一种联合作战动员指挥辅助决策系统的设计与实现

陈 辉，叶培春，颜祥成，许志贵，谭佳伟

（解放军31453 部队，沈阳 110031）

0 引言

国防动员是联结国防建设与经济建设的桥梁和纽带［1］。古人有云“兵马未动，粮草先行”，在第二次世界大战期间，德国进攻苏联一路势如破竹，却在1942 年冬天折戟斯大林格勒战役，食宿、医疗、道路、装备维修等保障跟不上，军事供给资源有限，国防动员资源保障作用发挥有限是其失败的主观原因；2022 年发生的俄乌冲突，初期被世人认为一边倒的战争却持续到现在仍未结束，研究分析俄乌态势情况，一方面乌克兰取得现有战况，依赖于以美为首西方国家军需和快速动员保障的兵员、物资等资源，另一方面俄罗斯顶住乌全面大反攻，也得益于国内物资源源不断的供给保障。由此可见，国家动员效能发挥强弱、资源保障高效与否，往往决定战争走向，甚至国家命运。快速开展动员指挥决策，实时掌握潜力资源、快速动员、精确动员，在联合作战中的地位作用也越来越重要［2］。

1 现状及需求分析

1.1 国防动员现状

经过多年发展，虽然指挥场所与硬件支撑条件已有质的飞跃，动员潜力数据采集信息更加完备，但是受缺乏实战检验、技术发展难以与业务需求紧密结合等客观局限，现有动员信息化支撑手段难以满足新型数字化联合作战动员指挥保障需要［3-5］，主要表现为：

1）信息赋能规划设计不够。信息化条件下体系动员能力生成，核心是打通数据和系统之间壁垒，需要进行一体化、规范化、贯穿战略、战役、战术的统筹设计，动员潜力数据与国防动员信息系统之间结合不紧，业务系统条块化分割明显，统合力度不够，缺乏统一的建设规划和标准，前瞻性不强，地方先进技术和理念没有很好融合，距离体系化还有很大差距。

2）“数据孤岛”现象仍然存在。动员潜力数据涵盖范围还不够，潜力数据采集要素繁琐，采集更新手段比较落后，交换支撑能力不足。军队和地方各个业务系统之间数据链没有打通，自动化引接和更新无法实现，形成多个信息孤岛壁垒，无法支撑国防动员精准化。

3）智能辅助支撑能力不足。用户交互友好性不强，操作使用复杂繁琐，智能化检错匹配推荐不多，没有起到简化动员行动流程、缩短筹划时间的作用；缺少标准支撑，机器无法真正识别，难以完成对方案解析、评估等，动员筹划与行动闭环无法实现，智能化辅助决策少。

1.2 军事需求分析

由此不难发现，如何运用“智能”技术手段，开展“智能动员”指挥体系构建，及时精准地将国防动员潜力转化为战争实力，是目前国防动员指挥的迫切需要，本文从体系化、精准化和智能化3 个方面，系统分析了国防动员指挥军事需求。

1）国防动员体系化。国防动员潜力涉及党政军等多个部门，动员信息和资源涵盖公安、社保、交通、医疗、通信、教育、金融、科技、电力和人防等多个行业，必须从制度上和技术上打通各行业壁垒，明确资源共享责任和使用模式，实现各类国防动员资源跨网系、跨领域统一管理调配，各行业、各类型动员专业力量统一指挥，将国防动员作为一个整体进行筹划设计、加强统筹建设。推动国防动员从保障陆军向保障诸军兵种拓展，从保障传统领域向保障新型领域拓展。面临由单一满足应战需要向战时应战、急时应急、平时服务的多种功能转变，国防动员系统应按照网络信息体系的理念，将各类潜力资源、动员力量和指挥单元等融合一体，实现网络化、服务化、体系化协同运用，达成能力聚合、体系制胜的效果。

2）国防动员精准化。在历次世界局部战争中，交战双方均力求战争动员与军事需求高效对接，精准化日益成为世界主要国家国防动员的鲜明特点［4］。要实现这种转变，至少要做好两个方面的工作。一方面，发挥军事机关面向三军、协调军地的职能作用，通过定期收集、汇总部队军事需求，搞清楚部队在一定时期内“需要什么、需要多少、何时何地需要”等情况。另一方面，充分运用大数据、云计算、区块链等技术手段，动态更新国防动员潜力数据库，及时掌握某一区域潜力资源“有什么、有多少、在哪里、怎么样、找谁征”等情况。只有如此，才能做到部队要多少、地方就动员多少，何时要就何时征，变概略动员为精确动员。

3）国防动员智能化。近年来，世界军事强国纷纷依托人工智能技术，提高军队后勤装备保障水平。从国内外的探索来看，“智慧动员”的愿景已经清晰可见：依托物联网，实时匹配供需信息，快速生成动员任务清单。生产、仓储、物流等各相关领域依据任务清单进行密切协同，实现从市场到战场、从车间到阵地的直达式供给甚至是自动化、无人化供给［5］。构建国防动员大数据平台、动员信息服务体系和动员智能辅助决策系统，实现潜力精准采集分析、信息精准定制服务、决策精准智能辅助、状态精准实时掌握、要素精准复原归位，推动国防动员的智慧转型。

2 总体设计

基于以上现状和军事需求，本文遵循全军指挥信息平台技术规范和构件化的思想设计，以潜力数据“一库管理”，整体态势“一图展示”，支前行动“一案贯通”为总目标，以动员支前任务为牵引，以指挥运用为核心，以详实数据为支撑，围绕行动场景和流程，构建具有鲜明国防动员特色的集成框架，展开系统总体设计，主要包括动员指挥业务流程设计、系统体系架构设计和功能模块设计。通过对动员潜力资源数据按需采集、分类存储、智能分析，实现任务需求和人员、物资等力量资源的智能匹配，快速自动生成动员行动辅助决策方案。

2.1 业务流程设计

系统聚焦“任务—程序—决策—方案”等指挥行动，围绕国防动员支前行动场景，将联合作战动员指挥业务流程划分为五大部分，分别是行动目标、任务理解、潜力分析、能力比对和方案优选，如图1 所示。

图1 联合作战动员指挥业务流程Fig.1 Business process of operations mobilization command

1）行动目标。主要是将联合作战行动任务结构化分解为上级决心、动员行动的过程。动员行动可分为动员类型、动员对象、动员规模、动员地域和担负任务等要素。

2）任务理解。主要是根据上级决心和任务目标，准确研判当前行动的保障任务，辅助指挥员快速理解当前动员需求的过程。

3）潜力分析。主要是对接动员数据、核实动员潜力、把控动员规模，根据动员比例和动员规模进行任务分配的过程。

4）能力比对。主要是对任务地域相关物资储备情况进行分析计算，对后备力量、民用运力、动员任务等作战能力情况进行比对分析的过程。

5）方案优选。主要是依据动员对象、动员规模、动员时限等要素，生成多套动员方案，并在图上对比展示，供指挥员选择的过程。

2.2 体系架构设计

联合作战动员指挥智能辅助决策系统遵循全军指挥信息平台技术规范和构件化的思想设计，按照“四化五层”网络信息体系建设总体架构，构建数据管理、图层管理、态势管理、方案管理、任务管理、查询分析、业务辅助等工具模块，提供数据服务、GIS 服务、方案服务和态势服务，提供业务大屏、潜力管理、潜力分析、方案管理和辅助决策等应用，支撑联合作战动员指挥“五保一抓”动员行动指挥运用，如图2 所示。

图2 联合作战动员指挥智能辅助决策系统体系架构Fig.2 Architecture of joint operations mobilization command intelligent assistant decision system

2.3 功能模块设计

联合作战动员指挥智能辅助决策系统采用B/S结构，以国防动员综合数据库为底层支撑，以地理信息平台为集成框架，在一张电子地图上实现国防动员潜力数据库、地理空间信息数据库和交通动态监控数据库信息，在整个二维、三维战场环境中的分类、分级可控显示，实现“以图查库”、“以库查图”等多种方式的目标快速定位、属性实时查询和各种统计分析功能，并能将结果以图、文、报表等方式向外提供服务。

系统由两大应用子系统、10 个模块组成。两大应用子系统分别为动员决策分析应用和动员方案制定应用，具备业务引导和流程控制能力，如下页图3 所示。

图3 联合作战动员指挥智能辅助决策系统功能架构Fig.3 Function architecture of joint operations mobilization command intelligent assistant decision system

3 关键技术及实现途径

3.1 数据模型体系与一致性管理技术

3.1.1 关键技术描述

作战数据融合应用涉及多元作战力量在多维作战空间进行多层次（战役战术一体）的知识密集型工作，需要大量数据、模型和规则的支撑，同时数据、模型和规则体系之间也存在复杂的关联关系，如何从总体上把握联合作战动员指挥任务规划的数据、模型、规则体系建设需求，对数据、模型、规则体系进行整体设计、统一组织和综合服务，是一个重大挑战。数据、模型、规则体系的需求分析不好、方案设计不好、组织管理不好，作战数据融合就难以真正发挥作用。

3.1.2 实现途径

1）分别建立数据体系、模型体系、规则体系的金字塔，自顶向下，按照科学方法逐层展开，使得体系框架具备完整性、体系内容可扩展性。

2）基于先进的概念建模——对象过程建模技术，分别对数据单元、模型单元、规则单元进行元建模，建立数据语境、模型语用、规则语义。

3）基于数据单元、模型单元、规则单元的元模型，结合其在数据体系金字塔、模型体系金字塔、规则体系塔中的位置，对每个单元进行唯一编码，编码信息中既要包含层次、类型、范畴信息，又要包含相关的语境、语用、语义信息，对于含有地理信息的数据，对其加上时空编码；通过唯一标码，获取数据单元、模型单元和规则单元中的所有关键信息。

4）基于特征模型（Feature Model）扩展对象过程建模技术，分别对数据体系、模型体系、规则体系中的数据单元、模型单元和规则单位进行组织管理，建立起数据库、模型库和规则库的顶层索引。

5）由于每个数据单元、模型单元和规则单元在入库时必须加盖唯一编码，并且这个编码中包含了相应的语法、语义和语用信息，因此，在数据单元、模型单元和规则单元检入资源库时，就会进行一致性检查和版本维护，对于来自不同来源的数据、模型、规则单元包含同样信息的不再重复入库，对于包含冲突信息单元的，则分别通过数据清洗、模型再封装、规则修改等操作进行冲突消解，这样可以维护资源的一致性。

3.2 基于多源数据融合的态势生成展现技术

3.2.1 关键技术描述

针对态势数据格式类型繁杂、定义术语繁多、应用维度多种、需求表述多样、组织关联复杂、知识难以共享互联等问题，重点研究面向时空大数据的多源态势数据融合技术，建立多尺度、多维度的态势数据关联关系，并实现动态维护，为国防动员态势数据的智能检索和挖掘分析以及知识图谱的构建等提供支撑。

3.2.2 实现途径

1）多源态势数据融合。首先，进行时空统一和报文语义统一等处理，并对信源进行优化处理；其次，构建统一的数据融合规则库，分别开展实时和非实时数据融合处理，主要包括轨迹跟踪、属性关联和数据去重等；再次，对实时和非实时融合信息进行多源信息融合处理，包括语义分析、属性关联等，输出完整的多源融合信息，生成多源融合产品；最后，在多源融合产品库的基础上进行融合知识提取，将提取或优化的融合规则补充完整至多源融合规则库，实现多源态势数据融合处理的闭环及持续优化，提供多维度、多角度的联合作战动员指挥态势。

2）态势数据关联生成。构建多源数据的组织关联模型，设计数据组织关联的系统框架，针对建立的关联关系，实现高效地对数据组织关联关系进行存储与管理，以利于进一步挖掘和分析。突破多源数据的数据组织关联技术，通过关联关系自动分类、冗余检查和动态建立，实现从累积的海量信息中发现有价值的态势信息。

3）态势图一致性生成。一是从信息内容、粒度、时效性等方面，将指挥员对态势信息的定制需求进行规范化描述；二是通过多源融合处理生成系统唯一、无歧义的态势信息，并借助多维态势数据关联组织方式，确保态势信息在描述、存储、更新、查询和分发等过程的一致性。

3.3 基于探索性分析的方案评估技术

3.3.1 关键技术描述

针对当前联合作战动员指挥方案评估主要以决策人员经验判断为依据，缺乏规范、准确的量化方法等问题，需要以战场态势和情况研判结论为依据，综合研究联合作战动员指挥方案定量化评估技术。根据探索性分析方法解决复杂系统效能评估问题的思路，通过开展联合作战动员指挥方案作战方案评估，构建作战方案探索空间、多分辨率评估模型和多层级评估指标体系，分析各投送方案的可行性，评估不同投送方案效能，为指挥员决策提供及时有效的反馈，对优化联合作战动员指挥方案、提高指挥决策水平具有重要作用。

3.3.2 实现途径

1）方案基础属性值，包括方案名称、拟制单位、拟制人、拟制时间、拟制级别、适用类型等，此部分不作计算评估。结构化方案内容，对结构化方案各结构因子给定计算规则，对新方案各因子综合计算，给出评估结果。

2）构建3 级评估指标体系，最底层为方案要点描述指标，用以描述方案内容；中间层为方案质效评估指标，用以评估方案质效；最高层为质效指数，对中间层方案质效评估指标进行聚合，对不同方案质效进行比较。

3）建立多分辨率评估模型，模型底层为联合作战动员指挥方案高分辨率模型，能够全面掌握方案内容及边境条件情况，分析得出各种不确定因素对方案质效的影响；高层建立指标聚合低分辨率模型，将方案质效评估指标聚合为方案质效指数，便于体现决策偏好，简化探索问题，评估方案优劣。

4 系统功能运用

本文面向部队机动投送场景，按照“行动目标、任务理解、潜力分析、能力比对、方案优选”的业务流程，综合集成动员潜力、基础设施、专业保障队伍、民用运力等模拟数据，对系统功能进行运用，通过对动员支前力量（民用运力、保障队伍）和资源（基础设施、综合补给点）的精准匹配，快速生成机动投送动员方案，为部队快速机动提供综合保障支撑。

4.1 行动目标

从任务列表中选择“机动投送任务”，进行任务的受领，展开“卡牌式”任务清单。包含上级决心、任务概览和动员内容，并可以用鼠标点击进行轮播，从动员内容中可以看到当前任务。

4.2 任务理解

根据任务目标，准确研判机动投送的保障任务，辅助快速理解当前动员需求。从图4 可明确当前任务和完成时限，同步呈现需求清单和需求态势的分布。默认按6 类国防动员专业保障力量和民用运力（车辆类型数量、驾驶员数量）逐行列表展示。路线设置功能可选择所选通道中的3 种机动路线（高速公路、普通公路和铁路）并明确休息间隔（每X公里休息一次），确定后可在GIS 大屏主体中高亮显示当前路线并自动生成综合补给地点。每个补给点的弹窗可单独设置保障力量的需求，GIS 地图上展示各项民用运力交接位置的分布情况，形成机动投送的整体态势。

图4 行动目标原型图Fig.4 Prototype diagram of action goal

图5 任务理解原型图Fig.5 Prototype diagram of task understanding

图6 潜力分析原型图Fig.6 Prototype diagram of potential analysis

图7 能力对比原型图Fig.7 Prototype diagram of ability comparison

图8 方案优选原型图Fig.8 Prototype diagram of scheme optimization

4.3 潜力分析

根据部队规模、保障项目内容进行通道基础设施、专业保障力量建设、民用运力资源的专项核查。主要核查路型路况通行能力和力量编组、综合补给点布局、装备物资器材预置预储等综合保障能力。可调阅任务路线沿线中的各类保障力量的潜力分布情况，选择每项潜力可查看对应潜力资源具体列表。

4.4 能力对比

按照所选路线快速机动、调头变道、临时休整、综合保障、民用运力等5 项机动投送保障能力进行分析比对。生成方案后，通过切换可显示所选通道路线的快速机动、调头变道、临时休整、综合保障、民用运力（如重装运输车和驾驶员）等5 项能力与机动路线需求的比对结果，辅助快速了解通道路线的通行保障能力，为优选最终方案提供依据。

1）快速机动能力。列表显示所选路线的最大通行能力、桥梁（口岸）最大载荷能力和能否通行重装（载荷在55 t 以上）等各项能力，点选展示并定位到最大载荷的桥梁（口岸），点击图标展示环形菜单分别为“基础信息”“图片”“文本”“视频”，点击基础信息展示该设施的数据信息，图片和视频则分别展示该设施的照片信息和播放有关视频信息。

2）民用运力。列表显示所选路线重装全挂车和驾驶员的数量，点选展示对应相关运力单位分布情况，点击图标展示环形菜单。

3）调头变道能力。列表显示所选路线大于2 km的长隧道、大于4 km 的特长隧道和互通枢纽个数，点选定位到相关图标，点击图标显示环形菜单，点击基本信息查看详情。

4）临时休整能力。列表显示所选路线的服务区（休整点）数量，计算最大休整点的规模（停车位个数和一次性最大就餐人数），点选服务区，GIS 地图展示服务区的分布情况；点选休整点，GIS 地图上迅速定位到对应的休整点位置。

5）综合保障能力。列表展示所选路线上的各类保障力量数量。点选某一类保障力量，图上展示该力量的分布情况，点击图标，显示该力量的具体编组信息。

4.5 方案优选

以部队规模、机动方式和通道通行现状、综合保障能力为维度，依据道路通行和沿线综合保障能力等要素，自动生成多套机动投送方案供选择，确定后可同步调阅格式化的方案文档。每个备选方案提供结构化预览和图上显示功能。通过方案预览，可调阅自动生成的格式化方案；通过图上展示，按照动员批次在图上显示动员任务和需求，可同步统计选定方案的路线总长度、保障需求数量、沿途城镇村屯数量、沿途保障潜力、民用运力资源，在图上同步显示所选定项目的分布情况。可任意选择两种方案（在方案列表中）进行图上比对，择优确定最终方案。

5 结论

面对在当前信息化、智能化战争环境下，联合作战动员指挥面临的粗放式动员现状，设计了一种联合作战动员指挥辅助决策系统，并采取情景模拟、案例应用、功能操作的方法步骤开展了系统功能运用，得出如下结论：一是系统可根据从上至下的任务受领流程，有效提升理解任务内容的能力；二是系统设计了任务理解需求模型，可大大缩短对当前动员需求理解的时间；三是系统提供深度分析处理的能力，有效提升对潜力数据的掌握、运用能力；四是系统可自动对后备力量、民用运力、动员任务等作战能力情况进行智能分析，有效提升动员力量筛选运用能力；五是系统可自动生成方案并进行图上对比，有效支撑指挥机构择优选择方案，开展联合作战动员指挥决策。