一种面向作战体系能力分析的分层模型构建方法*
鲁敏育，司光亚，唐本富，赵 鹏，王 飞
（国防大学联合作战学院，北京 100091）
摘 要： 针对联合战役对抗中作战体系信息化主导、网络化交互以及结构动态演化、能力整体涌现的特点，提出了一种作战体系分层模型，从微观交互事件、中观作战活动组织到宏观任务效能3 个层次对体系对抗过程进行描述，可以更有效地描述作战体系演化的动态特性，提取有明确军事意义的指标，支持体系复杂性机理的深入分析。给出了基于模型的作战体系能力分析方法，最后举例验证了模型的可行性和有效性。
关键词： 作战协同，作战体系，分层模型，效能评估
0 引言
评估作战体系能力和探寻体系作战复杂性机理是研究信息化战争的最佳切入点。现代战争是典型的复杂体系对抗，很难简单依靠专家定性分析、简单运筹计算得出有意义的结论，必须采用“整体、动态、对抗”的方法对体系复杂性问题进行深入研究［1］。战争的特殊属性决定很难对其采取实证方式进行研究，真实作战数据的获取和积累也十分困难。采用仿真手段在实验室内模拟战争，积累作战相关数据，并进行深入分析得出有价值的结论，是现实条件下研究这一问题的可行且高效手段。在这个过程中，构建合理的体系分析模型是关键，也是解决体系分析问题的难点。
1 相关工作
传统的体系分析模型，如著名的兰切斯特方程、系统效能分析（System Effectiveness Analysis，SEA）、“可用度、可信度、能力”（Availablility Dependablility Capability，ADC）方法等，基于机械化战争时代对作战体系线性特征的认识，虽然至今仍在体系分析中发挥重要作用，但很难应对现代战争复杂性的挑战。随着网络中心战概念的提出，各国专家对信息时代作战效能定量评估进行了大量研究，构建了很多分析模型，典型的如Jeff Cares 基于严格数学推导方式定义的分布式网络化作战模型IACM［2］、Hans 针对网络化作战行动而建立的网络化力量参考模型、Dekker 针对C4ISR 作战体系提出FINC 模型［3-4］、王斌提出的作战环模型［5］。这些研究基于网络模型将体系的结构与作战能力联系起来，开创了体系研究的新方向，但是这些模型均属于战斗模型，对体系的演化过程进行了简化，如将体系组分抽象为同质节点、组分间复杂交互简化为信息的流动等，很难进一步对战役层级的作战体系进行描述。鉴于此，胡晓峰等针对作战体系中类型各异的作战实体及交互关系，构建了包括物理域、信息域与认知域三层网络的体系作战超网络模型［6-7］，王飞、司光亚等选取体系对抗中较为关键的因素，将体系映射为物理网、关系网和交互网体系的异质超网模型［8］。这些模型较好地描述了体系的复杂特性，并在体系能力分析中取得了较好的效果，但是这些模型从体系内信息、物质和能量流动转换的角度描述体系的运行结构，存在相关数据很难获取和转换关系复杂、难以描述清楚等问题。
基于网络信息体系的联合作战［9］，作战体系各组分及组分间交互的网络化、信息化趋势明显，由于对抗强度的加大，体系结构在对抗中快速演化且不断涌现出新的能力。信息化战场的作战体系是分布的作战单元，在统一作战使命的支配下，通过单元间的自同步行为形成的统一整体，通过整体的“涌现”行为实现其使命目标［10］。将体系的组分均看作具有认知、决策和执行能力的实体单元，则组分间及组分与外界环境间通过自主行为建立交互关系，形成体系的运行结构，并进一步涌现出体系整体能力。
本文围绕体系组分的“自主行为”，采取体系对抗行为、对抗过程和对抗效能分析的视角，从体系交互事件、作战活动组织和作战任务效能3 个层次构建作战体系分层结构模型，并介绍了基于推演数据的模型实例化方法及基于模型的体系能力分析方法，最后实例验证了模型的可行性和有效性。
根据生产现场实际情况，经过分析论证，入厂原煤经破碎后，大于60 mm级物料灰分在69.00%左右，其中小于1.8 kg/L含量仅占3%左右，占全级的0.5%。因此，技改考虑在入洗原煤运输环节对物料进行二次筛分，筛上物通过反手选后矸石废弃，筛下物则与手选块煤共同进入重介质旋流器分选。实际运行表明，系统改造后，控制了重介质旋流器入料粒度上限，减少了旋流器堵塞事故的发生，实现了连续、稳定生产。
2 体系作战分层模型
对作战体系描述也是对作战体系的认知过程。从微观层面看，体系对抗过程是组分间及组分与环境间交互的时序结构，可以看作对“体系在对抗中做了什么”的描述；从中观层面看，体系对抗过程是具有明确军事意义的作战活动的有序组织，可以看作“在对抗中体系怎么做的”；从宏观层面看，体系对抗过程为作战行动效能达成和使命任务实现的过程，可以看作“在对抗中体系表现的怎么样”。对体系在对抗中“行为”的分层描述即为体系作战分层模型。
2.1 分层模型框架
借鉴军事领域相关概念，为了后续描述方便，下面给出作战事件、作战行动和作战活动的定义：
定义1 作战任务（Task）：作战力量为达成预定作战目的而担负的任务。
定义2 作战行动（Action）：即武装力量为了实现其特定的作战意图或完成特定的作战任务而遂行的一系列作战活动的集合。
定义3 作战活动（Activity）：指作战实体为完成某一作战行动所采取的基本行为、举动或动作。与作战行动的区别在于没有明显的任务性。
定义4 作战事件（Event）：描述实体间相互作用的效果，引发实体状态的改变。是作战活动描述的基本要素。
1.2.5 潮气呼吸法呼出气一氧化氮检测 API+研究对象在喘息急性发作期、治疗后1个月和治疗后2个月共3个时间点，使用SUNVOU公司的一氧化氮测定仪，采用潮气呼吸法测定呼出气一氧化氮，测定过程中严格按照仪器说明书由专人进行操作，测试结果以体积分数ppb（parts per billion，1 ppb=1×10-9mmol/L）为单位表示。
各层模型在分析中不是彼此独立的，具有清晰的逻辑联系。如体系整体能力的变化可以由作战任务网络进行评估，并确定导致能力变化的关键作战行动，关键作战行动的组织过程则需要在作战活动网络中进行分析，而作战力量的参与情况及体系结构的变化则要回溯到作战事件网络中。
图1 体系分层模型框架
分层模型自底向上逐步生成的过程，即为推演数据处理的过程，也是对体系对抗过程逐层认知的过程。各层模型参数的测量及整体分析处理，即为模型的分析评估过程，也是基于模型分析求解的过程。
体系整体能力可以看作体系运行结构在不同层次的外在表现。依据对体系对抗过程的分析，借鉴行为识别领域相关技术［11］，构建描述体系演化过程的分层模型，模型框架如下页图1 所示。底层为作战事件网络层，基于交互事件对体系演化过程进行描述；中层为作战活动网络，以作战活动为基础对体系演化过程进行语义层次的描述；顶层为作战任务网络，从使命任务达成和作战行动效能的角度描述体系的演化过程。上层网络由底层网络加入相关信息后聚合而成，底层网络是对上层网络的分解，各层网络实现对体系不同层次的描述，也为基于模型的分析提供不同层次分析指标。
2.2 作战事件网络（EN）
基于各层指标的综合分析需利用面向分析问题建立指标体系，指导各层模型特征指标的采集和分析。如对体系作战协同的分析，从微观层面看，体系协同与指挥时效、行动时效、保障时效、打击时效有关；从中观层面看，体系协同与作战活动间的配合及有序性有关；从宏观整体层面看，体系协同与作战行动的有序衔接和作战效能的变化有关。因此，可以从这3 个层面采集体系的指标，并利用相关算法进行综合分析。
定义5 作战事件网络（EN）是一个时序网络：
其中，
是作战事件网络中节点集合，代表作战体系中的作战单元。
为节 点i 的 属性集，n 为节点的数量，1 ≤i ≤n。
是作战事件网络连边集合，是作战时间内长度为m 的列表，代表含有时间信息的交互事件序列。
是一个四元组，
，
是有向连边的开始节点和结束节点，一般情况下
代表事件的主体，如指令下达事件中的指控单元，
代表事件的客体，如指令下达事件中被指挥的作战单元，
，
为事件的开始时间和结束时间。
作战事件网络同时描述了体系演化时间结构和拓扑结构。可以利用时序网络相关参数对体系演化进行分析。
2.3 作战活动网络（AN）
事件的频次为单位时间内事件发生的次数，可以看出推演过程各种行动的强度。图4 为侦察事件和打击事件的频次曲线，开始阶段以计划打击为主，没有配合战场侦察手段，中间阶段开始展开大量的战场侦察活动，后面阶段侦察和打击活动配合密切。
定义6 作战活动网络（AN）是一个异构信息网络：
AN=（V，E，Ø，φ，A，R）
其中，V 是节点集合，表示各种作战活动；E⊆V×V是连边集合，表示作战活动之间的各种关系；A 是节点V 即作战活动的类型集合，包括指挥、侦察、打击、机动和保障活动；R 是连边E 即作战活动之间关系的类型集合，包括指挥控制、情报支援、毁伤评估、指挥协同、火力协同、后勤补给和跟随掩护等。Ø：V→A 是节点到节点类型的映射函数，φ:E→R 是连边到连边类型映射函数。
异构信息网络的网络模式［12］，定义以节点类型为节点，以连边类型为连边的有向图T=（A，R）。网络模式清楚地描绘了异构信息网络中有多少种对象类型，以及这些对象类型之间可能有怎样的关系。依据分析的需要对实际作战活动及其相互关系进行简化，生成作战活动异构网络的网络模式，具体内容如下页图2 所示。
异构信息网络的元图，定义为网络模式的子图。在作战活动异构网络中表示作战活动间形成固定模式，具有一定的语义信息。如：侦察活动与打击活动形成固定的模式，可以解释为“发现即打击”战法，对相同目标的多个打击活动形成的固定模式可以解释为“联合火力打击”战法。
图2 作战活动网络模式
2.4 作战任务网络（TN）
作战任务网络是两层超网络，包括任务层网络和行动层网络，分别实现在任务及作战效能层面对作战过程的描述。任务层主要实现对任务的逐层分解，将顶层的作战使命分解到适合分析评估的子任务。行动层是以作战行动为节点、行动间的因果逻辑为边构成的网络。作战行动有明确的作战意图或作战任务要求，由一组相关活动聚合而成。
展叶期施肥时间对4个指标的影响均不显著，说明该因素在复色紫薇的施肥策略制定中没有实践意义。花期施肥时间对花期持续天数的影响达极显著水平，对其他3个指标的影响不显著。1水平显著优于2水平，说明始花期追肥的效果要强于盛花期，有利于延长单株花期持续天数。
论“多元文化教育”对边疆民族地区舞蹈教育的意义——以云南艺术学院舞蹈教学为例………………………………………李 华，农布七林（85）
TN=（GT，GA，ETA）
其中，GT=（VT，ET）为任务网络，为分层的树状结构，也可称为分级任务树，VT为各级任务节点集合，根节点为作战使命，叶子节点为粒度适宜的子任务，ET为节点间的关系集合。GA=（VA，EA）为行动网络，VA为作战行动节点集合，EA为行动之间的关系集合，主要包括协同和因果两种关系。ETA为任务网络GT与行动网络GA之间的网际关系，子任务叶子节点一般对应一个或多个作战行动节点。
3 基于模型的分析
基于模型的分析过程为：首先对研究的军事问题进行定性分析，将军事问题转换为体系分析问题；然后，构建指标体系［13-16］，实例化分层模型，采集模型的特征参数，形成基础指标集；最后，建立基础指标与分析指标间的关系得出分析结果，对问题进行定性定量分析得出有意义的结论。基于模型的分析主要包括各层网络特征指标的采集和基于各层指标的综合分析两部分，在这个过程中需综合运用复杂网络及数据挖掘相关技术。
3.1 各层网络特征指标采集
对实例化后分层模型指标的采集和分析反应体系对抗不同层面的特征。作战事件网络侧重从微观层次描述体系的演化过程，含有丰富的时间信息，以作战单元为节点描述了体系对抗的时序结构和拓扑机构，可以提取指标包括（但不限于）：时序可达性、节点相对重要性、平均时间效率等。作战活动网络侧重从中观尺度对活动的组织和对抗中形成的固定结构进行分析，可提取具有明确军事层面语义信息的对抗活动结构，如频繁子图、网络元图、网络结构系数等。作战任务网络关注体系效能与作战行动之间的关系，可以提取关键行动、任务完成度、任务完成概率等指标。
我斟酌一下，觉得高文鹏不是危言耸听。因为我一直在跑订单，越跑越难，越跑越不容易，横岗、公明厂家的订单少了，淡水和长安的厂家已经没有订单了。中汕厂要不是阿花把江锋搞掂了，只怕也保不住。只是我不太敏感，没把市场不稳定与国外联系到一起，更没想到会与美国有关，也没听说美国闹了什么危机。
3.2 基于分层指标的综合分析
作战事件网络（EN）是含有精确时间信息的时序网络（Temporal Network），实现对体系对抗过程的微观层面的详细描述，节点表示各作战单元、空间节点及作战目标，连边表示作战单元间的交互事件。作战单元为作战体系的基本组分，描述粒度为具有自主行为能力的作战实体，包括指挥决策机构、各作战部队、保障基地、装备设施等。为了描述作战体系的空间结构这里引入了空间节点。空间节点可以是精确的地理位置、限定的地理区域或规定的线路。当作战单元进入、占据、离开或攻击空间节点时，都会产生交互事件。为描述作战单元或作战目标状态的改变引入态势节点，当作战单元状态改变或作战目标节点被侦获后产生交互事件。作战目标为敌方体系中的节点，是作战体系侦察或攻击的对象。为表述方便，如无特殊说明将作战单元、空间节点及作战目标统称为作战单元。交互事件是对作战单元间交互行为的描述，含有精确的时间信息，表示作战单元间的一次交互及各自状态的改变。
不过说实话，呼伦对专家并不抱多大希望。他要写成这篇文章，其实还是虚荣心在做怪。三万字啊，多大的篇幅！拿给同事们看，他们从此还不得高看他呼伦一眼？——何况还有稿费。——何况还能给单调的日子找些事做。——何况还是国内空白。——何况，还真的有可能成为专家。
4 模型应用实例
4.1 基于推演数据的模型实例化
本文使用国防大学组织的某次联合战役对抗推演积累的某一阶段推演数据实例化模型。想定中本阶段主要作战任务为瘫痪敌作战体系、夺取制权，作战编成包含多种类型作战力量。模型的生成需要针对推演数据特点，结合想定相关背景知识，采用多种数据处理方法对推演记录的数据库、事件报告、交换文档、会议记录等进行挖掘分析。生成的分层模型以格式化的形式存放于数据库中，可以采用多种可视化样式对其表现，由于涉密原因，这里不列出模型数据。
4.2 基于模型的分析举例
4.2.1 作战事件网络分析
定义7 作战任务网络（TN）是一个超网络：
基于作战事件网络的分析侧重从时间维度对体系结构演化进行分析，可以基于时序网络（temporal network）特征参数提取具有军事意义的指标［17］。
指挥时延为指挥指令下达事件与指挥指令反馈事件的时间间隔长度，可以反映指控网络的效能。下页图3 为指挥事件延迟变化曲线，图中（褐色MOVE 线）为部队机动指挥事件延迟曲线，可以看出对前出部队机动的指挥时延随着推演进程快速增加，反应随着部队的推进由于敌方干扰、通信链路延长等原因导致指控效率严重降低。图中（红色曲线）为对空中编队的指挥延迟曲线，可以看出一直在波动，反应多种对抗因素的综合效果。图中其他曲线，由于在己方防区内，指控事件时延变化不大。
为防止保险公司面临超赔风险，《通知》明确提出，试点经办机构应高度重视通过再保险转移分散大灾风险，确保试点的稳健性和可持续性。原则上，试点险种应将不低于20%的风险成数分保给中国农业保险再保险共同体。
图3 指挥时延分析
作战活动网络是含有多个节点类型和多个连边类型的异构信息网络，从作战活动组织结构的角度对体系对抗过程进行描述。作战活动网络的节点为异质节点，表示各种类型的作战活动，如指挥活动、侦察活动、打击活动等；作战活动异构网络连边也为异质连边，表示活动间的各种关系，如指控、情报支援、火力协同等。在作战事件网络中，作战活动表示为序列相关事件，作战活动网络由作战事件网络加入相关信息后聚合而成。
图4 事件频次分析
4.2.2 作战活动网络分析
图8中橡胶粉掺量为0%的PVA-ECC基准试件，其韧性数据基于文献[13]。图8结果表明，橡胶粉掺量为10%的复合材料各压缩韧性指数明显大于基准复合材料；当掺量提高至20%时，压缩韧性指数基本与基准试件相同。因此，从压缩韧性角度分析，10%的橡胶粉掺量有利于提高试件压缩韧性、延性及耗能能力。同时，前述结果表明，10%掺量试件抗压强度与基准试件相近。
图5 作战活动网络元图
基于作战活动网络的分析侧重从作战活动的组织角度对作战体系进行分析，可利用基于元图的语义相关性方法进行分析［18］。图5 为作战活动网络的元图，表示作战活动间形成的固定结构，其中A表示两个或多个打击活动针对相同的目标在特定时间内进行协同打击，B 表示对目标打击后进行评估，C 表示侦获目标后对其进行快速打击，活动期间形成的固定结构可以反映体系对抗的组织程度。
在行业发展站在新起点的同时，企业发展也步入新的历程。对于国内钾肥生产企业来说，中小型钾肥生产企业或将会加速淘汰进度，而大中型企业单一产品销售模式拖累企业转型升级。因此，2018年行业的发展趋势将是继续整合传统资源，降低生产成本，优化传统产能，积极进行产品结构调整。同时，通过技术和服务升级，加快提升农化服务水平。并通过平衡进口与国产钾肥供给总量，稳定市场供需。此外，应当加快推进供给侧改革，努力提高行业安全环保水平。大力拓展国际市场，保障行业平稳健康发展。
图6 中A 图为利用元图A 对协同打击活动的分析，可以看出前期由于采取计划协同方式组织打击，协同打击活动较多；图B、C 为利用元图B、C 提取的打击评估和侦察打击活动的分析，可以看出在第一波次打击后快速组织了评估行动，中间阶段虽然进行了大量的侦察（基于作战事件网络分析结论），由于没有打击活动，因此，也没有形成打击评估或侦察打击固定结构。
图6 打击活动分析
4.2.3 作战任务网络分析
图7 任务效能评估矩阵
作战任务网络为从任务和作战行动层面对体系整体能力进行分析提供了较好的支撑。由于子任务与作战行动建立了明确的联系，并且子任务具有明确的目标约束（如完成效果、完成时间等），同时作战行动被描述的很清楚，所以一方面可以很方便地得出体系的效能，另一方面可以对影响任务完成的关键活动进行定位和分析。图7 是对此阶段对抗的任务效能评估图谱，对体系整体效能和各级任务完成情况能给出清晰的结论。图中颜色较浅的斑块代表完成不好的任务，可以进一步追溯原因。研究发现此作战任务为“攻击并占领某地域”，作战行动有“对防卫目标攻击行动”、“部队机动开进”、“打击驻守部队”组成，由于“部队机动开进”行动效果不好，导致后续行动在特定时间点前难以完成，最终影响该作战任务的完成。
对给排水管道进行布置、设计时应结合整个矿山总图规划。在管线设计过程中，要充分考虑管线的可用性，在可用性的基础上再考虑安全性。此外，还需对管线布置的简洁性和美观性进行优化。给排水管道布置、设计包含以下内容：
计算节点的生命区间要包含节点的所有出边和入边的有效时间。通过遍历并计算所有边的有效时间的并集的最大集合，也就是找到最早的开始点和最晚的结束点。
4.2.4 综合分析
三层结构模型在分析中不是独立的，分析中要综合应用各层提取的指标和结果。如：体系对作战协同的分析，从作战事件网络提取指控效率、侦察效率、机动效率、打击链长度等反应体系时间相关指标；从作战活动网络提取作战活动组织的有序性指标；从作战任务网络提取整体效能指标。对各层指标综合分析才能得出科学的结论：在对抗开始阶段，由于采取计划协同对固定目标进行打击，形成大量的打击协同结构，且阶段任务完成率高，可以得出此阶段计划协同对打击固定目标效果较好；而对抗末段，形成的侦察打击、打击评估、协同打击活动结构较多，得出此阶段临机协同对机动目标协同打击效果较好。
5 结论
作战体系效能评估及复杂性机理分析是作战体系能力建设、作战筹划以及作战分析的基础，有着十分迫切的现实需求。采用仿真方法构造贴近真实的战场环境并组织对抗推演，是解决体系分析问题的有效手段，但如何从推演获取的仿真数据中挖掘出有价值的信息得出有意义的结论，还没有很好的解决方案。本文提出了作战体系分层模型，从微观对抗事件、中观作战活动和宏观作战任务3 个层次对体系作战进行了描述，是贴近复杂问题认知习惯的描述方法，也是推演大数据处理和组织的有效方法，可以有效描述作战体系结构演化特性、提取具有明确军事意义的指标、支持作战体系复杂性机理的深入分析。现阶段该模型主要应用于指导推演数据的采集和分析，下一步的研究方向将针对体系作战的复杂性机理进行深入分析。
参考文献：
［1］胡晓峰.战争工程论：走向信息时代的战争方法学［M］.北京：国防大学出版社，2012.
［2］CARES J.分布式网络化作战——网络中心战基础［M］.于全，译.北京：北京邮电大学出版社，2006：45-86.
［3］ DEKKER A H. Social network analysis in military headquarters using CAVALIER［C］// Proceedings of Fifth International Command and Control Research and Technology Symposium，2000：24-26.
［4］DEKKER A. Applying social network analysis concepts to military C4ISR architectures ［J］. Connections，2002，24（3）：93-103
［5］王斌，谭东风，凌云翔.基于复杂网络的作战描述模型研究［J］.指挥控制与仿真，2007，29（4）：12-16.
［6］胡晓峰，贺筱媛，铙德虎，等.基于复杂网络的体系作战指挥与协同机理分析方法研究［J］. 指挥与控制学报，2015，1（1）：5-13.
［7］胡晓峰，贺筱媛，饶德虎.基于复杂网络的体系作战协同能力分析方法研究［J］.复杂系统与复杂性科学，2015，12（2）：9-17.
［8］王飞，司光亚，荣明，等.武器装备体系的异质超网模型［J］.系统工程与电子技术，2015，37（9）：2052-2060.
［9］罗爱民，刘俊先，曹江，等.网络信息体系概念与制胜机理研究［J］.指挥与控制学报，2016，2（4）：272-276.
［10］阳东升，强军，黄广连，等.信息时代作战体系的概念模型及其描述［J］. 军事运筹与系统工程，2009，23（1）：3-8.
［11］RYOO M S，AGGARWAL J K.Recognition of composite human activities through context-free grammar based representation ［C］// Computer Vision and Pattern Recognition，2006 IEEE computer Society Conference on.IEEE，2006，2：1709-1718.
［12］SUN Y Z，HAN J W. Mining heterogeneous information networks：principles and methodologies［R］.Synthesis Lectures on Data Mining and Knowledge Discovery 3.2，2012：1-159.
［13］丁剑飞，司光亚，杨镜宇，等.关于体系作战效能评估指标体系构建方法的研究分析［J］. 指挥与控制学报，2016，2（3）：239-242.
［14］司光亚，高翔，刘洋，等.基于仿真大数据的效能评估指标体系构建方法［J］.大数据，2016（4）：57-68.
［15］王红霞，冯艳君.基于复杂网络理论的C2 组织结构［J］.火力与指挥控制，2016，41（1）：125-129.
［16］罗小明，朱延雷，何榕.基于复杂网络的武器装备体系贡献度评估分析方法［J］.火力与指挥控制，2017，42（2）：83-87.
［17］HOLME P，SARAMAKI J.Temporal networks［J］.Physics Reports，2012，519（3）：97-125.
［18］YUAN F，WENQING L，ZHENG W，et al. Semantic proximity search on graphs with metagraph-based learning［C］//IEEE Iternational Conference on Data Engineering.DOI：10.1109/ICDE.2016.7498247.
A New Method of Building Multilayer Analysis Model for Investigating Capabilities of Operation SoS
LU Min-yu，SI Guang-ya，TANG Ben-fu，ZHAO Peng，WANG Fei
（School of Joint Operation，National Defense University，Beijing 100091，China）
Abstract： In this paper，a method is proposed to model the joint operation SoS that charactered by information oriented，network interaction and structure dynamic evolutionary，and a multilayer analysis model is composed of event network，activity network and task network that describe the procedure of SoS conflict from three level. Further，a methodology based on the multilayer analysis model is developed and experiment has been made by utilizing the simulating data collected from the manoeuvre.
Key words： operation SoS，SoS operational capability，multilayer analysis model，effectiveness evaluation
鲁敏育，男，1977 年出生，吉林四平人，博士，高级工程师。重大项目团队核心成员。长期从事战略对抗模拟系统设计、复杂作战体系建模与效能评估等相关研究。研究成果获军內科技进步二等奖1 项，三等奖5 项。作为项目负责人及主要参与者共同承担各类科研和工程建设任务20 余项，包括国家级自然科学基金、军内重点科研、装备预研、军内研究生资助项目、重大装备系统建设等。
中图分类号： TJ01
文献标识码： A
DOI： 10.3969/j.issn.1002-0640.2019.09.001
引用格式 ：鲁敏育，司光亚，唐本富，等.一种面向作战体系能力分析的分层模型构建方法［J］.火力与指挥控制，2019，44（9）：1-6.
文章编号： 1002-0640（2019）09-0001-06
*基金项目： 国家自然科学基金资助项目（U1435218）
Citation format： LU M Y，SI G Y，TANG B F，et al.A new method of building multilayer analysis model for investigating the capabilities of operation SoS ［J］.Fire Control & Command Control，2019，44（9）：1-6.
标签：作战协同论文; 作战体系论文; 分层模型论文; 效能评估论文; 国防大学联合作战学院论文;