褚睿，周赤非，嚴冬冬，熊哲

(1.軍事科學院 軍事運籌分析研究所，北京100091;2.國防大學 訓練部，北京100091;3.中國國防科技信息中心，北京100142)

隨著現(xiàn)代科學技術的快速發(fā)展并大量應用于戰(zhàn)爭領域，信息化條件下的戰(zhàn)場變得更加透明。同時，戰(zhàn)爭作為國家與國家之間、集團與集團之間解決矛盾的終極手段，其毀滅性和殘酷性沒有改變，由于現(xiàn)代社會的復雜性和體系作用，其后果甚至更加嚴重［1］。戰(zhàn)爭過程具有不可逆性，一旦付諸實施將沒有任何修正的機會。這些給現(xiàn)代戰(zhàn)爭指揮人員的決策帶來了很大的難度，決策失誤將直接導致國家財富和資源的大量損失，人員的大量傷亡，最終對國家軍事戰(zhàn)略帶來嚴重影響。

另一方面，由于人類思維的局限性，再周密的戰(zhàn)爭設計也難免存在疏漏。在戰(zhàn)場不確定性逐漸增加、后果更加嚴重的當今，如何根據(jù)聯(lián)合作戰(zhàn)的特點和規(guī)律，運用運籌分析的方法，通過對作戰(zhàn)過程進行充分的風險規(guī)劃和評估，深入了解作戰(zhàn)面臨的各種風險，采取主動的風險規(guī)避策略，達到有效地預防、避免和控制風險的目的，使得作戰(zhàn)行動更加有效，已經(jīng)成為一個亟待解決的問題。

1 對作戰(zhàn)風險內(nèi)涵的理解及分析流程的構建

1.1 作戰(zhàn)風險分析的概念

目前，作戰(zhàn)風險尚未有一個權威的定義［1，2］。為便于后續(xù)研究，我們對作戰(zhàn)風險進行了試定義。所謂作戰(zhàn)風險，就是指在作戰(zhàn)過程中產(chǎn)生的風險，是由作戰(zhàn)條件的不確定性所引起的，即在作戰(zhàn)過程中軍事力量無法完成作戰(zhàn)任務目標或遭受重大損失的可能性和后果。

1.2 作戰(zhàn)風險基本分析框架

作戰(zhàn)風險有其自身的發(fā)展規(guī)律和生命周期［3］。根據(jù)作戰(zhàn)風險的必然性與客觀性性質(zhì)，作戰(zhàn)風險事件能否發(fā)生是由系統(tǒng)狀態(tài)、環(huán)境決定的，與決策人的態(tài)度無關，因此在此過程中存在可以對風險的客觀性進行分析的研究空間。

我們在風險過濾、排序和管理理論(Risk Filtering，Ranking and Management framework，RFRM)［4，5］基礎上，提出了一個八階段的分析邏輯及在此基礎上的分析框架。

分析邏輯中各階段及其所針對的問題如圖1(a)所示。

圖1 分析邏輯框架及風險分析詳細流程示意圖

階段1情景辨識和階段2情景過濾階段，主要針對什么會導致失敗問題，構建一個等級全息模型來描述可能面對的風險情景。階段3雙重標準過濾評級、階段4多重標準評估及階段5定量評級，著重分析各種風險場景發(fā)生的可能性及后果嚴重程度。其中包括借助定性的可能性和結果進行進一次過濾，以及在構建定量化的可能性與結果等級矩陣基礎上，繼續(xù)對場景進行過濾和評級。階段6風險管理、階段7針對缺失的重要條目的保護及階段8運作反饋，提出規(guī)避主要風險的措施及對風險管理方案的評估，同時完成對之前幾個階段分析過程中遺漏的重要評估選項進行補充及必要時進行循環(huán)分析。

基于該邏輯設計的具體分析流程如圖1(b)，其劃分為4個主要步驟:

步驟一風險場景識別:首先是對作戰(zhàn)想定進行分析，根據(jù)作戰(zhàn)想定及方案對作戰(zhàn)過程的設想，對可能的風險場景進行辨識，構建全息風險場景樹模型，其中包括代價過大風險場景、能力缺陷風險場景、強敵干預風險場景及戰(zhàn)局失控的風險場景等。步驟二風險場景過濾:首先對初步辨識的風險場景，進行定性的過濾，剔除通過定性判斷就能發(fā)現(xiàn)的不是太重要的風險場景;然后對保留的風險場景進行可能性和后果嚴重程度的計算或判斷，在此基礎上，根據(jù)風險場景發(fā)生的可能性及其后果嚴重程度2個指標，運用風險評估矩陣對風險場景進行聚類分析;之后，對聚類中風險程度較高的場景，進行進一步的評價，主要是根據(jù)風險評估標準表(本文采用了5級指標體系)，完成對風險場景的排序。步驟三風險場景評級:通過風險評估標準表，由專家對過濾后的風險場景進行判斷，并按風險嚴重程度進行排序。步驟四風險管理與應對:在整個方案中，根據(jù)風險排序情況，結合可能的作戰(zhàn)效能等因素，研究方案應如何調(diào)整，以降低潛在的嚴重作戰(zhàn)風險。

2 作戰(zhàn)風險量化分析方法

對作戰(zhàn)風險定性定量相結合的分析過程中，針對不確定事件發(fā)生概率的定量分析，從等級劃分到量化評估做了初步的探索，這里對其中主要的方法進行簡要的介紹。

2.1 作戰(zhàn)風險場景的分級定義

定義1:根據(jù)對作戰(zhàn)風險的定義，我們在分析過程中將系統(tǒng)風險R用事件發(fā)生的概率P和事件的后果賦值C這兩個指標來表示:R=f(P，C)。作戰(zhàn)風險場景量化分析也主要圍繞事件發(fā)生可能性和后果嚴重程度的量化來進行研究。

正如前文風險發(fā)生機制中所分析的，由于事件發(fā)生可能性和后果嚴重程度的復雜性和不確定性，對這兩個指標進行精確描述存在比較大的困難。本文采用指標分級并結合矩陣法對風險進行評估。

定義2:將事件發(fā)生可能性可分為:幾乎不可能、可能性小、有可能、很可能、幾乎必然5個等級。其中:

事件發(fā)生可能性判斷是風險分析量化的關鍵，一般需要根據(jù)風險事件的定義，借助模擬仿真來完成，也可采用專家判斷。

2.2 風險事件發(fā)生可能性的量化及評估方法

在研究中，將事件發(fā)生可能性的量化評估分為兩個部分，分別采用不同的方法。

2.2.1 事件發(fā)生可能性量化評估方法一

通過專家判斷進行首輪的量化，在沒有歷史數(shù)據(jù)可用時，通過專家主觀確定的概率稱為先驗概率，這反映了根據(jù)過去的經(jīng)驗和知識對某一不確定事件或多或少的認識。

具體做法是，在將5個等級分別賦予1～5的分值的基礎上，對多個專家的等級選擇進行加權求和，從而得到分值平均值ˉx，再反過來映射成為5個等級的描述，即將可能性等級進行如下映射，1≤ˉx≤1.5非常低;1.5＜ˉx≤2.5低;2.5＜ˉx≤3.5中等;3.5＜ˉx≤4.5高;4.5＜ˉx≤5非常高。

由于專家進行的是定性判斷，上述做法給出的只是相應的分值，為了獲得主觀概率值p，可采用以下算法。

2.2.2 事件發(fā)生可能性量化評估方法二

方法二是利用仿真及運籌分析模型結果對專家主觀概率進行校正。

先驗概率背后總是隱藏著不確定性。要減少不確定性，就要搜集資料、進行試驗、建立數(shù)學模型、計算機模擬等工作，在獲得有關信息之后，結合建立作戰(zhàn)過程序列模型，結合貝葉斯公式來修正對風險事件出現(xiàn)概率的估計，提高對風險事件概率估計的準確性，改善后的概率稱為后驗概率。設計的基于貝葉斯的風險修正方法對風險場景屬性值進行修正的算法如下。

依據(jù)全概率公式推導，可以得出式(3):

式(3)中，利用仿真模型或PSM過程序列模型可以得出p(e|和p(e|的值，并可以推導出p|)的值，對于p()子環(huán)節(jié)失敗(即風險發(fā)生的概率)，可通過方法一，利用之前專家定性評估的結果計算得出，這樣通過公式(3)便可以計算出某一作戰(zhàn)環(huán)節(jié)的失敗導致最終任務失敗的概率。

3 應用案例

針對設想A方與B方發(fā)生沖突，通過上述的分析流程，對A方可能面臨的作戰(zhàn)風險進行了研討分析。其主要過程如下(其中一些多重指標的確定及專家研討分析的流程限于篇幅有所省略)。

首先，構建風險場景全息模型，如圖2所示。

圖2 風險場景HHM結果圖

之后，通過向軍事人員發(fā)放問卷調(diào)查表的形式，由軍事人員根據(jù)標準對每個風險場景的可能性及后果嚴重程度進行評判，將得出的值輸入風險評估矩陣進行聚類統(tǒng)計，結果如圖3所示。從圖3中可以看出，高風險等級的風險場景共有9個，分別是:S22a、S22b、S31a、S31b、S33、S21c、S43、S44、S21b;中度風險等級的風險場景共有13個分別是:S12c、S11a、S11b、S11c、S11d、S12a、S12b、S13、S21a、S32a、S32b、S32c、S42;低風險等級的風險場景1個:S41。我們著重關注其中高風險等級的9個風險場景，利用過程序列建模(PSM)仿真及解析的方法，通過引入定量的發(fā)生概率，分別對這9個風險場景進一步分析。

圖3 風險矩陣聚類后結果圖

以“S31a—未能及時發(fā)現(xiàn)航路上的目標”風險場景為例。為分析S31a風險場景，我們對“S3—接近航路封鎖”場景構建了其對應的作戰(zhàn)任務序列模型，如圖4所示。

圖4 S31a行動過程序列模型

從所設計的過程序列模型中可以看出，接近航路封鎖作戰(zhàn)行動開始之初是由與戰(zhàn)役、戰(zhàn)術情報相關的三個環(huán)節(jié)構成的:C.01是指A方通過各種渠道獲取待封鎖的B方目標艦船相關情報的行動環(huán)節(jié);C.02描述的是A方各種偵察平臺搜索、發(fā)現(xiàn)、識別待封鎖目標的行動環(huán)節(jié);C.03是關于情報匯總、分類、判斷、選擇、分發(fā)、傳遞等處理步驟的行動環(huán)節(jié)。

在C.01～C.03環(huán)節(jié)之后，從戰(zhàn)局可能的各種情況來考慮“情報信息是否足夠支持后續(xù)作戰(zhàn)行動”，根據(jù)對C.04賦予的概率值，在仿真中，如該節(jié)點的抽樣值為1(表示情報信息足夠)則進入C.04的后續(xù)環(huán)節(jié)，如該節(jié)點的抽樣值為0(表示情報信息不足)則返回到C.01。根據(jù)待封鎖的B方目標艦船有無護航編隊，把C.05的后續(xù)行動環(huán)節(jié)分為兩支。在B目標艦船有護航的分支中，首先從戰(zhàn)局可能的各種情況來考慮“構成打擊條件的可能性”，如不構成條件，則只有放棄本次行動;反之，則進入?yún)f(xié)同作戰(zhàn)行動環(huán)節(jié)。根據(jù)戰(zhàn)略意圖，具體確定C.07環(huán)節(jié)的作戰(zhàn)打擊對象為B方護航編隊，還是重要運輸船隊。C.08描述每波次打擊中達成打擊目標的可能性，如達不成打擊目標，則回到C.07繼續(xù)作戰(zhàn)，如達成目標，則接近航路封鎖作戰(zhàn)行動成功。在B方目標艦船沒有護航的分支中，從戰(zhàn)局可能的各種情況來考慮“構成攔截、臨檢、驅離條件的可能性”，如不構成條件，則放棄行動;如構成條件，則進入C.10環(huán)節(jié)，攔截驅離、臨檢拿捕成功后，接近航路封鎖作戰(zhàn)行動勝利。

針對各個節(jié)點，利用專家評議分析出每個環(huán)節(jié)成功實施的最小可能性、最可能概率和最大可能性值，用于構建抽樣函數(shù)，結果如表1所示。

表1 各作戰(zhàn)環(huán)節(jié)成功實施概率表

將上述結果代入模型，經(jīng)過1000次的仿真運算，得出接近航路封鎖作戰(zhàn)行動成功的概率為:最小成功率(Minimum)為:0.00;最大成功率(Maximum)為:0.82;平均成功率(Mean)為:0.51。過程序列模型運行結果統(tǒng)計如圖5所示。

圖5 過程序列模型運行結果統(tǒng)計示意圖

對仿真結果數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計說明，在當前設定的各環(huán)節(jié)成功實施的情況下，A方接近航路封鎖作戰(zhàn)成功的最高可能性為0.82，成功率為0.5～0.82的仿真次數(shù)占到總仿真次數(shù)的68.26%，1000次仿真的平均成功率為0.51。如果把成功率大于0.5定義為行動成功，那么在成功實施的作戰(zhàn)行動中，有相當一部分的成功率大于0.7，這是一個很高的成功概率;同時可以看到失敗或放棄行動占總仿真的比率約大于16%。由此可以得出如下結論:一旦相關條件得到滿足，接近航路封鎖行動成功的可能性很大，但失敗的風險很大程度上源于封鎖行動的相關條件得不到滿足。

其中C.02對應的就是S31a風險場景描述的對航路上目標船只的搜索發(fā)現(xiàn)環(huán)節(jié)。將C.02成功概率分別賦值為1和0，通過仿真可以得到子行動成功條件下作戰(zhàn)任務成功的概率p(e|x)和子行動失敗條件下作戰(zhàn)任務成功的概率p(e|ˉx)，結果見表2。

表2 p(e|x)和p(e|ˉx)仿真結果

在得到p(e|x)和p(e|ˉx)值后，就可以根據(jù)2.2.2中介紹的修正算法，計算出S31a場景修正后的風險發(fā)生概率。同理，對其它場景也可建立相應的過程序列模型進行仿真及參數(shù)的修正。之后將參數(shù)修正后的各個風險場景數(shù)據(jù)，輸入風險矩陣進行聚類統(tǒng)計，對風險場景進行再次過濾。

最后，利用多重指標制作問卷調(diào)查表，并由多位軍事專家對最終剩余的風險場景進行了多指標評估，統(tǒng)計后各風險場景評估結果如表3所示。

表3 多重指標判定結果統(tǒng)計

4 結束語

現(xiàn)代戰(zhàn)爭的高風險性使得作戰(zhàn)風險的研究成為熱點，本文在深入分析作戰(zhàn)風險概念內(nèi)涵的基礎上，提出了一套具有較強可行性的分析作戰(zhàn)風險的邏輯流程和分析框架，并對其中風險場景的不確定性的評估提出了分析方法，同時針對?？章?lián)合封鎖作戰(zhàn)對分析框架和方法進行了應用，為作戰(zhàn)風險分析的研究提出了一種思路。

1 張最良.軍事戰(zhàn)略運籌分析方法［M］.北京:軍事科學出版社，2009.

2 海姆斯 雅科夫.風險建模、評估和管理［M］.胡平，等譯.西安:西安交通大學出版社，2007.

3 KAPLAN S，GARRICK B J.On the Quantitative Definition of Risk［J］.Risk Analysis，1981，1(1):11-27.

4 HAIMESY Y，KAPLANS.Risk Filtering，Ranking，and Management Framework Using Hierarchical Holographic Modeling［J］.Risk Analysis，2002，22(2):383-397.

5 JASONA GASTELUM.A Risk Addessment Methodology for Divesting Millitary Capabilitiesto Allied Nations［D］.Florida:The Air Force University，2006.

6 JOHN ELLER，BRIAN HAZEL.Global Persistent Attack:A Systesms Architecture，Process Modeling，and Risk Analysis Approach［D］.Florida:The Air Force Iniversity，2008.