作战系统的同步性能研究
邓 青1，薛 青1，陈 琳1，于屏岗2
(1.陆军装甲兵学院， 北京 100072； 2.国防大学， 北京 100091)
摘要 ：在研究作战同步概念的基础上，提出了一种基于决策同步的作战系统同步性能分析方法，通过对战场态势和决策方案进行交互，不断调整各个决策方案达成作战同步；建立了作战同步性能评价指标，比较不同作战系统的同步性能差异；实验结果表明：容纳度影响作战系统最终决策的分歧，决策接受度影响最终决策的时间，作战系统的作战同步性能与作战系统复杂网络拓扑结构相关，可以通过改进作战系统的组织指挥结构提高作战同步性能。
关键词 ：决策同步；作战系统；复杂网络；作战同步
作战同步的概念源于“网络中心战”[1]概念框架，并且已经成为核心概念之一。作战同步即构成作战系统复杂网络的各个作战单元，通过网络实现共享战场信息；通过协同决策，达成对战场态势的一致理解；在共同目标的牵引下，实现各个作战单元协调一致的行动，以取得更好的作战效果。良好的作战同步在实际作战中具有重要作用，能达到加快作战节奏、降低风险、减少成本、提高作战效能的目的。
本文基于决策同步算法研究作战同步问题，通过对不同拓扑结构的作战系统间的对抗交战数值仿真实验，验证了算法的可行性，得出同步性能较优、作战效果较好的作战系统复杂网络结构。
1 作战同步
在最初的“网络中心战”概念框架中，作战同步更多的意味着自同步[2]。自同步的概念强调的是在确定的规则下最大限度的增加作战系统的整体反应速度[3-5]，从而获得作战优势，也可以认为自同步是实现加快整体行动节奏和反应速度的目标。新的网络中心作战概念框架中作战同步的概念则侧重于作为结果的同步，而不是像自同步那样作为一种具体的方法或交互模式。在该框架下，作战系统追求的目标是决策同步以及由此带来的行动同步。
2015年4月2日，财政部、住房城乡建设部、水利部公示了2015年海绵城市建设试点城市名单，池州市名列其中。海绵城市是指城市能够像海绵一样，在适应环境变化和应对自然灾害等方面具有良好的“弹性”，下雨时吸水、蓄水、渗水、净水，需要时将蓄存的水“释放”并加以利用。
决策同步之所以重要，是因为作战行动尤其是信息化条件下的作战行动是在上级指挥机构的统一指挥之下，各个构成复杂的参战部队共同实施的。而不同指挥层次的作战单位、同一指挥层次的不同作战单元对于当前的战场态势都可能形成各自的判读，这些对战场态势的判读可能由于掌握的信息不全或者关注点不同而产生分歧甚至相互矛盾，进而可能影响最终的决策。以这种带有偏差甚至矛盾的决策指导展开作战行动，很难达到预期的作战效果。决策同步追求的就是各个作战单元在充分共享战场态势信息的基础上，相互沟通，尽量形成统一一致的决策，以指导作战行动。
基于以上认识，本文抽象理解作战同步为：
定义 1 作战系统中各作战单元在决策同步的基础上形成整体作战意图，并依此意图以最快速度展开协同作战行动。
该定义包含两层含义：一是尽可能多的作战单元基于决策同步采取协同一致的行动；二是尽可能短的达到决策同步，这实际上是明确了评价作战系统作战同步性能的指标。
对照组原发性高血压患者接受美托洛尔治疗,药物口服,每天用药1次,每次剂量为47.5mg,治疗1周后,若患者的血压水平未改善,则增加剂量为95mg。
2 决策同步算法
为便于描述，给出以下定义：
定义 2 沟通是社会成员互相听取意见并相互妥协的过程，表现在沟通过程中大家的思想观点相互影响和调整[6-8]。
定义 3 决策同步是指各个作战单元在充分共享战场态势的基础上，经过沟通形成的决策过程。
在实际作战中，大到作战方案，小到某个敌情的评判，一开始己方各个作战单元的判断意见客观上是很难做到一致的，有时甚至是相互矛盾的。但在形成决策的过程中，各作战单元可以通过沟通机制来交换意见，根据其他作战单元的意见来调整自己的意见，最终会使整个群体形成一致意见、对立意见等若干不同的意见。在网络中心作战概念框架中[2]，体现了决策同步的这一过程，即在共享战场态势感知信息的基础上，决策同步的水平直接决定了各作战实体行动的同步性，并最终影响到作战的效果。
2.1 决策同步的过程
决策同步算法将作战系统复杂网络中的每个节点看成是一个agent，每个agent可以具有不同的决策水平。设agent(i )在t 时刻对某个问题的意见为a i (t )∈[0,1]。当agent(i )与agent(j )交换意见时，若二者的意见差异大于一个给定的阈值f ij ∈(0,1)，即|a i (t )-a j (t )|>f ij ，则各自维持自己原来的意见；否则，就相互妥协并调整各自的意见：
2018年9月19日-22日，以驱动数字中国为主题，以引领云计算行业创新发展的云栖大会在杭州云栖小镇盛大开幕，来自全国各企业12万人参加，云南电网公司信息中心受邀发表“云电智云”专题演讲。
a i (t +1)=a i (t )-m i |a i (t )-a j (t )|
(1)
a j (t +1)=a j (t )-m j |a j (t )-a i (t )|
(2)
继电保护装置的整机生产测试主要包含以下三个方面的测试：1.耐压测试；2装置接点测试；3交流头精度校准（针对非数字化装置）。装置硬接点测试主要包含装置开入、开出测试，通信接点测试，对时接点测试四大部分。通信接点测试又包含串口通讯测试，网口测试，光口测试等。由此可见，保护装置的整机生产测试过程十分繁琐。
其中，m i ∈(0,0.5)，m j ∈(0,0.5)。m i 值越大，说明agent(i )对agent(j )决策的接受程度越大；反之，则其接受程度越小。m i 、m j 体现了个体agent(i )、agent(j )对其他agent的决策接受度，f ij 则反映了agent(i )和agent(j )之间相互容纳的程度。f ij 越大，说明二者之间容纳度越高，反之则容纳度越低。为简化问题，假定agent间的容纳度是对等的，即f ij =f ji 。
elsea i (t +1)=a i (t )
(3)
(4)
当多个agent之间同时展开决策同步时，每个agent在综合所有其他agent的决策基础上，对自己的决策进行修改如下：
(5)
其中，
是与agent(i )相连的其他n 个agent决策的平均值；f in 为一给定的阈值，且f in ∈(0,1)。
碱提：准确称取羊肚菌粉于试管中，加入一定浓度的氢氧化钠溶液，放置恒温水浴锅中碱提，离心，分离上清液和滤渣。
2.2 同步性能评价指标
奶牛春秋两季配种受胎率最高，而夏季最低，这是由于热应激影响精子的成熟和精液成分，造成公牛性欲低下。另外，影响母牛卵细胞的分化、发育、着床，发情频率明显下降。
(6)
此外，作战系统的同步性能还跟实现最终决策所需要沟通的次数N 有关。需要的沟通次数N 越多，则同步性能越低；反之，则越高。
(7)
由式(7)可知，任一时刻，各agent决策的相对意见分散度
越小，各agent之间决策的离散程度越小，整体决策越统一，这表明各作战agent对战场态势的感知共享程度越高，作战同步性能越好。因此，此处以任一时刻的决策相对分散度来表征该时刻作战系统的作战同步性能指标
越小，则系统的作战同步性能越好。
目前，全国开设食品类专业高职院校有56所左右，而且几乎所有的高职食品类专业，如食品加工技术、食品营养与检测、食品质量与安全、农产品检验、食品药品监督管理等在人才培养方案中均设计和开设了食品质量安全管理类课程。由此可见，“食品质量安全管理”课程对于食品类专业的重要性，其课程设置的科学性与否在某种程度上制约着高职食品人才培养质量。
其中，
表示t 时刻n 个agent决策的平均值。考虑到作战系统中各个agent的初始决策的影响，则t 时刻n 个agent的决策相对分散度为
酒泉—湖南±800kV高压直流输电线路工程由国网甘肃送变电工程公司承建，完成跨越多条铁路和公路的1处110kV输电线路和2处110kV铁路的贯通线和自闭线的导地线跨越施工任务。酒湖线2152#和2153#2基塔距离为656m，具体工程实施中，因受地形干扰，搭设铁路跨越架时造成防护网下垂和跨越架倒塌侵线。项目部安排专人监护，对两端跨越架进行加固，并对防护网进行分体连接，保障了项目工程的安全性。该项目针对跨越施工问题开展现场勘测、方案设计等筹备工作，在具体工程实施中，严格把控项目中涉及的高压输电线路施工，优选科学的检修技术。本文在该工程案例的基础上对高压输电线路施工和检修技术进行分析。
2.3 算法流程
输入：随机的各作战agent初始决策意见a i0 ，其中，i ∈(1,n )。
输出：决策意见相对分散度
Step 1：初始化。
Step 1.1：确定生成网络的种类、规模等参数。
Step 1.2：随机产生各个agent的不同初始意见。
Step 1.3：确定agent的相互容纳度f ij 和意见接受度m i 。
Step 2.1：确定交互策略。假定agent间只要有边连接，就进行交互。
3.教材上的演示实验虽然揭示了影响滑动摩擦力大小的两个因素，但针对性不强，不容易使学生深刻地理解其物理本质。
Step 2：交换意见，进行决策同步。
由于作战系统中各个agent的初始决策的不一致性，虽然经过前述的决策同步过程，但每一交战时刻各agent的决策还是会存在一定的分歧。以统计学上求一组数据的离散度的方法，以决策离散度θ t 来表示某一交战时刻各agent的决策相互离散的程度，则t 时刻n 个agent的决策绝对分散度θ t 为
Step 2.2：agent之间按照给定的交互策略和规则进行交互，并调整己方决策。
Step 2.3：回到第二步直到交互进行了预定的次数为止。
回库车次与出车车次数相差越多，代表车次对应的列车的日运行里程数越大。以编号为1的计划为例，出库车次为0102，回库车次为0135，即需要跑34个单趟。晚班调度只对除晚高峰之外的车次进行安排，晚高峰车次由早班调度在出车前根据车组实际状况进行安排。
Step 3：结果输出：记录输出每一次同步后各个agent的决策值。
Step 4：计算并输出决策意见相对分散度
Step 4.1：根据式(6)计算出任一时刻各agent决策意见绝对分散度θ t 。
Step 4.2：根据式(7)计算出任一时刻各agent决策意见相对分散度
决策同步算法流程如图1所示。
图1 决策同步算法流程
3 实验分析
3.1 单方作战系统复杂网络同步性能分析
为了分析作战系统复杂网络模型的同步性能，以无标度复杂网络模型对单方作战系统进行分析。实验时，为了分析同步性能与决策接受度、容纳度之间的关系，采取分别固定决策接受度和容纳度的方式进行，结果如表1、表2所示。
表1 固定决策接受度m i =0.2单方作战系统复杂网络模型的同步性能
表2 固定容纳度f ij =0.2单方作战系统复杂网络模型的同步性能
1) 容纳度f ij 对同步性能的影响。从表1可以看出，在固定决策接受度m i =0.2的情况下，随着容纳度f ij 的增加，单方作战系统复杂网络模型最终形成的决策个数也相应变少(从4个减少到1个)，说明作战系统复杂网络模型的容纳度f ij 决定了整个作战系统复杂网络形成的最终决策的个数。容纳度f ij 越大，最终形成的决策个数也越少；反之，则最终形成的决策个数也越多。给作战的启示是，参与决策的单元越能够考虑其他单元的决策，最终形成一致决策的机会越高。与此同时，整体上形成最终决策所需要的沟通次数也有明显的增多，说明随着容纳度f ij 的增加，形成最终决策所需要耗费的时间也可能增加。
2) 决策接受度m i 对同步性能的影响。从表2中可以看出，在固定容纳度f ij =0.2的情况下，随着决策接受度m i 的增加，单方作战系统复杂网络模型形成最终决策的所需要进行沟通的次数不断减少(从46次减少到18次)，说明作战系统复杂网络模型中的决策agent(i )的决策接受度m i 决定了整个作战系统复杂网络形成最终决策的时间。决策agent(i )的决策接受度m i 越大，形成最终决策的时间越短；反之，则形成最终决策的时间越长。给作战的启示是，参与决策的单元越愿意听取其他单元的决策，形成最终给决策的时间就越短。同时，从最终形成的决策个数来看，随着决策接受度m i 的增加，虽然最终形成的决策个数有所减少(从3个减少到2个)，但最终仍没有达成整体一致的决策，说明单纯的提高决策接受度m i 并不能有效地减少作战系统整体的决策分歧。
以体育本质为核心竞争力的体育特色小镇建设，首先需要以运动项目为载体。以运动项目作为载体并不在于体育项目数量的多少，而在于项目的专一[12]。如长白山的滑雪小镇，依附于长白山得天独厚的地理环境，对资源进行整合开发，打造出了专注于滑雪这一个运动项目的特色小镇。
地震高振幅异常反射表明有气体存在[22]。小断层也表现为沿断层面的高振幅反射。URU界面之上没有观察到高振幅反射，表明向上迁移的气体圈闭在此或者在URU界面以下。晚侏罗纪Hekkingen地层可能是研究区浅层气体的来源，深部气体对渗漏可能也有贡献作用；图8b展示了来自Loppa高地的重大断裂区域，断层面上有高振幅反射，暗示有气体的存在。少量的断层延伸至海底，这些断层的终止也与海底的小凹陷相一致。
3.2 对抗作战系统复杂网络同步性能分析
为分析网络的拓扑结构对系统作战同步性能的影响，以无标度作战系统复杂网络与随机作战系统网络的对抗进行实验分析。为使关注的焦点聚集在网络的拓扑结构对作战同步性能的影响上，设定实验的初始条件是蓝方为随机作战系统，红方为无标度作战系统。设双方初始兵力均为60个节点(其中20个侦察节点、10个指控节点、30个打击节点)，网络边数都为100条，且双方作战节点的命中概率均为0.1。双方都采取随机的射击策略攻击对方节点。决策接受度m i =0.25，容纳度f ij =0.5。
由上述假设可以看出，对抗双方的作战实力相同，差别只是双方作战子系统的网络拓扑结构不同，也即双方兵力的组织指挥方式不同，则其对抗试验的结果应能反映出作战系统复杂网络的拓扑结构对作战同步性能的影响。
红蓝双方的兵力、同步性能变化分别如图2所示。
图2 考虑同步性能的不同作战系统复杂网络间对抗实验
图2表明：在参战双方实力完全对等的条件下，无标度网络比随机网络体现出了更强的作战能力。在兵力毁伤方面，当蓝方兵力几乎完全被消灭时，红方仍保存有近80%的兵力，体现了绝对的优势；在作战同步性能方面，在交战的前段时间，红方每一时刻的同步性能均明显优于蓝方。在交战时刻4以后，红方的兵力已经基本不再消耗，意味着蓝方已经基本丧失对红方的威胁能力，因此红方的同步性能也基本不再变化；而蓝方则由于兵力的不断消耗，作战子网络的规模不断减小，其决策的同步性能亦有所提高，虽然在相持阶段之后蓝方的同步性能已超过了红方，但由于兵力等方面的巨大差距，己经不能对战斗的结果产生影响。因此，无标度网络在最终消除决策分歧方面要优于随机网络，也即具有无标度网络特征的作战系统更易于达成较为一致的最终决策意见，在同步性方面整体上优于具有随机网络特征的作战系统。
4 结论
本文在研究作战同步概念的基础上，提出了一种基于决策同步的作战系统同步性能分析算法。基于该算法，对具有不同网络拓扑结构的作战系统同步性能展开了实验分析。结果表明，与随机作战系统相比，无标度作战系统的作战同步性能更好。这说明作战系统的作战同步性能与系统的拓扑结构相关，可以通过改进作战系统的组织模式来提高系统的作战同步性能。
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Research of Synchronization in Operation System
DENG Qing1， XUE Qing1， CHEN Lin1， YU Pinggang2
(1.Army Armored Force Institute, Beijing 100072, China；2.National Defense University, Beijing 100091, China)
Abstract : Studying the combat Synchronization concept, this paper proposed a decision-making synchronization method analyzing synchronization of operation system complex network, which adjusted decision-making program to reach combat synchronization by interacting battle situation with decision scheme. Combat synchronization indexes were established to comparing synchronization diversity in different combat systems. The experiment results show that encompassment degree influences ultimate decision divergence and acceptance degree influences ultimate decision time. Besides, combat system synchronization is related with topologic structure of complex network, which can be improved by consummating organization and command structure of combat system.
Key words : decision-making synchronization; combat system; complex network; combat sync
本文引用格式 ：邓青，薛青，陈琳，等.作战系统的同步性能研究[J].兵器装备工程学报，2019,40(3):21-24.
Citation format :DENG Qing，XUE Qing，CHEN Lin, et al.Research of Synchronization in Operation System[J].Journal of Ordnance Equipment Engineering,2019,40(3):21-24.
中图分类号 ：TP391.9
文献标识码： A
文章编号 ：2096-2304(2019)03-0021-04
收稿日期 ：2018-10-25；
修回日期： 2018-12-12
基金项目 ：武器装备军内科研项目(2017ZX06)
作者简介 ：邓青(1985—)，男，博士研究生，主要从事装备作战仿真研究。
doi: 10.11809/bqzbgcxb2019.03.005
(责任编辑 周江川)