摘要：兵力部署是制定作战计划的重要内容，部署的恰当程度直接决定了战斗取胜的几率。现场作战中，往往根据执行的任务和了解到的情况，确定纵深、梯队的兵力配置，需要考虑地形、天气、社会情况等多方面因素。本文重新回忆了兵力部署相关概念；归纳了目前对兵力部署优化问题的两个主要认识，研究了兵力部署的多种适用方法；总结了研究现状并提出了下一步研究建议。
关键词：兵力部署；模型；优化
兵力部署问题是军事运筹学中的一个基本问题。在战备和作战过程中都要面对。在以往的文献中，大多是将问题背景确定化，通过多种方法手段进行讨论求解。实际上，兵力部署问题所面临的环境是一个随机环境，到底在哪个区域（或方向）会发生战事，本身就是一个随机事件。
一、兵力部署基本概念
兵力部署是作战决心的主要内容之一，兵力部署是否得当，直接关系到能否充分发挥部队作战效能并影响战斗过程与结果。由于新的作战背景（如基于信息系统的体系作战）对兵力部署的影响巨大，因此，有必要重新审视兵力部署相关概念，为进一步深入研究兵力部署和战场布势问题奠定基础。
我国古代的“兵力部署”指在特定地区进行兵员数量的配置，历数朝而无大的变化。现代的“兵力部署”依然侧重于在特定地区进行武装人员和武器装备的配置。所以，“兵力部署”的历史演变是较为平稳的，一般指在特定地区进行武装力量的配置。此外，“兵力部署”在机械化条件下，呈现出各作战单元配置“相对孤立”的特点。在信息化条件下，“兵力部署”则更多地强调通过对作战力量的科学配置，构建一种“整体”的作战体系。
二、对兵力部署优化问题的两个认识
兵力部署的优化在于根据任务、敌人打法和地形条件，确定纵深梯次的兵力配置，使任务要求得到最大的满足，提高完成任务的几率。就目前而言，我对兵力部署优化主要有两个方面认识：一是作为对多个兵力部署方案的优选问题，其研究目的是选择“最优”的兵力部署方案，称为兵力部署的静态优化问题；二是作为某种约束条件下的优化与决策问题，其研究目的是构造“最优”的兵力部署方案，称为兵力部署的动态优化问题。
（一）静态优化问题：兵力部署方案的优选
该类优化问题需要事先提供多个兵力部署方案，根据作战任务和上级要求等内容确定优选标准，参考具体作战环境与作战背景建立优选指标体系，利用恰当的优选模型综合评价多个兵力部署方案，最后确定符合优选标准的兵力部署方案。其优点是环环相扣、思路顺畅、便于理解。缺点是下一步工作对上一步工作质量要求较高；只能着眼于有限个数的兵力部署方案，战场适应性与应用性不强。无论针对一般情况的兵力部署方案，还是特定对象的兵力部署方案，优选指标均指向敌情、我情和战场环境三个范畴，即：（1）敌情范畴：重点考察威胁来源的类型、强度、范围等；（2）我情范畴：重点考察战斗单位的作战能力之间的协同配合对战场环境的利用等；（3）战场环境范畴：重点考察自然环境因素、人为制造环境因素等。
（二）动态优化问题：带约束的兵力部署优化与决策
在实际中，通常运用运筹学相关知识解决动态优化相关知识。即针对一定编成内的兵力部署对象，充分考察作战环境与作战对抗性，确定优化目标，构建约束条件，选择合适的解析方法且进行算法研究，得到最优兵力部署方案。利用运筹学的方法可以实现条件变化下的动态兵力部署，体现了静态优化问题不具备的优越性，但也因此对运筹学模型提出了更高的要求。
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此外，在此种方法中还运用计算机处理技术进行估计，根据已经侦察到的敌方兵力情况，利用敌方相应的作战规则及具体的地形地貌因素，预测出敌方未知和不确定兵力的属性及可能配置的地理位置。如果能够预知敌方兵力部署，将对优化己方兵力部署大有帮助。
三、兵力部署优化方法
兵力分配问题作为军事运筹学的一个基本问题，存在于各类作战战备以及其中每个作战的实施过程之中，从而成为各级军事决策及指挥部门所必须首先解决的主要问题。针对于单目标和多目标分配问题，我们可利用不同方法进行建模研究。
（一）基于遗传算法的兵力部署研究
遗传算法主要是依据达尔文的进化理论和遗传学机理，模仿生物进化的计算模型，通过模拟自然界的生物进化过程来搜索最优解。在安排作战兵力时需要预先给出参战人数和集结地点，依据这两个前提条件，算法生成初始的种群，然后进行进化，最终产生符合条件的最优解。算法采用设定最大进化代数的方式作为算法的终止条件。
（二）基于 G-AHP 的装备效能的评估
部队根据其担负任务的不同，携带不同的武器装备。武器装备的效能可定义为在特定环境中执行处突任务时，考虑武器装备的自身可靠性、作战适应能力以及目标威慑程度等因素，最终完成处置任务的能力。对武器装备进行作战效能评估，能够掌握装备的作战性能，实现装备使用的精准和合理。
装备效能是兵力部署的一个重要依据，从理论到评估数据，兵力部署的研究从定性研究走向了定量研究。部队兵力配置优化的数学模型是根据装备的效能值，使每起突发事件装备组合与该起事件的兵力需求相匹配，通过优化求解多起突发事件的处突兵力总效能的最大值来反映处置成功率，确保了兵力分配的合理性和处置高效性。
（三）基于概率的兵力部署
虽然可以利用运筹学中的对应方法（如：匈牙利法等）求解问题而得到兵力部署问题的解来指导军事行动的决策，但是，模型是以一种特殊的确定性假定前提下来认识研究问题的。在实际运用中，战争的发生甚至兵力的部署过程中充满着随机性机制和因素。
这就需要我们运用概率度量的兵力部署相关理论，即是通过分析认识兵力部署问题，基于兵力部署问题的描述研究给出了兵力部署中随机事件的表示及概率型兵力部署的数学模型，再联合实际进行分析研究。
四、结束语
随着人类战争进程的发展，兵力部署模型必然面临新的课题。但在兵力部署方面，还存在一些问题：
一是对战场环境范畴的认识较为过时。如前所述，在信息化条件下联合作战中，研究兵力部署优化问题需要高度重视复杂电磁环境，后者与自然环境、人为制造环境均有密切联系，虽然少数文献提到电磁干和通信状况等指标，但还是没有引起足够的重视。
二是对兵力部署的动态特征没有足够的认识，无论是否处于复杂电磁环境之中，兵力部署始终是一个动态行为或过程。但经常我们在考虑分析问题时，将动态问题简单化，对影响因素考虑不全。
三是是在动态优化问题中对运筹学模型提出的要求很高，主要是指简化程度、模型的合理性、计算的精度和速度等问题。
参考文献：
［1］张最良.军事运筹学［M］.北京：军事科学出版社，1997.
［2］申卯兴.基于概率度量的兵力部署理论[J].军事运筹与系统工程，2000.
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［4］王华.推进武警部队信息化建设科学发展的思考[J].科技经济市场，2011.
论文作者:田仁杰,王建锋,雷才峰
论文发表刊物:《基层建设》2019年第3期
论文发表时间:2019/4/26
标签：兵力论文; 作战论文; 环境论文; 运筹学论文; 方案论文; 效能论文; 模型论文; 《基层建设》2019年第3期论文;