馬 悅，吳 琳，薄其蒙，郭圣明

（1.國防大學(xué)，北京 100091；2.解放軍31002 部隊(duì)，北京 100091）

0 引言

聯(lián)合作戰(zhàn)指揮需要綜合考慮作戰(zhàn)使命、資源能力、敵我對抗措施和戰(zhàn)場環(huán)境等諸多因素，消除資源分配、頻譜使用和任務(wù)時序等邏輯沖突，并能實(shí)時根據(jù)戰(zhàn)場態(tài)勢和戰(zhàn)局進(jìn)展情況調(diào)整方案計(jì)劃?，F(xiàn)代戰(zhàn)爭對作戰(zhàn)指揮提出了更高希冀，要求在籌劃方法和手段運(yùn)用上更加注重科學(xué)性和系統(tǒng)性，而傳統(tǒng)作戰(zhàn)籌劃方法更多體現(xiàn)的是概略性和思辨性，難以滿足精確化作戰(zhàn)指揮需求。

作戰(zhàn)任務(wù)規(guī)劃借助科學(xué)方法和計(jì)算機(jī)，為科學(xué)化、精確化和智能化作戰(zhàn)指揮提供了有效途徑，成為國內(nèi)外軍事領(lǐng)域的重要研究內(nèi)容。趙國宏等認(rèn)為：“作戰(zhàn)任務(wù)規(guī)劃涵蓋了方案計(jì)劃、輔助決策和傳統(tǒng)任務(wù)規(guī)劃等概念”；曹雷等認(rèn)為“作戰(zhàn)任務(wù)規(guī)劃需采用工程化方式，以標(biāo)準(zhǔn)化作業(yè)流程對作戰(zhàn)進(jìn)程設(shè)計(jì)、作戰(zhàn)行動安排、作戰(zhàn)樣式運(yùn)用和作戰(zhàn)資源使用進(jìn)行綜合籌劃”；胡曉峰等認(rèn)為“作戰(zhàn)規(guī)劃是根據(jù)作戰(zhàn)目標(biāo)、資源和約束條件，運(yùn)用科學(xué)規(guī)劃方法產(chǎn)生一系列作戰(zhàn)行動序列的過程”，是對“時間、空間、力量及作戰(zhàn)進(jìn)程的科學(xué)配置、選擇和優(yōu)化”。借鑒上述學(xué)者觀點(diǎn)，本文定義作戰(zhàn)任務(wù)規(guī)劃為：在資源、效果、時間和規(guī)則等諸多約束條件下，以實(shí)現(xiàn)作戰(zhàn)意圖為目的，運(yùn)用科學(xué)規(guī)劃方法對作戰(zhàn)行動進(jìn)程、作戰(zhàn)任務(wù)安排、力量資源使用和部隊(duì)協(xié)同行動等進(jìn)行籌劃設(shè)計(jì)的過程。如圖1 所示，作戰(zhàn)任務(wù)規(guī)劃可分為兩階段：一是戰(zhàn)前作戰(zhàn)任務(wù)規(guī)劃，用于輔助生成作戰(zhàn)方案計(jì)劃，以指導(dǎo)各級部隊(duì)執(zhí)行任務(wù)；二是戰(zhàn)中作戰(zhàn)任務(wù)規(guī)劃，與指揮控制有著密切聯(lián)系，用于根據(jù)實(shí)時態(tài)勢調(diào)整或重新生成方案計(jì)劃，以應(yīng)對種種不確定性因素。

圖1 作戰(zhàn)任務(wù)規(guī)劃的地位

隨著武器裝備發(fā)展和戰(zhàn)爭形態(tài)改變，作戰(zhàn)任務(wù)規(guī)劃在聯(lián)合作戰(zhàn)指揮中的地位愈加重要。首先，作戰(zhàn)任務(wù)規(guī)劃銜接作戰(zhàn)構(gòu)想和作戰(zhàn)任務(wù)的落地執(zhí)行，有助于本級對上級作戰(zhàn)意圖的準(zhǔn)確把握和指導(dǎo)所屬部隊(duì)執(zhí)行作戰(zhàn)任務(wù)，起到了“承上啟下”作用；其次，作戰(zhàn)任務(wù)規(guī)劃強(qiáng)調(diào)采用科學(xué)方法實(shí)現(xiàn)對作戰(zhàn)資源的配置優(yōu)化、對作戰(zhàn)行動的安排調(diào)度，為實(shí)現(xiàn)科學(xué)化和精確化作戰(zhàn)指揮提供了有效手段。最后，作戰(zhàn)任務(wù)規(guī)劃憑借計(jì)算機(jī)規(guī)劃系統(tǒng)和智能規(guī)劃算法等先進(jìn)手段和技術(shù)，能夠輔助指揮員突破體力、腦力和反應(yīng)力難以應(yīng)對戰(zhàn)爭復(fù)雜性的困境，滿足現(xiàn)代戰(zhàn)爭對決策速度、精度和強(qiáng)度的需求。

隨著我軍作戰(zhàn)理念不斷完善和編制體制調(diào)整改革，作戰(zhàn)任務(wù)規(guī)劃已成為軍隊(duì)實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型和增強(qiáng)體系作戰(zhàn)能力的重要抓手。當(dāng)前，國內(nèi)作戰(zhàn)任務(wù)規(guī)劃相關(guān)研究仍缺乏權(quán)威理論支撐、系統(tǒng)建設(shè)經(jīng)驗(yàn)和實(shí)踐應(yīng)用探索。本文在總結(jié)作戰(zhàn)任務(wù)規(guī)劃在模型構(gòu)建、求解方法和美軍系統(tǒng)建設(shè)的研究成果基礎(chǔ)上，分析各類模型和方法存在的局限性。針對戰(zhàn)爭復(fù)雜性特征，提出了作戰(zhàn)任務(wù)規(guī)劃理論方法和系統(tǒng)建設(shè)的需求展望。

1 作戰(zhàn)任務(wù)規(guī)劃研究現(xiàn)狀

1.1 規(guī)劃模型構(gòu)建研究

作戰(zhàn)任務(wù)規(guī)劃模型主要用于對規(guī)劃問題進(jìn)行抽象建模，將現(xiàn)實(shí)中的軍事問題轉(zhuǎn)化為可被機(jī)器識別和計(jì)算的模型，主要有以下幾種模型：

數(shù)學(xué)解析模型，是其他規(guī)劃模型構(gòu)建的基礎(chǔ)。經(jīng)典數(shù)學(xué)模型由Levchuk 等提出，以時間最短為優(yōu)化目標(biāo)求解各項(xiàng)作戰(zhàn)行動的時序安排；王書敏等采用線性規(guī)劃和動態(tài)規(guī)劃模型來解決作戰(zhàn)資源的優(yōu)化配置問題；孟令輝等基于蘭徹斯特方程構(gòu)建了作戰(zhàn)力量動態(tài)調(diào)整模型；孫鵬等建立了最小化作戰(zhàn)時間和平臺移動距離、最大化任務(wù)完成概率的多目標(biāo)數(shù)學(xué)模型。

概率網(wǎng)絡(luò)模型，是研究不確定因素的主要途徑，重點(diǎn)用于描述作戰(zhàn)行動與作戰(zhàn)效果之間的關(guān)系，主要有Petri 網(wǎng)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（bayes network，BN）和影響網(wǎng)（influence net，IN）。其中，Petri 網(wǎng)適用于描述戰(zhàn)爭系統(tǒng)中具有分布性、并發(fā)性和異步性的離散事件，如澳大利亞的COAST 系統(tǒng)以著色Petri 網(wǎng)作為模型框架，朱敏潔等運(yùn)用Petri 網(wǎng)對作戰(zhàn)指揮流程進(jìn)行了研究；楊志華等運(yùn)用Petri 網(wǎng)對防空兵群指揮信息結(jié)構(gòu)進(jìn)行了建模分析；BN 網(wǎng)絡(luò)是一種將多元知識圖解可視化的概率知識表達(dá)與推理模型，網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)為隨機(jī)變量，節(jié)點(diǎn)間的有向邊描述了變量之間的相互關(guān)系，易于描述戰(zhàn)爭因素之間的復(fù)雜關(guān)系；影響網(wǎng)（influence net）通過引入因果邏輯（CAST）參數(shù)來簡化BN 網(wǎng)絡(luò)中條件概率的計(jì)算，Rosen 等通過加入時間參數(shù)提出了時間影響網(wǎng)絡(luò)（timed influence nets，TINs）；杜正軍等利用影響網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了不完全信息下多階段博弈中作戰(zhàn)行動序列的生成。

分層任務(wù)網(wǎng)絡(luò)（hierarchical task network，HTN）模型，是一種基于知識和任務(wù)分解的建模方法。一個任務(wù)網(wǎng)絡(luò)就是一個帶有條件約束的任務(wù)集，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)表示任務(wù)，節(jié)點(diǎn)間的有向弧表示任務(wù)執(zhí)行條件。HTN 將作戰(zhàn)規(guī)劃過程轉(zhuǎn)化為分層任務(wù)網(wǎng)絡(luò)順序分解和逐層細(xì)化的過程，模擬了作戰(zhàn)指揮人員求解軍事問題的思維模式，如羅旭輝等分析了HTN 用于作戰(zhàn)方案計(jì)劃生成的可行性；王濤等提出一種基于目標(biāo)匹配的任務(wù)生成和基于模板進(jìn)行任務(wù)分解的方法。

資源約束項(xiàng)目調(diào)度（resource constrained project scheduling，RCPSP）模型，是項(xiàng)目調(diào)度領(lǐng)域用于求解具有時間和資源約束的多模式多任務(wù)執(zhí)行進(jìn)度安排的經(jīng)典模型。在作戰(zhàn)任務(wù)規(guī)劃中，如何分配作戰(zhàn)單位去執(zhí)行作戰(zhàn)任務(wù)才能取得更好的效果，如何將彈藥補(bǔ)給等資源分配給作戰(zhàn)單位才能既滿足最低需要又產(chǎn)生最大效益，都是作戰(zhàn)指揮的關(guān)鍵問題。資源調(diào)度模型，可用于解決作戰(zhàn)資源的優(yōu)化匹配，如Belfares 等將軍事任務(wù)計(jì)劃建模為多目標(biāo)RCPSP問題進(jìn)行求解；許多學(xué)者針對實(shí)際應(yīng)用提出了多種擴(kuò)展模型；Zhang 等針對資源不確定性將任務(wù)序列問題轉(zhuǎn)化為資源調(diào)度問題，進(jìn)行建模并基于遺傳算法進(jìn)行求解。

動態(tài)決策模型，旨在動態(tài)不確定戰(zhàn)場環(huán)境下構(gòu)建周期性的觀察、判斷、決策及行動模型。動態(tài)決策模型的理論框架為馬爾科夫決策過程（markov decision processes，MDP）。文獻(xiàn)［23-25］基于動態(tài)決策和效果作戰(zhàn)思想，將作戰(zhàn)任務(wù)規(guī)劃建模為弱耦合的馬爾科夫決策過程進(jìn)行求解；Xu 等研究了基于蒙特卡洛搜索樹來構(gòu)建戰(zhàn)術(shù)級計(jì)算機(jī)生成兵力（CGF）的決策行為模型，以期增加CGF 決策行為的智能程度。

多智能體模型，旨在將各類作戰(zhàn)單元建模為多智能體（multi-agent）并賦予思維和經(jīng)驗(yàn)，允許各智能體在動態(tài)環(huán)境中發(fā)生相互作用、通過實(shí)踐學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)、通過行為影響戰(zhàn)局發(fā)展，以模擬戰(zhàn)場中難以解釋的錯綜復(fù)雜關(guān)系。李瑛等使用多Agent 建模方法描述了指揮控制系統(tǒng)中的組織結(jié)構(gòu)和內(nèi)部邏輯，通過不同層次Agent 間的交互實(shí)現(xiàn)了指揮決策流程；岳秀清等歸納了指揮控制建模的特點(diǎn)與功能需求，詳細(xì)說明了多Agent 指揮控制模型中各功能模塊的實(shí)現(xiàn)技術(shù)和運(yùn)行機(jī)理。

各任務(wù)規(guī)劃模型的特點(diǎn)及缺陷，如表1 所示。

表1 規(guī)劃模型對比

1.2 規(guī)劃求解方法研究

規(guī)劃求解方法需要在資源、時間和空間等諸多約束條件下，以作戰(zhàn)效果、資源利用率、執(zhí)行總時間等多個指標(biāo)為優(yōu)化目標(biāo)，獲取描述任務(wù)序列安排、作戰(zhàn)力量分配或各種協(xié)同事項(xiàng)的若干變量，是一個NPC（non-deterministic polynomial complete）問題。常用求解算法主要有以下幾種：

傳統(tǒng)啟發(fā)式搜索方法常見的有模擬退火算法（simulated annealing，SA） 和禁忌搜索算法（tabu search，TS）。SA 算法通過模擬固體退火降溫過程進(jìn)行搜索，初期以較大概率進(jìn)行跳躍式搜索，從而具備較強(qiáng)探索能力，隨著迭代進(jìn)行不斷降低探索概率，在后期優(yōu)先考慮已得優(yōu)質(zhì)解附近是否存在更優(yōu)解。TS 算法通過引入靈活的禁忌表和禁忌準(zhǔn)則來避免迂回搜索，并通過特赦準(zhǔn)則來赦免一些被禁忌的優(yōu)良狀態(tài)，進(jìn)而保證了多樣化的有效搜索以實(shí)現(xiàn)全局優(yōu)化。上述搜索算法通常與其他算法結(jié)合使用，如吳坤鴻等將模擬退火算法引入交叉算子來實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)變異操作；劉志超等采用粒子群禁忌混合搜索算法來求解火力分配問題。

遺傳進(jìn)化算法（evolutionary algorithms，EA），模擬達(dá)爾文生物進(jìn)化理論進(jìn)行全局搜索，常用的有遺傳算法（genetic algorithm，GA）和差分進(jìn)化算法（differential evolution，DE）。GA 算法采用一定規(guī)則的基因編碼構(gòu)建種群個體，基因組合形式?jīng)Q定了種群對外界的反應(yīng)，初始種群經(jīng)過優(yōu)勝劣汰逐漸演化出最優(yōu)種群，算法關(guān)鍵在于適應(yīng)函數(shù)設(shè)計(jì)、交叉變異算子選擇和相關(guān)參數(shù)設(shè)計(jì)等環(huán)節(jié)。而DE 算法是一種基于群體差異的啟發(fā)式并行搜索方法，按照“貪婪競爭”的尋優(yōu)策略實(shí)現(xiàn)種群進(jìn)化。EA 算法通常用于求解資源調(diào)度相關(guān)問題，如陳良紅等提出一種任務(wù)優(yōu)先關(guān)系約束下的GA 改進(jìn)算法，用于解決作戰(zhàn)任務(wù)調(diào)度；彭小宏等將動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法相結(jié)合，提出一種新的任務(wù)計(jì)劃求解算法，趙明、歐嶠等針對協(xié)同目標(biāo)分配問題，分別設(shè)計(jì)了動態(tài)差分進(jìn)化算法；吳文海等提出一種基于隨機(jī)鄰域的自適應(yīng)差分進(jìn)化算法，以平衡算法開發(fā)和探索能力。值得一提的是，Ernest 等基于遺傳算法和模糊邏輯構(gòu)建了遺傳模糊樹（genetic fuzzy tree），實(shí)現(xiàn)了名為ALPHA 的智能飛行員，并在模擬演習(xí)對抗中成功擊敗人類。

仿生學(xué)方法，通過模擬各類生物群體表現(xiàn)出的群體智能特征，來求解實(shí)踐問題中的最優(yōu)解，主要包括蟻群（ant colony optimization，ACO）和粒子群優(yōu)化（partical swarm optimization，PSO）算法。ACO 算法模仿螞蟻群尋找最短路徑進(jìn)行覓食的行為，使用路徑表示問題可行解，每只螞蟻獨(dú)立地根據(jù)信息素濃度概率選擇路徑并沿途釋放信息素。路徑的信息素濃度與路徑長度成反比并隨著時間流逝不斷揮發(fā)，短路徑上的信息素濃度將不斷增加，而長路徑上信息素濃度越來越少，從而在正反饋機(jī)制作用下找到最優(yōu)解。PSO 算法模仿鳥群飛行及覓食行為，通過個體之間的信息共享、協(xié)同合作來最大化群體利益。算法使用飛行空間表示問題解空間，群體中的粒子以一定速度在解空間中飛行，根據(jù)自身運(yùn)動趨勢、歷史最佳位置以及共享經(jīng)驗(yàn)等規(guī)則進(jìn)行位置更新，從而逐漸向最優(yōu)區(qū)域移動并收斂于全局最優(yōu)解。仿生學(xué)通常用于求解武器目標(biāo)分配（weapon target assignment，WTA）問題，如Chen 等提出了一種基于遺傳算子的粒子群優(yōu)化算法來求解武器目標(biāo)分配問題；陳曼等針對艦載聯(lián)合火力打擊問題，利用改進(jìn)的學(xué)習(xí)因子和慣性權(quán)重來更新粒子，從而優(yōu)化了多目標(biāo)粒子群算法。

市場機(jī)制法，主要有合同網(wǎng)協(xié)議（contract net protocol，CNP）和拍賣法。CNP 通過引入市場經(jīng)濟(jì)中的“招標(biāo)-投標(biāo)-中標(biāo)-簽約”機(jī)制，以招投標(biāo)的形式處理任務(wù)與資源配置之間的關(guān)系；而拍賣法的核心特征是將完成任務(wù)過程顯式地進(jìn)行信息通訊交互，通過組織協(xié)商以分配各自相對合適的任務(wù)，從而實(shí)現(xiàn)最大化自身的收益值。郭智杰等在防空作戰(zhàn)仿真實(shí)驗(yàn)中對傳統(tǒng)CNP 算法中的招投標(biāo)、中標(biāo)及簽約策略進(jìn)行了改進(jìn)；姚亞寧等將高強(qiáng)度動態(tài)對抗作戰(zhàn)中體系重構(gòu)問題轉(zhuǎn)化為MAS 快速任務(wù)分配，提出一種迭代策略實(shí)現(xiàn)了欺騙行為下的任務(wù)分配；黎子芬等在資源、時間、空間等約束條件下，以分布式協(xié)同拍賣算法為基礎(chǔ)，提出一種解決編隊(duì)對地動態(tài)火力分配算法。

智能規(guī)劃方法，通過對周圍環(huán)境進(jìn)行認(rèn)知和分析，在給定動作、初始狀態(tài)、預(yù)定目標(biāo)和條件約束前提下，對若干可供選擇的動作及與狀態(tài)的關(guān)系進(jìn)行推理，從而得出通過什么樣的途徑能夠?qū)?dāng)前的狀態(tài)轉(zhuǎn)移到滿足要求的狀態(tài)。常用的智能規(guī)劃方法有基于有限狀態(tài)機(jī)（finite state machine，F(xiàn)SM）、基于HTN 和基于行為樹（behavior tree，BT）等方法。FSM規(guī)劃方法，構(gòu)建了對象在有限狀態(tài)之間進(jìn)行轉(zhuǎn)換的模型，每個狀態(tài)包含多個可執(zhí)行的作戰(zhàn)行動，通過作戰(zhàn)行動可以實(shí)現(xiàn)狀態(tài)間的轉(zhuǎn)換。在經(jīng)典FSM 基礎(chǔ)上，相繼發(fā)展了分層狀態(tài)機(jī)（hierarchical finite-state machines，HFSM）和模糊狀態(tài)機(jī)（fuzzy state machine，F(xiàn)uSM），美軍ModSAF 系統(tǒng)正是采用異步增量有限狀態(tài)機(jī)實(shí)現(xiàn)了指揮控制的行為模型。HTN 規(guī)劃方法，利用領(lǐng)域知識方法（methods）進(jìn)行任務(wù)分解，直至獲取可以直接執(zhí)行的原子任務(wù)序列，在一定程度上克服了不確定性帶來的狀態(tài)空間和搜索路徑爆炸性增長。經(jīng)典HTN 規(guī)劃系統(tǒng)有O-PLAN 系統(tǒng)、SHOP系統(tǒng)和SHOP2 系統(tǒng)；Tang 等提出利用Earley 圖表示不確定任務(wù)分解產(chǎn)生的帶有概率的層次任務(wù)網(wǎng)絡(luò)，并將原子任務(wù)動作與MDP 模型相融合；Xu等提出了一種HTN 與MCTS 相結(jié)合的方法，使用HTN 規(guī)劃結(jié)果來引導(dǎo)MCTS 的搜索過程，而MCTS以前向推理的方式探索和評估HTN 所蘊(yùn)含的領(lǐng)域知識。BT 規(guī)劃方法，以透明的邏輯層級樹結(jié)構(gòu)封裝提高了狀態(tài)的模塊化和獨(dú)立性，將狀態(tài)和轉(zhuǎn)移條件分別轉(zhuǎn)化為行動和各種類型的節(jié)點(diǎn)。按照自上至下、自左至右的順序，采用深度優(yōu)先方式遍歷整棵樹的節(jié)點(diǎn)，組合節(jié)點(diǎn)和修飾節(jié)點(diǎn)決定了所有節(jié)點(diǎn)的執(zhí)行邏輯，條件節(jié)點(diǎn)判斷當(dāng)前條件是否滿足，而通過行為節(jié)點(diǎn)作出行為決策。文獻(xiàn)［51-53］分別基于行為樹規(guī)劃實(shí)現(xiàn)了指揮控制流程、空中作戰(zhàn)決策過程和網(wǎng)絡(luò)攻防的建模。

深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)，是將深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)相結(jié)合形成了一種流行的學(xué)習(xí)算法，在近些年邊界和規(guī)則確定的游戲?qū)怪腥〉昧孙@著成績，極大推動了認(rèn)知智能和軍事決策智能的發(fā)展。2019 年Deep Mind 研發(fā)了Alpha Star 系統(tǒng)，其底層技術(shù)對開發(fā)具有安全性、魯棒性和實(shí)用性的通用AI 系統(tǒng)具有重要意義。Alpha Star 采用了雙向協(xié)作網(wǎng)絡(luò)模型和端到端的訓(xùn)練方法，策略網(wǎng)絡(luò)自下向上對環(huán)境進(jìn)行抽象形成共享狀態(tài)，經(jīng)過雙向RNN 網(wǎng)絡(luò)輸出每個智能體的執(zhí)行動作；價值網(wǎng)絡(luò)根據(jù)策略網(wǎng)絡(luò)的輸出動作及抽象狀態(tài)進(jìn)行評估，從而預(yù)判價值大小。當(dāng)所有智能體采取動作后，環(huán)境會給出相應(yīng)反饋，然后反向傳播以更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。

此外，無論是傳統(tǒng)的軍事演習(xí)和沙盤作業(yè)，還是計(jì)算機(jī)兵棋推演和作戰(zhàn)模擬仿真，都希望通過對戰(zhàn)爭的動態(tài)推演與分析，獲取對作戰(zhàn)規(guī)律更可信的認(rèn)知，從而不斷修改和完善作戰(zhàn)方案計(jì)劃。美軍研發(fā)的聯(lián)合作戰(zhàn)戰(zhàn)役仿真系統(tǒng)（joint warfare system，JWARS）和聯(lián)合戰(zhàn)區(qū)推演系統(tǒng)（joint theater level simulation，JTLS），為聯(lián)合作戰(zhàn)行動方案的仿真推演提供了大力支撐。蘭德公司針對戰(zhàn)爭中大量不確定因素帶來的巨大問題空間，提出一種探索性分析（exploratory analysis，EA）方法，通過組合各種不確定因素進(jìn)行推演并分析對方案結(jié)果的影響，探索問題的滿意解或調(diào)整作戰(zhàn)方案計(jì)劃；國內(nèi)學(xué)者也將探索性分析方法用于海戰(zhàn)效能評估、艦艇編隊(duì)區(qū)域防空分析等問題。

各規(guī)劃求解方法的特點(diǎn)及缺陷，如表2 所示。

表2 求解方法對比

1.3 美軍規(guī)劃系統(tǒng)建設(shè)情況

美軍作戰(zhàn)規(guī)劃體系可分為3 層：1）戰(zhàn)略規(guī)劃，強(qiáng)調(diào)所能達(dá)到的終止?fàn)顟B(tài)；2）作戰(zhàn)規(guī)劃，強(qiáng)調(diào)通過什么樣的途徑達(dá)到終止?fàn)顟B(tài)；3）任務(wù)規(guī)劃，強(qiáng)調(diào)作戰(zhàn)行動和資源分配的實(shí)現(xiàn)方法。其系統(tǒng)建設(shè)經(jīng)歷了3 大階段：20 世紀(jì)80 年代至90 年代初期，武器平臺任務(wù)規(guī)劃系統(tǒng)迅猛發(fā)展；90 年代初期到中期，兵種作戰(zhàn)任務(wù)規(guī)劃系統(tǒng)井噴式發(fā)展；90 年代中期以后，邁入聯(lián)合任務(wù)規(guī)劃系統(tǒng)論證與研制時期。經(jīng)過多年發(fā)展，美軍聯(lián)合作戰(zhàn)規(guī)劃系統(tǒng)已涵蓋了戰(zhàn)略、戰(zhàn)役和戰(zhàn)術(shù)等多層級，如下頁圖2 所示，實(shí)現(xiàn)了從武器平臺運(yùn)用、作戰(zhàn)行動籌劃到軍事戰(zhàn)略制定的完整過程，經(jīng)歷了海灣戰(zhàn)爭、伊拉克戰(zhàn)爭和阿富汗戰(zhàn)爭等多場局部戰(zhàn)爭的檢驗(yàn)。

戰(zhàn)略層戰(zhàn)略規(guī)劃，采用聯(lián)合戰(zhàn)略規(guī)劃系統(tǒng)（joint strategic planning system，JSPS），服務(wù)于國防部和參聯(lián)會制定戰(zhàn)略級方案，主要用于研究交戰(zhàn)對象和戰(zhàn)略意圖。

戰(zhàn)役層作戰(zhàn)規(guī)劃，采用聯(lián)合作戰(zhàn)規(guī)劃與執(zhí)行系統(tǒng)（joint operations planning and execution system，JOPES），服務(wù)于戰(zhàn)區(qū)、聯(lián)合部隊(duì)及師以上司令部，主要用于周密規(guī)劃和危機(jī)行動規(guī)劃。JOPES 為作戰(zhàn)規(guī)劃人員提供了一套標(biāo)準(zhǔn)化的流程和格式，主要用于擬制聯(lián)合作戰(zhàn)計(jì)劃，實(shí)現(xiàn)態(tài)勢監(jiān)控、威脅識別與評估、作戰(zhàn)方案開發(fā)、實(shí)時作戰(zhàn)方案計(jì)劃以及模擬分析等功能。隨后，美軍對JOPES 進(jìn)行改進(jìn)并更名為自適應(yīng)規(guī)劃與執(zhí)行系統(tǒng)（adaptive planning and execution，APEX），將串行規(guī)劃改進(jìn)為并行規(guī)劃、單個作戰(zhàn)方案生成改進(jìn)為多個作戰(zhàn)方案及相應(yīng)分支選項(xiàng)生成，從而加快了規(guī)劃速度、豐富了規(guī)劃選項(xiàng)。

戰(zhàn)役支撐規(guī)劃，服務(wù)于軍兵種指揮部及下級指揮部，用于擬制聯(lián)合行動計(jì)劃和生成任務(wù)指令，為JOPES/APEX 提供相關(guān)軍兵種行動規(guī)劃支持。如空軍周密及危機(jī)行動規(guī)劃與執(zhí)行系統(tǒng)、陸軍移動規(guī)劃與狀態(tài)系統(tǒng)、海軍陸戰(zhàn)隊(duì)空地任務(wù)部隊(duì)系統(tǒng)等。

軍兵種行動規(guī)劃，負(fù)責(zé)各軍種的行動規(guī)劃，為不同層次指揮官提供統(tǒng)一、集成且可擴(kuò)展的指揮控制系統(tǒng)，不同軍種系統(tǒng)相互之間可以互聯(lián)互通，方便進(jìn)行行動協(xié)同規(guī)劃。如空軍戰(zhàn)區(qū)戰(zhàn)斗管理核心系統(tǒng)、海軍全球指揮控制系統(tǒng)、陸軍戰(zhàn)斗指揮系統(tǒng)等。

戰(zhàn)術(shù)層任務(wù)規(guī)劃，主要采用新一代通用戰(zhàn)術(shù)層任務(wù)規(guī)劃系統(tǒng)——聯(lián)合任務(wù)規(guī)劃系統(tǒng)（joint mission planning system，JMPS），具有結(jié)構(gòu)靈活、小巧便攜等特點(diǎn)，集成了海軍任務(wù)規(guī)劃系統(tǒng)（naval mission planning system，NMPS）和空軍任務(wù)支持系統(tǒng)（air force mission support，AFMSS）等，具有統(tǒng)一底層架構(gòu)、通用功能組件和專用規(guī)劃組件，可用于制定威脅分析、路徑規(guī)劃以及攻擊協(xié)調(diào)等任務(wù)計(jì)劃。

2 作戰(zhàn)任務(wù)規(guī)劃展望

戰(zhàn)爭具有以下特點(diǎn)：1）戰(zhàn)爭是交戰(zhàn)雙方的動態(tài)博弈，只有知己知彼才能百戰(zhàn)不殆；2）戰(zhàn)爭始終服務(wù)于戰(zhàn)略意圖，要以完成軍事使命任務(wù)進(jìn)行籌劃；3）戰(zhàn)爭中的諸多不確定性因素影響著敵我雙方的作戰(zhàn)行動，要時刻根據(jù)戰(zhàn)局發(fā)展進(jìn)行適應(yīng)性調(diào)整。這些特征對作戰(zhàn)任務(wù)規(guī)劃提出了特殊需求，要圍繞如何更好地解決對抗性、動態(tài)性、長程性和適應(yīng)性等問題，對規(guī)劃模型和求解方法展開研究。

2.1 動態(tài)對抗條件下，根據(jù)敵方意圖研判進(jìn)行有效規(guī)劃

戰(zhàn)爭不是單方面行動，軍事對抗是交戰(zhàn)雙方的博弈，需要考慮敵方可能采取的行動策略。在動態(tài)對抗條件下，戰(zhàn)爭中的諸多不確定性因素隨之而來，戰(zhàn)場信息的不完全不完美、敵方威脅評估和意圖識別的模糊性等時刻存在。若將作戰(zhàn)任務(wù)規(guī)劃視為靜態(tài)的或階段內(nèi)相對靜止的，在現(xiàn)實(shí)條件下極有可能面臨失效。因此，貼近軍事對抗博弈實(shí)際，擺脫基于單方面考慮、相對靜止或階段性靜止條件的約束，探索從動態(tài)對抗的體系作戰(zhàn)角度研究作戰(zhàn)任務(wù)規(guī)劃的新方法，更加有效地實(shí)現(xiàn)面向任務(wù)的作戰(zhàn)力量聚合與解聚，應(yīng)是重點(diǎn)突破的研究方向。

2.2 圍繞實(shí)現(xiàn)作戰(zhàn)目的，權(quán)衡長期與短期利益進(jìn)行全局優(yōu)化規(guī)劃

古今中外歷來強(qiáng)調(diào)“運(yùn)籌于帷幄之中，決勝于千里之外”、“一流的軍隊(duì)?wèi)?yīng)該設(shè)計(jì)戰(zhàn)爭”。武器平臺行動規(guī)劃和戰(zhàn)術(shù)層任務(wù)規(guī)劃比較容易，但面向戰(zhàn)役目標(biāo)的長程規(guī)劃具有巨大挑戰(zhàn)。戰(zhàn)役層作戰(zhàn)任務(wù)規(guī)劃對軍事力量執(zhí)行作戰(zhàn)任務(wù)起到指導(dǎo)性作用，確保部隊(duì)執(zhí)行任務(wù)時能夠朝向上級指定的終止態(tài)勢進(jìn)展。從這一點(diǎn)來講，作戰(zhàn)任務(wù)規(guī)劃應(yīng)該以更長遠(yuǎn)更全局的視野來進(jìn)行籌劃，兼顧長期與短期利益、局部與全局利益，體現(xiàn)指揮藝術(shù)和大局觀。例如伊拉克戰(zhàn)爭中，馬爾康中校在完成攻占橋梁任務(wù)后，根據(jù)上級指揮意圖和友鄰部隊(duì)計(jì)劃變更現(xiàn)狀，及時修改任務(wù)為橋梁防御任務(wù)，從而保障了第5 軍順利推進(jìn)巴格達(dá)。因此，作戰(zhàn)任務(wù)規(guī)劃要始終圍繞作戰(zhàn)使命，以實(shí)現(xiàn)作戰(zhàn)目的為主要優(yōu)化目標(biāo)，研究作戰(zhàn)任務(wù)與作戰(zhàn)效果之間的非線性關(guān)系，確保掌握戰(zhàn)場主動權(quán)，引導(dǎo)戰(zhàn)爭向最有利己方的方向發(fā)展。

2.3 面對不確定性因素，基于預(yù)案靈活進(jìn)行適應(yīng)性規(guī)劃

戰(zhàn)爭是具有非線性和不確定性的復(fù)雜系統(tǒng)，戰(zhàn)場上眾多不確定性因素會阻礙作戰(zhàn)任務(wù)執(zhí)行，需要采取相應(yīng)措施減少這些因素對完成作戰(zhàn)目的造成的影響。美軍高層在伊拉克戰(zhàn)爭中意識到，戰(zhàn)場局勢巨變導(dǎo)致作戰(zhàn)目標(biāo)持續(xù)變化，為此提出了聯(lián)合作戰(zhàn)規(guī)劃適應(yīng)性改革，以期在網(wǎng)絡(luò)協(xié)作化環(huán)境下擬制多種可選分支的作戰(zhàn)方案計(jì)劃，并能夠根據(jù)當(dāng)前戰(zhàn)場態(tài)勢快速調(diào)整和修改作戰(zhàn)計(jì)劃。作戰(zhàn)目標(biāo)持續(xù)變化不是作戰(zhàn)目標(biāo)的翻倒重立，而是一個作戰(zhàn)目標(biāo)完成或大部分完成后，根據(jù)新的戰(zhàn)場形勢產(chǎn)生另一個作戰(zhàn)目標(biāo)。因此，作戰(zhàn)任務(wù)規(guī)劃的適應(yīng)性調(diào)整，既不是反應(yīng)式規(guī)劃也不是魯棒性優(yōu)化，更不是毫無限制地進(jìn)行重規(guī)劃。而是根據(jù)戰(zhàn)場態(tài)勢感知、敵方意圖識別和威脅評估的動態(tài)監(jiān)控情況，對事先擬制好的基線預(yù)案進(jìn)行適應(yīng)性調(diào)整，從而對不確定性因素進(jìn)行響應(yīng)，并確保戰(zhàn)局發(fā)展朝向既定戰(zhàn)役目的。

2.4 知識引導(dǎo)下，探索作戰(zhàn)任務(wù)智能規(guī)劃框架模型與實(shí)現(xiàn)方法

隨著人工智能技術(shù)的興起，美軍也在不斷尋求將人工智能技術(shù)和作戰(zhàn)任務(wù)規(guī)劃進(jìn)行融合，如深綠（deep green）、指揮官虛擬參謀（commander’s virtual staff）、COMBAT 以及Game breaker 等項(xiàng)目。文獻(xiàn)［63］提出一種“局部優(yōu)化+全局平衡+控制調(diào)度”的智能決策思路，而考慮到軍事復(fù)雜問題求解需要引入領(lǐng)域知識進(jìn)行引導(dǎo)的現(xiàn)實(shí)需求，應(yīng)該將自頂向下的規(guī)劃和自底向上的決策相結(jié)合，構(gòu)建“知識引導(dǎo)+ 全局平衡+協(xié)調(diào)控制+局部優(yōu)化”的作戰(zhàn)任務(wù)智能規(guī)劃框架。智能規(guī)劃框架旨在通過“集中規(guī)劃和分布決策”方式，提高作戰(zhàn)任務(wù)規(guī)劃的全局優(yōu)化和適應(yīng)能力，滿足在動態(tài)對抗條件下的有效性和復(fù)雜環(huán)境中應(yīng)對不確定性因素的適用性。

3 結(jié)論

我軍作戰(zhàn)任務(wù)規(guī)劃在理論和方法方面研究較多，但在系統(tǒng)建設(shè)和實(shí)踐應(yīng)用方面較少。主要因?yàn)閲鴥?nèi)對該領(lǐng)域的重視滯后，同時缺少權(quán)威部門引領(lǐng)全軍開展頂層設(shè)計(jì)和相關(guān)規(guī)范制定。雖然各軍兵種已相繼研發(fā)并裝備了一批武器平臺任務(wù)規(guī)劃系統(tǒng)，但面對以聯(lián)合作戰(zhàn)為主要形式的信息化戰(zhàn)爭，僅有武器平臺級任務(wù)規(guī)劃系統(tǒng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，我軍亟需研制涵蓋戰(zhàn)術(shù)層任務(wù)規(guī)劃、軍兵種行動規(guī)劃、戰(zhàn)役層作戰(zhàn)規(guī)劃和戰(zhàn)略規(guī)劃的聯(lián)合作戰(zhàn)規(guī)劃體系。吸取美軍經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，我軍應(yīng)以軍委權(quán)威部門牽頭開展頂層設(shè)計(jì)和建設(shè)指導(dǎo)，避免陷入美軍初期“煙囪式”發(fā)展的尷尬局面，確保各層級各領(lǐng)域任務(wù)規(guī)劃系統(tǒng)之間互通性以及與指揮信息系統(tǒng)的兼容性。