng, CHEN De-Wang, BAO Zhan, 

SU Zhen-Dong, WANG Rui, ZHAO Xue-Liang, 

WANG Yu-Tong, WANG Fei-Yue

 

Abstract Considering the complexity of carrier combat platforms and systems, and applying the parallel system theory to the operation, maintenance, combat and training of carriers, we propose the novel concept of parallel carriers, and define the digital quadruplet of parallel carriers: physical carrier, descriptive carrier, predictive carrier, and prescriptive carrier. In particular, we construct the intelligence framework of parallel carriers, including descriptive intelligence that turns physical carrier into descriptive carrier, predictive intelligence that turns descriptive carrier into predictive carrier, and prescriptive intelligence that turns predictive carrier into prescriptive carrier. Based on this framework, we further propose the idea of parallel command and control for parallel carriers, as well as the framework structure of parallel command and control systems, which help maintenance, formations, tactical groups, combat platforms, and other aspects to achieve transformation from traditional hierarchical command and control to parallel command and control.


Key words parallel carriers, intelligent carriers, ACP method, digital quadruplet, parallel command and control


Citation YANG Dong-Sheng, WANG Kun-Feng, CHEN De-Wang, BAO Zhan, SU Zhen-Dong, WANG Rui, ZHAO Xue-Liang, WANG Yu-Tong, WANG Fei-Yue. Parallel carrier fleets: from digital architectures to smart formations [J]. Journal of Command and Control, 2018, 4(2): 101−110

 

19 世纪德国军事理论家和军事历史学家克劳塞维茨在其名著《战争论》中断言: 战争是政治的延续. 列宁把这一断言作为原理”, 认为战争是和平时期政治的继续, 和平是战争时期政治的继续”, 并强调马克思主义者始终把这一原理公正地看作考察每一战争的意义的理论基础. 马克思和恩格斯一向就是从这个观点出发来考察各种战争的”. 毛泽东在《论持久战》中也认为, “政治是不流血的战争, 战争是流血的政治”. 随着科技的发展和人类文明的提高, 特别是核威慑和智能武器的出现, 我们认为克劳塞维茨断言正向其相反的方向发展, 逆克劳塞维茨断言”:  政治是战争的延续[1].


中国古代军事家孙武在其经典著作《孙子兵法》中就曾指出: “不战而屈人之兵, 善之善者也”. 在科技不发达的时代, 孙子的思想只能是一种理想, 从而导致克劳塞维茨断言主导了当时的军事思想. 随着智能科技特别是智能化武器的发展, 战争将走向智能化战争, 智能威慑取代核威慑, 有限可控的战争替代大规模伤亡的战争, 战争的本质将向和平化战争演变, 换言之, 即逆克劳塞维茨断言政治是战争的延续, 将成为主流和常态[2]. 由此, 战争伦理、作战对象、战争手段所遵循的原理必须考虑智能威慑及虚拟赛博空间的因素, 从目前的军民分离”,  渐演化为人机分离”,  并进一步走向虚实分离”[3].


在这一进程中, 航母作为实施战略博弈、达成政治意图的重要战略武器装备, 将发挥极其重要的作用. 如图 1 所示, 1996 年外国航母舰队介入台海 危机 , 使得有着甲午海战刻骨铭心经历的中华民族, 对航母的作用有了更加深刻的认识. 近年来, 中国航母从无到有, 取得了巨大的成就, 己成为保障国家安全和维护海洋权益的一支重要战略力量, 2 所示. 今天, 战争智能化的发展趋势不可阻挡, 我们必须利用智能化技术, 创新航母发展理念, 加快中国航母的跨越发展, 实现中国航母的换道超车, 推动战争的和平化进程[4].

 


1  美军航母编队

 

近百年来, 航母主要经历了4个发展阶段, 如图 3 . 当前第四代航母显著特征是电气智能隐身化和无人化. “五化高度集成, 作战指舰船管理和航空保障效率大大提升, 在综合作战能力显著加强的同, 舰员减少1 000 , 装备电磁弹射和拦阻系, 支持智能无人隐形载机F-35 有人隐形舰载机协同运用和保, 反介入能力范施超远距离作战任, 字航母基本成, 典型代表为美级航.航母作为复杂巨系统, 必须运用复杂系统理论创新建立新的航母理念、理论、方法与体系, 认识和破解航母管理和作战中存在的瓶颈问题, 指导新一代航母发展与运用. 平行理论是在钱学森、于景元、戴汝为提出的综合集成科学思想和综合研讨体系技术的基础之上, 把信息、心理、仿真、决策融为一体, 以可计算、可操作、可实现的方式, 为研究复杂性和控制与管理复杂系统提供的一种思路及方法[5]. 将平行理论应用到航母领域, 以数据为驱动, 构建与实际航母组织及系统互动的系列人工航母组织及系统, 形成平行航母系统, 利用计算实验对各类复杂航母问题、行为及决策不断进行分析和评估, 目标是变革智能化战争航母战力的成模式, 提升航母的作战能力与智能水平[6−7]. 


  

2   辽宁号航母

 

1     平行航母的数字四胞胎结构

 

中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室王飞跃在 20 世纪 90 年代曾提出为复杂电网系统建立影子系统”(Shadow Systems) 的嵌入式仿真方法 (Embedded co-simulation), 优化其调度过程并提高其安全性和效益[8]. 在此基础上, 王飞跃于 2004 年发表了平行系统方法与复杂系统的管理和控制一文[9], 为应对复杂系统的管 理与控制等难题提出了新的解决思路, 建立了集人工系统 (Artificial Systems, A)、计算实验 (Computational Experiments, C)、平行执行 (Parallel Execution, P) 为一体的 ACP 平行智能理论体系. 平行航母, ACP 方法在航母军事领域的应用与推广, 将实现从数字化、信息化航母到智能化航母的跨越发展. 近来, 德国西门子在其先进工业控制基础上提出了数字双胞胎 (Digital twin) 的概念, 通过收集物理实体的信息并建立数字化模型来预测工业机器潜在问题并及时改进, 进而提高工业产效率[10]. 理论上, 数字双胞胎只是实现虚实互动平行系统的一种特殊手段, 而且还停留在王飞跃所提 ACP方法的第一阶段 (即建立人工系统) 和部分预测功能, 并未充分利用其物理、描述、预测、引导多位 一体的完整数字四胞胎结构.

 


3  航母发展的主要阶段

 

平行航母的数字四胞胎 (Digital quadruplet) 体系由物理航母 (Physical carrier)、描述航母 (Descriptive carrier)、预测航母 (Predictive carrier) 和引导航母 (Prescriptive carrier) 4 个部分组成[11], 如图 4 所示. 物理航母编队与软定义的 3 种虚拟航母编队进行双向交互, 物理航母不断将其状态和行为传递给虚拟航母编队, 结合物理规律和专家经验, 实时优化虚拟航母中各系统模型的参数; 软定义的虚拟航母编队将各自的输出传递给物理航母编队, 综合优化物理航母编队的性能, 提升其智能化水平. 描述航母收集获取物理航母的行为特征, 利用系统仿真和虚拟现实等技术, 将物理航母映射到虚拟世界, 在虚拟世界中建立与物理航母编队相对应的虚拟航母编队, 为航母编队的行为模拟奠定基础[12]. 预测航母利用计算实验对描述航母进行模拟实验, 利用物理航母所传递的真实场景预测描述航母和物理航母可能产的不同结果, 评价物理航母的任务 完成度和性能表现[13]. 引导航母在预测航母演算结果的基础上, 在虚拟世界中搜索最优的执行方案, 根据不同的战场情况, 选择能够有效达到战争目标的战术策略, 引导物理航母作出最优的攻防操作. 在平行航母的数字四胞胎体系 , 通过虚实互动、交互 一体的方式, 使物理航母、描述航母、预测航母和引导航母得到同步更新及滚动优化[14].



4   平行航母的数字四胞胎结构

 

基于平行智能理论和ACP方法的平行航母编队, 是一个物理和虚拟交互、描述预测引导一体的智能网联系统, 其基本框架如图 5 所示. 综合集成大数据、Agent、专家经验和物理规律, 在超级计算平台上建立数字化的人工航母编队, 来描述实际航母编队的实时状态和行为演化, 这对应于航母的描述智能(Descriptive intelligence). 基于人工航母编队, 开展可控可观可重复的计算实验, 包括学习与培训、演练与评估、运营与维护等一系列重要的操作模式, 分析预测航母编队在复杂战场情况的性能表现, 这对应于航母的预测智能 (Predictive intelligence). 通过实际航母与虚拟航母的平行执行, 在虚拟航母中设定期望的目标状态并搜索最优的到达路径, 引导实际航母沿着最优路径向着目标状态逼近, 提高航母编队的防护能力、突击能力和机动能力, 使得航母编队能够高效地完成作战任务, 以科学计算的方式达到成功管理控制航母之目的, 这对应于航母的引导智能 (Prescriptive intelligence)[15].



5   平行航母的基本框架

 

2  从描述航母到航母的描述智能

 

对于描述像航母这样一个复杂的巨系统, 传统的建模和仿真方法难以取得好的效果. 王飞跃指出应采用人工系统的方法为主对复杂系统进行建模[16]. 人工系统方法强调综合与合成在行为产中的作用, 通过利用人工组构造复杂行为模式, 而不是将自然系统形式拆成部 来理解系统行为, 因此采用的是整体而不是还原的方式. 其次, 通过把人工创造的系统置于实际、仿真或混合环境下, 产生复杂的互动方式和相关行为, 利用涌现方法进行观测总结, 了解、分析和理解复杂系统的行为及其各种影响因素. 人工系统方法以基于Agent的建模方法为主, 利用 Agent 按照简单的一致原理进行建模的方法为主对航母进行描述[17−18].


航母在工作运行过程中, 产生了大量的运维数据, 获取了大量的风力、海流等环境数据, 通过对大数据进行深入挖掘与学习, 有利于全面掌握航母的运行规律. 此外, 可以用 Agent 建模航母相关的操作人员, 将他们的操作经验通过专家经验等方式结合到人工航母的知识库中.


描述航母作为软定义的航母, 是航母数字四胞胎的一个, 也是最基础的一个. 描述航母的Agent 组成包括航母本体Agent, 巡洋舰、驱 舰、护卫舰、 潜艇等编队舰艇 Agent, 各型舰载机 Agent, 航母人员 Agent , 如图 6 所示. 在此基础上, 结合航母的运维大数据, 综合集成大数据、Agent、专家经验和物理规律, 利用系统仿真和虚拟现实技术[19], 对航母编队和海洋场景进行数字化的等价描述, 本文称之为航母的描述智能, 如图 7 所示.



 

6   描述航母的 Agent 组成

 

 

7   航母的描述智能

 

3  从预测航母到航母的预测智能

 

所谓预测智能, 是指预测或设计各种情况系统可能或希望出现的状态. 通常, 可以利用计算实验方法对人工航母进行各种加速实验力实验极限实验突变实验, 对其行为进行预测和分析, 并对不同情境和状况时航母的反应作出评估, 如图 8 所示.

 


8   计算实验的框架与流程图

 

具体地, 平行航母计算实验包括航母平台计算实验和航母编队计算实验, 下面分别予以介绍.


3.1   航母平台计算实验

 

航母作为一种以舰载机作为主要武器的海上大型作战平台, 如前文所述, 可以认为是一个复杂巨系统, 主要由作战、航海、武器、通信、机电、补给、航空、飞机、安全、医疗等多部门组成. 一般而言, 该系统具有人员组织庞大、配套设备要求高、消耗惊人、保障花费高、后勤管理复杂等特点. 即使在非备战时期, 航母在本体、编队以及人员调度方面的开支 也十分惊人, 按国际上的算法, 一艘航母 8 年的维护费用约等于航母建造成本.


为了确保整个航母巨系统的有效运转, 其各组成要素, 如装备、后勤、管理等方面都要确保有序衔接与高效统一, 这就对航母的日常运维提出了极高要求. 一个典型案例是, 维护良好的美国尼米兹号核动力航母自1973 年起至今己正常服役 45 , 而维护措施不足的航母, 较短时间内就可能报废和退役. 以维修为例, 航母装备的舰员级、中继级和基地级等不同等级的维修, 从小零部预防性检查更换常规工作、船机电和作战设备校准翻修工作, 到增量维修和换料大修的大型维修, 均制约着航母的使用寿命. 此外, 作为操纵最为复杂的水面舰艇, 航母上人员高度集中, 其人员调配与协调也十分关键.


因此, 针对航母运行高消耗的特点, 航母运维方案设计的合理性与实施的高效性就显得至关重要. 航母的运维计算实验对航母的仪器设备、操作平台、后勤保障流程等进行全方位描述建模, 模拟推演了包括航母设计、建造、使用、改装、维修、人员调度、后勤补给等多环节要素, 可以提前预知航母的损耗情况, 并制定出详细周密的运维计划. 如此一来, 从物理航母的静态运维, 到软定义的人工航母与物理航母的平行动态运维, 航母平时和战时的维护和保养实现了被动到主动的跨越.


3.2   航母编队计算实验

 

航母编队是以航空母舰为核心, 与护航警戒、支援舰艇等一道组成的海上编队. 编队通常由一艘航空母舰与多艘巡洋舰、驱舰和支援舰艇组成, 主要任务是攻击敌水面舰艇、潜艇, 袭击敌海军基地、港口和沿岸重要目标, 夺取作战海区海上制空权和制海权, 保护海上交通线, 支援登陆作战等. 本小节主要介绍航母编队训练与作战的计算实验.


3.2.1  航母编队训练


在航母编队训练期间, 除对航母舰载机起飞降落操作人员的训练和认证考核外, 还需要舰员对航母设施进行全面的适应性训练, 包括: 进行拖曳、救 助、加油战位操作演习, 进行飞机战位值班操作演习, 开展飞行甲板和机库甲板飞机失事与火灾演习、 阻拦网停机演习和于操辅助降落系统使用演练[20].


在完成平台试验与认证考核后, 航母作战能力的成还需进行编队的合成训练. 通常, 合成训练的科目包括防空、反潜、制空、制海、对地作战以及信息共享与指挥控制等. 军事演习也是战备训练的一种重要形式. 2013 11 , “辽宁舰从青岛赴中国南海展开海上综合演练, 开展了建立侦查预警体系、空中拦截、对海突击和空中反导等科目演练[21].


将这些实际的航母编队训练数据作为输入, 通过计算实验对整个航母战群在攻防方面的行为进行立体式建模[22]. 同时, 在平行航母的虚拟场景中, 通过构造不同的海、陆、空入侵情景以及突发天气状况[23], 来预测己有训练模式在战术表现、反应速 度、行动力和成本消耗等方面的表现. 此外, 还可利用平行航母的可重复性, 通过评估不同应对方案的综合性能, 得到满足任务需求指标的最优行动方案.


3.2.2  航母编队作战

 

航母编队基本作战样式可分为对空作战、对海 作战、对潜作战和对岸作战 4 . 不同的作战样式各有其自身特点[24]. 即使同一种作战样式, 不同的 兵力配置原则和方法所得到的攻击与防御效果也不同. 本小节以海空封锁作战、对陆打击作战、空中优势作战等 3 种典型作战样式为例, 探讨计算实验在航母编队作战中的应用[25].


1) 海空封锁作战. 在海空封锁方面, 以航母为核心的各作战平台及武器系统, 既可作为指挥中心或作战中心发挥重要作用, 也可通过体系内外, 达成作战行动高度协调一致, 实施多军兵种的联合封锁. 一般而言, 航母海空封锁作战拥有 3 封锁线: 攻击 型核潜艇作为第 1 道封锁线; 巡洋舰、驱舰、护卫舰作为第 2 道封锁线; 各型舰载机作为第 3 道封锁 线. 通过计算实验并进行打击效果评估, 可以为区域反潜警戒、对空拦截, 以及对敌水面舰艇打击提供情景一一应对式的响应方案, 使得航母封锁作战 计划更加智能化、科学化、高效化.


2) 对陆打击作战. 对陆打击作战是未来航母战争运用的重头戏之一. 一是目前航母上搭载的各型先进舰载机, 由于其超低空突袭打击能力强, 雷达反射截面积小, 使得其对陆地纵深目标的突袭与打击能力大幅提高. 二是各类弹射无人机, 其隐身性能强、机动性能好、自动化程度高, 无需人为干预就能从航母上起降执行侦查、打击任务. 二是航母通用性强, 未来可以与两栖攻击舰、快速支援舰、综合补给舰一起, 为支援两栖登陆作战提供有力支持. 计算实验可以为对陆打击作战实施各类智能化的预演及推演, 如舰载机和无人机如何编组从而实现最优攻击目标分配和精准火力打击[26].


3) 空中优势作战. 未来航空母舰由于搭载批量的新一代隐身战/攻击机, 其空中作战规模和形式都将达到空前规模[27]. 例如, 美国福特级航母采用电磁弹射器后, 战机出动架次将比尼米兹级提 25%以上, 增加到 160 架次, 紧急时可达 220 . 此外, 具备人工智能的无人机会与有人机一道实现联合作战. 计算实验将在自动防御、空中目标自主 搜索、跟踪、攻击等方面为物理航母空中战群提供决策支持[28].


总之, 预测智能通过对航母不同管理策略、攻防 战术、应急手段、解决方案等进行实验和综合评估, 为物理航母的管理与指控提供有效决策支持[29].

 

4  从引导航母到航母的引导智能

 

所谓引导智能, 是指引导或控制各种资源情况下系统未来所希望的状态. 在平行航母构建之初, 描述航母试图尽可能地模拟物理航母, 在虚拟场景中建立与物理航母系统相对应的虚拟航母系统, 对其行为进行预估, 并针对特定目标任务寻找有效的解决方案或对当前方案进行改进; 随着计算实验的深入与扩展, 进一步, 通过观察物理航母的运行状态并对比相应预测航母的演算结果, 评估物理航母潜在的多个可能运行趋势[30]. 例如, 根据不同的战场情景, 选择杀伤力最强或伤亡最小的战术策略, 指导物理航母作出攻击决策或战术规避; 当描述航母与物理航母产状态误差时, 引导航母会将误差反馈信号传递给描述航母和预测航母进行参数修正, 并选择合适的策略引导物理航母的行为, 以减少差别, 并开始分析新一轮的优化与评估[31]. 简言之, 引导航母不断指导物理航母作出最优决策, 物理航母则不断地将真实状态和行为反馈给各类人工航母以实时优化系统模型参数, 最终使得虚实航母不断进行自我更新, 实现平行优化[11].


需要强调的是, 一个平行航母系统应当是面向特定任务的专用系统, 其中一个实际航母系统可以对应多个不同的人工航母系统, 如图 9 所示. 实际与人工组合互动之后, 将形成一个更加有效的系统, 该系统整体功能和性能远超其子系统的功能和性能之和. 实际航母的真实指挥人员可以操作人工系统, 人工系统的虚拟代理也可以在实际系统中担任角色. 此外, 真实指挥人员还可以伴多个人工或软定义的代理, 推荐并协助其作出决策或执行任务. 实际 系统与人工系统之间的互动, 可以同步, 亦可异步, 可视具体的应用背景和操作目标而定[32].



9   实际航母系统与人工航母系统的对应

 

在航母引导智能的实现过程中, 基于平行学习的理论框架将发挥重要作用[11]. 该框架融合了现有多种机器学习理论框架的优点, 针对如何使用软定义的人工系统从大数据中提取有效数据, 如何结合预测学习和集成学习, 以及如何利用默顿定律进行指示学习等目前机器学习领域面临的重要问题进行了特别设计. 航母引导智能在航母描述智能及预测智能的基础上, 采用平行学习的方式进行数据处理和行动学习, 将来自物理航母的小数据经过软件定义的人工系统产生大量的新数据, 共同构成解决复杂问题所需的大数据集合, 再融合强化学习、预测学习和指示学习, 提取应用于具体航母引导任务的小知识”[33]. 平行学习基于默顿定律实现了数据行动引导的指示学习. 指示学习综合了对抗学习和对偶学习, 重点关注如何设置引导目标以达到预期的学习目的或者学习效果. 在航母大数据环境中, 指示学习可以建模为数据获取数据学习两阶段的学习探索过程, 直至覆盖所有的数据集、系统状态或者达到理想的系统状态. 如此一来, 平行学习使可通过设定虚拟航母的期望目标状态, 并在虚拟空间中搜索最优实现路径, 引导物理航母朝着预定目标逼近[34].


综上, 平行航母的任务和目标是: 针对航母系统的运维、训练与作战, 构造物理航母与人工航母协同演化的平行航母系统: 目标是使物理系统趋向人工系统, 而非人工系统逼近物理系统, 借助人工系统使复杂问题简单化, 以此使得航母这一复杂巨系统具有灵捷、聚焦、收敛的特性, 进而实现对其有效的管理与指控[35−36].


5  平行航母的平行指挥与控制

 

军事领域的指挥与控制并非是一对孪生的双胞胎, 控制科学诞生之前, “指挥作为独子”, 被奉为是艺术的体现, 直到控制科学的兴起以及在军事领域应用, “指挥控制使成为一对连体概念. “指挥控制的结合既构成了决策和执行反馈的闭环, 也区分了指挥员与参谋人员职责, 为复杂军事行动的精确组织实施提供了可能.


航母编队是典型的海上合成作战力量, 在编成兵力上通常包括水面舰艇、舰载航空兵、潜艇等海上作战平台, 在作战体系上需要构建独立的攻防作战体系以适应远海独立遂行任务的需求, 在作战行动样式上, 既包括编队自身防御的对空、对潜、对海和信息防御作战, 也包括对陆、对海、对空、信息攻势作战, 而导致复杂行为的根源是攻防一体所需要的多行动样式同步实施. 这是航母作战力量指挥与控制的关键挑战[37−39].


解决航母作战指挥与控制问题的常规思路是委托授权, 即采取委托指挥方式, 通过授权作战方面或兵种实施方面指挥或兵种指挥[40−41]. 20 世纪 90 年代以来, 这一方式上升为任务式指挥, 从方面作战行动和兵种行动的委托指挥进一步升华为任务的委托指挥, 即委托指挥不再局限于对空、对海、对潜、 对陆和信息作战方面, 而是根据任务的需要进行委 托授权, 其指挥机构以任务组为核心, 以各要素为支撑, 高效运转, 解决了航母作战力量在现代海战的指挥与控制活动的复杂问题, 这一模式借鉴了现代企业的矩阵式管理模式, 是军事指控向现代企业管理学习的典范.


对现代企业管理模式的借鉴在很大程度上解决了航母作战指挥与控制的复杂性问题, 但并没有解决军事指挥的关键需求, 即指挥对抗优势的获取, 在对抗环境中取胜. 如何在体系对抗中获取指挥决策优势平行指控理论[42−43] 的提出为这一问题的解决提供了条件, 平行航母的数字四胞胎实现了航母平行指控致胜的关键.


基于平行航母的平行指挥与控制是通过虚拟空间作战平台、战术群、指挥机构/组织系统建立计算实验基础, 利用计算实验为平行执行提供手段, 实现从航母平台、战术群至作战体系的数字四胞胎, 通过物理航母描述航母预测航母引导航母的互动来完成航母指挥与控制过程, 达到指控层级的扁平、指挥决策的科学和指挥流程的简捷, 从而获取航母的指挥对抗优势[44].


平行航母平行指控的本质是以数据为驱动, 构建一系列与实际作战平台、战术群、指挥机构/组织相对应的虚拟系统及行动代理系统, 在此基础上, 针对任务和行动, 通过军事计算实验进行定量分析和评估, 实现虚拟系统及行动代理系统从物理描述预测引导同步与互动.


传统航母的指挥与控制是分层级指控, 通常包括编队、战术群和作战平台 3 个层级的指挥闭环活动: 规划/筹划准备执行评估规划/筹划, 在层级之间同样构成闭环反馈[45], 如图 10 所示.


10  航母传统层级指挥与控制


11  平行航母的平行指控


平行航母的平行指挥与控制通过物理航母描述航母预测航母引导航母的互动实现指挥控制活动的虚拟化和指挥层级的扁平化, 在航母作战规划环节, 描述航母预测航母引导航母支持编队、战术群和作战平台的并行规划, 在虚拟空间实现层级的闭环反馈; 同样, 在航母作战准备环节、执行环节和评估环节, 描述航母预测航母引导航母支持编队、战术群和作战平台的并行准备、并行执行和并行评估, 在虚拟空间实现层级的闭环反馈[40].


平行航母的数字四胞胎为平行指挥与控制提供了条件, 一方面, 使得传统的层级指控可在虚拟空间由描述航母预测航母引导航母并行实施, 扁平化实际指控系统的层级; 另一方面, 通过描述 航母预测航母引导航母的智能支持, 使得指挥闭环在各个环节的决策更加科学[41]. 平行航母的平行指挥与控制在层级上的扁平化和指挥决策上 的科学化使得指挥对抗优势的获取具备了条件.

 

6  结论

 

平行航母是平行智能理论和 ACP 方法在航母军事领域的应用和推广, 是发展新型智能航母的一种重要途径. 本文首先介绍了平行航母的发展背景及其数字四胞胎结构, 指出平行航母是一个虚实互动、描述预测引导多位一体的复杂巨系统. 然后依次介绍航母的描述智能、预测智能和引导智能, 详细分析了软件定义的航母编队与物理存在的航母编队之间的交互作用. 最后以平行航母为对象, 进一步阐述了平行指挥与控制方法, 为航母军事理论的发展提供一种有益的思路. 在可以预见的时期内, 航母在保护国家权益、维护地区和平与稳定等方面将发挥关键作用, 对航母智能化建设的需求己经势不可挡. 本文提出的平行航母理论与方法, 将在这一进程中发挥重要的引领作用.


 

 

致谢

 

本文由王飞跃立题, 委托阳东升、王坤峰、陈德旺、包战、苏振东、王睿、赵学亮、王雨桐、李力、张军平、邢阳、刘忠民、刘腾、秦继荣、陈龙、王晓、要婷婷、高玉、田滨、王帅、鲁越等参与组织修改工作, 并于 2018 6 17 日至 18 日在北京召集相关专家举办第一届平行装备研讨会”, 并对本文内进行详细研究和讨论. 在此, 作者向参与修改及与会研讨的各位专家学者表示衷心的感谢, 同时感谢青岛智能产业技术研究院 (QAII)“平行研讨基金对本项工作的资金支持.

 

References

 

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作者简介

 

阳东升    (1975−), , 博士, 主要研究方向为作战指挥、C2 原理及 C2 组织设计、体系与体系工程等.

王坤峰    (1982−), , 博士, 副研究员, 主要研究方向为智能交通系统、智能视觉计算、机器学习.

陈德旺    (1976−), , 博士, 教授, 主要研究方向为计算智能、机器学习、列车运行控制和智能交通系统.

      (1970−), , 高级工程师, 主要研究方向为复杂系统、建模与仿真、体系工程.

苏振东    (1974−), , 高级工程师, 主要研究方向为作战保障、智能控制.

      (1982−), , 博士, 工程师, 主要研究方向为复杂系统、建模与仿真、体系工程.

赵学亮    (1987−), , 博士研究员, 工程师, 主要研究方向为社会计算、智能信息处理.

王雨桐    (1994−), , 博士研究元, 主要研究方向为计算机图形学、图像处理和智能交通系统

王飞跃    (1961−), , 博士, 研究员, 主要研究方向为复杂系统、智能控制、社会计算、平行理论

本文通信作者. E-mail: feiyue.wang@ia.ac.cn



后记:本文于2018年6月发表于《指挥与控制学报》第2期第4卷


平行航母 从数字航母到智能航母.pdf







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1 刘锋

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