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武器裝備體系的作戰效能呈現非線性、對抗性、動態性等特點，武器裝備體系的建設發展對評估模型的應用分析提出更高的要求。由于貝葉斯網絡具備對武器裝備體系的效能與指標之間的非線性關系的良好映射能力、對動態過程良好的描述能力、良好的推理分析的能力，基于貝葉斯網絡的作戰效能評估成為了該領域目前的研究熱點之一。論述了武器裝備體系的作戰效能評估以及貝葉斯網絡的發展現狀，及基于貝葉斯網絡的作戰效能評估方法的研究現狀，指出了基于貝葉斯網絡的武器裝備體系作戰效能評估方法的發展方向。 作戰效能是衡量作戰單位在作戰過程中能否 取得勝利的重要指標，對作戰效能進行評估可以為 作戰指揮提供輔助決策。隨著戰爭科技與作戰理念 的不斷發展，現代戰爭呈現武器裝備種類復雜、作 戰高效、制勝手段豐富等特點，因此，對作戰過程中 武器裝備所發揮的效能進行準確評估成為了制勝 關鍵。 武器裝備體系的作戰效能與其性能和作戰運 用方式緊密相關，已經不是線性映射關系可以刻畫 的，迫切需要尋找新的方法來解決非線性和不確定 性條件下的武器裝備體系的作戰效能評估問題。目 前解決該問題的方法中比較熱門的有結構方程模 型、作戰環、BP 神經網絡等［1-3］，以上方法能夠較好 地刻畫效能與指標之間的非線性關系。隨著武器裝 備的復雜程度越來越大，國內外學者也在不斷探索 新的評估方法，貝葉斯網絡因其因果關系的揭示以 及強大的非線性映射能力備受關注，該方法能夠很 好地揭示復雜評估問題的映射關系并進行因果推 理，因此，該方法逐漸成為武器裝備體系作戰效能 評估方法的研究熱點方向之一。 本文將對非線性和不確定性條件下武器裝備 體系的作戰效能評估問題進行分析，論述貝葉斯網 絡方法的研究現狀，指出了目前基于貝葉斯網絡的 武器裝備體系的作戰效能評估方法中存在的問題， 展望了其未來發展方向。

近些年來，美軍大力推進發展聯合全域作戰（joint all-domain operation，JADO）和聯合全域指揮控制（joint all-domain command and control，JADC2），以此實現所有作戰域下所有作戰力量的完全融合，在此過程中智能決策又 占據著非常重要的地位。針對聯合全域指揮控制下的智能決策問題，梳理聯合全域作戰、聯合全域指揮控制的發展歷 程，分析解構出實施智能化指揮決策所包含的主要內容，提出一種基于人工智能和博弈論、多目標優化相結合的指揮 輔助決策方法，即智能 - 博弈 - 優化一體化指揮決策方法，并給出了此方法的理論框架和功能設計，為實現聯合全 域作戰智能化指揮決策提供技術支撐。

美軍為應對軍事優勢的不斷削弱，在美參聯會 副主席約翰·海頓提出的“全域戰”的基礎上，提出 了“聯合全域作戰”的概念［1］，其主要目的是對其所 有作戰域的作戰力量進行充分整合、融合，以實現美軍的持續軍事優勢。2020 年 3 月 5 日，美空軍發布 了《空軍條令注解 1-20：美國空軍在聯合全域作戰 中的作用》文件，其中，對 JADO 作出了明確定義： “為了獲取戰爭優勢并能夠保證完成作戰任務，多軍兵種組成的聯合部隊在所有作戰域內，經過作戰 指揮官的全面籌劃，開展的聯合協同作戰行動”［2］。 聯合全域指揮控制是由美軍聯合參謀部指揮、控 制、通信、計算機和網絡部門（J6）于 2019 年提出，關 于其內涵定義或者實現目標，美軍不同部門有著基 本近似的界定，大致定義為：在美軍所有部隊之間， 在美軍所有作戰域之間，將所有作戰要素進行無縫 連接，以實現所有作戰力量的融合，構建智能化作 戰網絡體系［3-5］。作為美軍提出的最新作戰理念愿 景，JADO 具有很強的創新性和操作性，對我國國防 安全提出了不小的挑戰。本文認為，聯合全域作戰 是在多域協同作戰的基礎上，更進一步實現所有作 戰域的跨域融合，真正實現戰爭復雜體系的體系作 戰。一方面，利用復雜體系的適應性、涌現性等優勢 特性，實現己方所有作戰域作戰能力的融合、聚合， 提升并保證作戰效果；另一方面，利用復雜體系的 不確定性、非線性等劣勢特性，對地方作戰 OODA 環形成戰爭迷霧干擾，建立己方的態勢優勢、決策 優勢和行動優勢。 關于智能指揮決策的相關理論和技術問題，胡 曉峰在智能指揮決策的不同層面上，論述了游戲博 弈與作戰對抗在指揮決策上的差別，對目前人工智 能技術運用到作戰中的不足和局限進行了分析總 結，同時也給出了解決問題的思路［6］；張婷婷等從 決策與控制的相互作用關系為視角，設計馬賽克作 戰模式的遞歸拼圖計算體系，實現組合作戰資源自 主執行和自動化控制，減少指揮決策人員在行動層 次的工作負載［7］；金欣等從知識學習和博弈學習兩 條技術路線出發，提出了基于人機混合智能方式， 來對作戰指揮領域智能進行培育的思路，并指出了 其中的關鍵技術［8］；陳曉軒等針對當前基于兵棋研 究的空戰編組對抗方法主要使用規則或運籌等手 段，存在假設不夠合理、建模不準確、應變性差等缺 陷，提出了一種知識數據和強化學習相結合的空戰 編組對抗智能決策方法［9］。本文針對聯合全域指揮控制下的智能指揮決 策問題，從定性定量分析研究的角度出發，提出了 指揮決策所包含的兩大主要內容為任務籌劃和任 務規劃，并在此基礎上從引入人工智能方法技術入 手，提出了一種基于人工智能和博弈論、多目標優 化相結合的指揮輔助決策方法，即智能 - 博弈 - 優化一體化指揮決策方法，并給出了此方法的理論框 架和功能設計。

聚焦陸戰場信息系統設計問題, 結合分布式計算最新成果, 基于“云網端”融合理念, 構建了一套適用于分布式戰場節點 和智能需求的信息系統架構. 針對所構建架構中, 智能應用和智能性提升的關鍵需求, 綜合分布式陸戰場節點資源受限、任務多樣 等特點, 在分層聯邦學習基礎上, 依據資源狀況進行自適應調整, 提供資源開銷和智能提升相均衡的使用途徑. 經實驗驗證, 該架 構和方法效果良好, 更能適應分布式條件下陸戰場節點智能性需求.

從雞鳴狗吠到汽笛轟鳴, 從人喊馬嘶到隆隆炮 聲, 科技在社會生產發展和軍事形態變遷中扮演著 至關重要的角色. 進入信息時代以來, 新興技術已經 邁上爆炸式增長之路, 軍事變革又一次走上歷史舞 臺. 作為繼機械化、信息化之后的又一個峰谷, 智能 化已成為未來戰爭的主要趨勢. 面向新的戰爭起點 和斗爭形態, 美針對中俄日益發展的“反介入/區域拒 止”能力[1] , 提出分布式作戰[2]概念, 通過“馬賽克”[3]編 成作戰力量, 以分布式殺傷網替代原有的集中式殺 傷鏈[4] , 力爭取得決策優勢[5] , 打亂我方作戰節奏, 維 持其世界霸權. 目前, 分布式作戰已經成為美軍主流 作戰概念, 對我軍未來作戰行動具有重大威脅, 亟需 開展針對性的研究. 現有技術條件下, 一旦對方將兵力全部進行分 布式部署, 兵力集中的一方將無法一擊制敵, 并遭到 來自各個方向的打擊. 此時, 必須將兵力進行合理部 署, 以分布式對分布式, 讓對方同樣無法集中火力從 各個方面襲來, 才能形成新型戰線, 層層防御. 因此, 戰場局勢將進一步呈現出分布式態勢, 分布式作戰 條件也必將成為各域戰場所必須解決的問題.

陸地是人類的傳統居住環境, 也是人類戰爭最 終需要控制的目標區域. 在聯合全域作戰視角下, 陸戰場既是決勝之所, 也是制勝之地, 發揮著至關 重要的作用. 智能化戰爭背景下, 智能信息系統是 陸戰場的神經, 是聯結分布式陸戰場節點和作戰體 系中心的重要載體, 也是作戰力量獲取智能能力的 主要途徑, 對于應對智能化背景下的分布式作戰具 有重要意義. 然而, 分布式作戰條件和陸戰場自身 特點使得陸戰場智能信息系統構建存在諸多難點具體如下：1）兵力分布廣, 干擾因素多, 體系支撐難. 現代 戰爭視野下, 陸戰場范圍不斷擴大, 兵力分布更加廣 泛, 難以為所有節點提供遠程體系支撐. 加上地形、 氣象、水文、天候等多維要素影響, 已經和體系聯結 的諸多節點隨時可能與上級斷開而成為孤立節點, 實時提供體系支撐愈發困難. 2）任務多樣化, 人文高復雜, 智能適應難. 兵種 專業分化, 武器裝備操作難度不斷增加, 陸戰場節點 面臨越來越多樣的各類任務, 預先訓練的單一智能 模型存在失效風險. 作為人類的直接居住場所, 陸戰 場復雜的人文環境對智能認知模型的準確率和時效 性提出了巨大挑戰, 更加劇了預訓練智能模型失效 的風險. 3）計算需求大, 資源高受限, 統籌協調難. 智能 信息系統的核心是不斷演化的智能能力, 現有人工 智能手段對算力的需求十分巨大, 而陸戰場資源補 給相對困難, 節點機動能力較弱, 資源高度受限, 此 時, 如何兼顧陸戰場節點智能性需求和計算、電量等 資源效率, 統籌協調全局, 極具挑戰. 為了更好地支撐分布式作戰條件下陸戰場的諸 多作戰力量, 解決分布式陸戰場中信息系統面臨的 諸多問題, 提供高效可靠智能的陸戰場信息系統支 撐, 本文基于“云網端”融合理念, 設計了一種多層自 適應的智能信息系統體系結構, 通過信息流動集成 分布作戰力量, 形成對上聯通體系、向下獲得支撐、 對敵自成體系的高效作戰體系；在此基礎上瞄準分布 式陸戰場節點任務多樣, 預訓練模型易失效的挑戰, 結合分層自適應聯邦學習方法, 進行分布式陸戰場 智能模型訓練, 盤活作戰訓練過程中產生的新數據, 實現持續學習不斷演化的戰場學習能力；對于智能模 型計算需求和分布式陸戰場節點資源受限的問題, 考慮從模型的智能訓練和智能推理兩部分入手, 結 合聯邦學習的模型替換機制, 當計算資源充足時, 參 與作戰模型的持續訓練, 當計算資源不足時, 直接利 用獲得的智能模型進行推理, 實現資源可容忍情況 下的分布式陸戰場節點智能作戰.