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海軍任務規劃器（NMP）是一種基于優化的作戰計劃工具，適用于設計海軍部署的各級決策者，從戰區級計劃到單個航母打擊群（CSG）或驅逐艦中隊（DESRON）。調度人員的任務過多，卻沒有足夠的艦艇來完成這些任務。該輔助決策系統采用多任務能力艦艇，在給定的規劃范圍內將其分配到任務中，目標是最大限度地提高完成任務的總價值，同時考慮到任務集的地理位置以及艦艇的能力和局限性。以前的版本使用獲得許可的商業軟件和求解器進行優化，并對可供選擇的艦艇部署進行有限的列舉。本論文的重點是通過使用開源軟件和求解器，使所有海軍人員都能使用海軍任務規劃器。此外，它還在優化過程中提供了持久性，允許調度人員在規劃期限內重新配置計劃，并將對之前公布的計劃的改動降到最低。我們還開發了兩種部署規劃方法，即隨機路徑枚舉和網絡流表述，這兩種方法都提高了海軍任務規劃器的任務完成水平。此外，我們還創建了一個 "兵力比護航"參數，允許非作戰艦艇在多艘具備防御能力的艦艇護航下通過危險區域。

執行總結

海軍任務規劃器（NMP）是一個基于優化的決策支持系統，適用于從海上聯合部隊作戰指揮官（JFMCC）作戰視角到驅逐艦中隊（DESRON）和航母打擊群（CSG）戰術視角的各級海軍規劃決策者。在考慮到多艘艦艇、它們的多種任務能力以及從一個地理區域轉運到另一個地理區域所需的時間之前，在整個規劃范圍內規劃任務已經是一項極具挑戰性的任務。我們還必須考慮到任何需要與支援任務同時完成的前提任務。確定后勤支持，預測在同一規劃范圍內何時何地艦船需要更多燃料和其他補給，也是一項挑戰。這對于 JFMCC 或海上行動中心 (MOC)、DESRON 或 CSG 來說，仍然是一個人工和耗時的過程。

NMP 接收用戶輸入的信息，包括任務、地理區域、可用艦船、綜合任務能力、按任務和艦船能力劃分的商品消耗率。NMP 將有能力的艦船分配到執行任務的地區，從而最大限度地提高完成任務的總價值。NMP 包括一個作戰后勤部隊（CLF）規劃要素，能夠跟蹤艦艇的物資水平，并就何時何地與客戶艦艇開展海上補給（RAS）活動提出建議。NMP 還提供護航和近距離護航選項，允許非戰斗艦艇由防御戰斗艦艇護航，可以是同一區域的一艘防御艦艇護航所有非戰斗艦艇（護航），也可以是同一區域的防御艦艇和非戰斗艦艇一對一護航（近距離護航）。

本研究探討了改進 NMP 的方法，即從未獲批準在海軍陸戰隊互聯網（NMCI）計算機、保密互聯網協議（SIPR）計算機或其他保密網絡上使用的昂貴的特許專有軟件轉向開源軟件。通過將 NMP 轉換為開源代數建模語言，我們消除了所有成本，而且該軟件已被批準或可被批準在安全計算機上使用。求解器也從特許優化軟件轉為開源混合整數編程求解器。

我們還將研究如何改進船舶在區域之間的轉運方式，并增加一種對之前公布的時間表影響最小的時間表變更方式。

NMP 以前計劃從一個區域到另一個區域的船只部署的方法涉及基于堆棧的部分枚舉，這限制了船只探索區域的多樣性。在這項研究中，我們將重點放在通過兩種額外的方法來改變這種區域間探索的多樣性。第一種是隨機路徑生成法；與基于堆疊的部分枚舉法類似，這種方法為每艘戰艦生成一定數量的部署路徑。但是，船只的部署路線是隨機的，這就增加了船只交替路線的多樣性。隨機路徑生成通過增加完成任務的數量來改進 NMP，并通過讓艦船到達 RAS 事件所需的位置來大大減少對商品消耗的懲罰。

我們的第二種方法在 NMP 中添加了網絡流部署模型，允許艦船探索從區域到區域的所有可能路線。與其他路由模型相比，網絡流大大縮短了 NMP 的運行時間，并為我們提供了一個接近最優甚至是最佳的解決方案。我們將隨機路徑生成和網絡流部署模型與基于部署堆棧的枚舉法進行了比較，在我們的韓國行動區域場景中，我們有 695 項任務需要在 15 天的規劃期限內完成。

這項研究專門為航空母艦或兩棲攻擊艦增加了額外的護航功能，因為它們在一個區域內需要不止一次護航。這種兵力配比要求每艘非戰斗艦艇在通過高危區域時都要由多艘具備防御能力的艦艇護航。我們在 NMP 的一個新場景中測試了這一功能，即一支從關島經菲律賓海前往菲律賓宿務的有防御能力的 CLF 護航艦隊。

最后，這項研究為 NMP 增加了優化的持久性，這一調度功能允許用戶在規劃期內隨時隨地增加或減少任務和/或艦船，并且只需對原有調度進行少量修改即可完成任務。這極大地減少了因命令過多艦船進行過多計劃調整而造成的動蕩、信息傳遞和混亂。

隨機部署路徑生成、網絡流部署模型和持久性的加入使 NMP 有了顯著的改進。隨機部署路徑生成顯示，在某些情況下，目標函數的增幅高達 45%，而對 500 萬條可能路徑的采樣率不到 1%，即對 1,058,826,559,993 條可能部署路徑的采樣率為 0.000019%。我們的網絡流部署模型探索了超過一萬億條可能的部署路徑，取得了最佳結果，使我們在某些情況下的目標值提高了 50%。與基于堆棧的枚舉法和隨機路徑生成法相比，網絡流部署模型的求解時間最快，大多數場景的求解時間都在一小時之內。

安全部隊應建立新的專業分工，以提高其在戰術通信和小型無人機系統（sUAS）操作方面的地面重點能力，同時從整個職業領域分配任務和認證專門的團隊，以滿足空軍 "敏捷作戰"（ACE）概念所要求的嚴峻的機場安全需求。

ACE是空軍在潛在的A2AD環境中重新獲得主動權的新興作戰概念之一。ACE概念也被稱為分散或敏捷基地，它利用大量不同的臨時機場為作戰飛機提供補給，以便在高作戰節奏下實現空中力量的前沿投射。這種模式將對空軍的作戰支援功能提出新的要求，需要新的作戰概念和能力。美國空軍安全部隊負責確保這些機場的安全，以應對由地面部隊、間接火力和無人機系統造成的假定威脅。快速出現的對手能力促使我們需要新的技能和就業結構，以確保對臨時機場的有效地面防御。

這項分析借鑒了聯合社區中其他以地面為重點的作戰部隊的平行工作，并主張安全部隊通過建立兩個新的專業分工：信號專家和無人機系統專家，投資于簽名管理、電子戰（EW）和攻防一體的無人機系統能力。此外，這項工作還確立了將駐地單位指定為源ACE防御小組（ADETs）的理由，該小組作為一個單位進行訓練、認證和部署，以滿足參與高端戰斗的地域作戰指揮官的預期需求。

通過遠征作戰指揮官有效地融入海軍的綜合作戰概念，產生一種指揮和控制關系，對動態的海洋環境作出反應，提供適當的權力以掌握主動權，并為特遣部隊或聯合部隊的海洋部分指揮指揮官創造統一的努力，使海軍陸戰隊的行動與海軍的海上行動同步。

未來概念的發展，如基于遠征的預先行動、分布式行動和替補部隊，繼續推動海軍陸戰隊評估他們將如何執行未來行動。因此，海軍陸戰隊目前正在經歷一次重大的部隊設計重組，并對他們目前的理論進行評估，以確保他們在有爭議的環境中的瀕海行動概念中的地位。海軍陸戰隊司令大衛-H-伯杰將軍想要評估的一個領域是海軍陸戰隊與海軍的整合，更具體地說，是與海軍的復合作戰概念的整合。本文旨在提供一個分析視角，以評估為什么海軍陸戰隊必須融入海軍的合成作戰概念以及有效整合的最佳方法。此外，當今作戰環境的動態性質要求軍隊對其在環境中的運作方式進行革新，而不僅僅是發展。

伯杰將軍在他的規劃指導中還指出，海軍陸戰隊必須融入海軍的合成作戰概念，這是 "成功實施兩棲作戰的前提條件： 海軍陸戰隊不能在前往兩棲目標區的途中成為被動的乘客"。但伯杰將軍為什么這樣說？海軍的復合作戰概念為海軍陸戰隊提供了什么它還沒有的東西？而且，如果復合作戰概念確實為海軍陸戰隊提供了好處，那么海軍陸戰隊如何在自己的指揮和控制結構中使用它來實現海洋領域內的統一行動？

對這些問題的回答是，海軍的綜合作戰概念提供了一個將控制與指揮分離的結構。綜合作戰概念通過指揮官的意圖為指揮官提供了集中的指導，一個合作的計劃環境，以及通過否定式指揮加強的分散控制。此外，否定式指揮為下級指揮官提供了更大程度的自由，使他們能夠在執行任務時發揮自己的主動性。此外，任務指揮，首先允許下屬指揮官在一個由多個領域的眾多威脅組成的動態環境中實現統一的努力。在綜合作戰概念中增加一個遠征戰指揮官，體現了海軍陸戰隊將控制與指揮分離的能力，以便在未來的作戰環境中取得對對手的明顯優勢。

美海軍陸戰隊空地特遣部隊（MAGTF）作為海軍綜合部隊的一部分，將在交戰層、增援層和鈍化層的分布式海洋環境中感知、分享、欺騙和吸引同行的對手部隊，以實現競爭連續的國家軍事目標。為了實現這一目標，海軍陸戰隊空中指揮與控制系統（MACCS）必須部署小型、隱蔽、自主的無人空中和地面多光譜/模式傳感器，以增強大型空中監視雷達，采用網絡化的混合航空指揮與控制（AC2）節點，在行動中進行調整，并重振海軍陸戰隊集中指揮和分散控制的航空理念。其目的是用蜂群式的力量和火力來摧毀對手的物質和心理力量，并提高友軍的生存能力。

國防部（DoD）指令5100.01規定了海軍和海軍陸戰隊的職能，而未來的安全環境在《2015年海軍陸戰隊安全環境預測： 未來2030-2045》、《海軍陸戰隊作戰概念》（MCOC）以及《有爭議環境中的近海作戰》（LOCE）和海軍的分布式海上作戰概念對未來安全環境進行了描述。根據這些資料，目前的軍法署署長小組缺乏一個有彈性的MACCS，能夠同時進行匯總和操作，在對手咄咄逼人的瞄準行動中幸存下來，為海上態勢感知作出貢獻，并支持分布式交戰。空中和水面監視雷達傳感器極易被發現，部署的數量不足以吸收攻擊，探測到的低空威脅距離不夠，無法在水面或陸地上攔截它們，而且在海洋環境中的部署和機動性能仍然有限。此外，MACCS目前沒有組織、訓練或裝備，無法通過重新配置功能能力來適應不斷變化的情況并以最佳方式完成任務，從而對所使用的AC2節點進行適應性任務組織。歸根結底，問題在于如何在提高生存能力的同時，提高軍法署和海軍感知、共享、欺騙和參與敵方部隊的能力。

美國軍方正在探索 "內部 "的不對稱能力，如可以在對手威脅圈內運作的蜂群概念，即反介入/區域拒止（A2AD）環境。集群是系統性地同時臨時集結分散和連接的部隊，并從各個方向對敵方開火。其目的是摧毀對手的物理和心理力量，提高友軍的生存能力。軍法署署長辦公室需要對空中和地面威脅提供多譜系/模式的監視，并協調聯合部隊對這些目標的反擊，這些目標延伸到具有反介入/區域拒止系統的爭議地區。它必須在高威脅的海洋環境和內陸地區提供補充性的感應，以實現遠程交戰（遠程交戰）。較小的移動式空中和水面監視多譜系/模式傳感器對對手在水面和陸地上的目標定位是一個重大挑戰。它們可以補充大型空中監視雷達，照亮大型雷達因地形或地球曲率而無法覆蓋的區域。這些較小的傳感器可以為較大的更有能力的雷達提供早期排隊，并通過由彈性混合AC2節點管理的網絡為共同的戰術圖景做出貢獻。大量的主動和被動傳感器和誘餌，在不同的時間打開和關閉，并不斷移動，再加上有選擇地激活大型空中監視雷達，將刺激對手的觀察，其速度將壓倒他們的目標能力，同時掩蓋友好能力。為低級別的地面指揮官獲得卓越的態勢感知，在縱深上創造更大的防空和制海選擇，并加快處理即時空中支援請求，將使蜂擁而至的部隊和火力能夠消滅敵軍。海軍陸戰隊有機會通過分散不斷移動的小型空中和地面主動和被動多光譜/模式傳感器、混合AC2機構和分布式武器系統，提高聯合部隊感知、分享、欺騙和參與友軍高價值大型雷達系統范圍之外的威脅的能力。在作戰層面上，在一個或兩個戰場上與對手進行橫向競爭可以增加對手的成本，迫使他們投入更多的資源并評估他們的利益。避免隧道式視野，將自己的行動限制在確切的物理競爭點上，并不能提供整個競爭連續體的全部選擇，而這將是迫使對手進行成本強加計算所需要的。

NAVAIR任務工程和分析部（MEAD，AIR4.0M）每年進行一次工程、參與和任務級建模和分析，以支持項目和技術投資決策。Minotaur任務系統正在被海軍收購，以整合到P-8A海神號海上巡邏機和MH-60R海鷹海上直升機上。 Minotaur將"海神"和"海鷹"的傳感器整合到一個全面、共享和聯網的畫面中。Minotaur在速度、準確性和內存容量方面比傳統的、主要是手工的數據融合系統有了明顯的提高。然而， Minotaur對任務有效性的影響還不清楚，因為與傳統的動能效應器（即武器）不同，在現有的AIR-4.0M任務級模擬中，使用海軍模擬系統（NSS）和/或模擬、集成和建模高級框架（AFSIM），無法輕易捕捉到 "更好的 "數據融合對機組人員態勢感知（SA）的影響。

基本的假設是，像Minotaur這樣的系統通過提高SA的準確性來增加價值，同時減少分類和識別感興趣的聯系人的時間。這種改進預計將對水面目標定位、自我保護和協調反潛戰（ASW）行動產生重大影響。由于 Minotaur特別是不融合/協調反潛戰傳感器，它在那里的價值較小，但仍可能增加一些價值，有待確定。本研究中開發的建模和分析方法可以應用于這種調查

本研究的首要目標是為AIR-4.0M提供洞察力，使其了解如何在任務級分析中描述 "Minotaur"，包括潛在功能、指標、其當前模型的充分性，以及是否可以或應該使用其他模型或方法的指示。

研究人員使用了一種基于文獻回顧的邏輯方法，與融合、海神和海鷹社區的主題專家進行討論，并對各種建模技術進行調查。由于贊助商使用NSS和AFSIM，所以特別強調了這些建模工具。

從表面上看，研究目標并沒有什么不尋常之處。許多決策者需要分析工具和程序來協助投資決策。不過，研究結果比預期的要更廣泛，范圍更廣：

• 了解融合的價值不僅僅是對海上巡邏和直升機界的挑戰，也是對整個海軍的挑戰。不同的利益相關者對融合系統有不同的期望，而網絡平臺所支持的融合能力的顯著提高往往被認為是容易的，或者完全被忽視。
• 此外，海軍內部和建模界對融合和關聯的定義也不一致。例如，NSS、Minotaur和聯合實驗室主任對融合有三個不同的定義，這些定義并不一致。
• 另一個發現是，贊助商現在對Minotaur得出的聚變效果感興趣。這很好，但Minotaur提供的能力與聚變無關，但仍然非常有用。此外，目前海軍中還有其他現有的融合能力在使用，而這些能力并沒有被認為可以用于這些平臺。

在解決研究目的中指出的建模挑戰時，很明顯，NSS提供了一個 "足夠好 "的解決方案，只需對報告模型做一些補充就可以快速實施。這是通過建立一個新的 "傳感器 "來實現的，它包括檢測、分類和識別的能力，反映了融合系統如何攝取不同的傳感器并創造更大的態勢感知。因為對這個 "傳感器 "的性能進行參數化是一個簡單的問題，基線方案的許多偏離將產生一個查找表，供分析人員與演習/實驗結果進行比較。例如，如果一項實驗表明，Minotaur融合在300納米范圍內將接觸識別率提高到95%（這些數字是名義上的），分析人員可以使用相當于該性能的參數化偏移，將該偏移的操作指標與Minotaur基線進行比較，從而能夠確定潛在的附加值。

不過，NSS的使用并非沒有顧慮。NSS通過相同傳感器的關聯來實現 "融合"，而不是像Minotaur那樣通過兩個或更多獨立和不同傳感器的關聯來進行。因此，假設一個具有上述建模質量的 "傳感器 "代表融合，有時可能是錯誤的，例如，如果某個感興趣的接觸點沒有信號發射，沒有廣播自動識別系統（AIS），或者不在一個主動傳感器的范圍內。所以，NSS的建模方法并非100%完美。同樣，這就是為什么研究人員建議將概率值參數化，這樣分析人員就可以在他們的分析中根據需要進行詳細分析。

研究人員認為，AFSIM提供了替代性的建模方法，但與NSS相比，它的基礎水平更高。NSS在核心軟件中預先開發了一些融合過程的功能表示，而AFSIM有一個更開放的框架，提供了一個創建更多系統表示的機會。然而，這意味著對本研究感興趣的過程進行建模需要更詳細的設計和實施工作，同時還要有必要的驗證和確認程序。這可能是一個更苛刻的（和昂貴的）開發水平，而不是贊助商所能容納的。由于使用AFSIM的組織眾多，如果其他組織已經完成了數據融合業務價值研究所需的一些能力的建模，并愿意分享他們的軟件，那么積極參加AFSIM用戶組可以減輕定制開發的成本。

最后，研究人員指出，隨著關于數據和知識表示的新想法在工業界和最終在政府中的爆發，融合領域即將爆發。僅僅融合兩個傳感器曾經是相當具有挑戰性的。現在，新的攝入和分類程序意味著智能算法可以融合幾十個不同的來源來講述一個故事。一位從事融合工作35年的融合主題專家提醒研究人員，"真正的融合實際上仍然只發生在頭腦中"。

研究人員認為，理解不僅是融合的價值，而且利用由大數據、云計算和機器學習提供的日益增長的數據雪崩（很快可用于所有平臺和戰術邊緣）至關重要。圍繞這些新興能力的炒作是巨大的，所以仔細考慮投資是不為過的。因此，研究小組建議對以下領域的建模和分析進行研究：

• 如果繼續使用NSS等傳統模型，建議進行改進，以考慮到多源融合。
• 像AFSIM這樣的模擬框架，為用戶提供了更大的可操作性（但也需要更長的準備時間），顯示了捕捉新興大數據和融合能力的細微差別的前景。應該在這些技術的建模方面做出更多努力。
• 雖然2019年冠狀病毒病（covid-19）的限制和可用性阻礙了在機密層面上對該主題的深入探索，但研究人員認為，使用現場、虛擬和建設性刺激和模擬的系統內方法，可能仍然是一種可行的分析方法。在這項研究中，主辦方努力爭取讓研究人員接觸到平臺模擬器，但沒有機會。
• 先進的基于模型的系統工程技術，特別是那些即將推出的系統建模語言（SysML）2.0所帶來的技術，將允許分析人員構建或重復使用正式的系統工程模型和相關的參數化分析工具。這有能力將真正的系統工程與建模和分析技術結合起來，深入研究潛在的投資決策。此外，海軍部門的數字/系統工程轉型工作組今天正在研究這種能力。

美國海軍陸戰隊繼續發展遠征先進基地作戰（EABO）作為未來在太平洋地區的作戰模式。EABO將使用廣泛分散的、高度有力的、緊密結合的海軍和海軍陸戰隊團隊。由于固有的資源限制、遠距離通信以及對手在電磁波譜中的探測、攔截和干擾能力，這種作戰模式對海軍陸戰隊的指揮和控制能力提出了挑戰。這項研究試圖評估突發信號網狀網絡（BSMN）技術作為解決這些問題的一個潛在方案。通過比較EABO中指揮和控制的特點（通過對最近EABO演習的定性案例分析確定）和BSMN技術的特點（通過定量建模分析確定）來評估該技術的適用性。最后，通過定量的財務分析，評估了獲得和使用該技術的可行性。盡管研究人員建議進一步研究，但他們得出結論，BSMN技術的遠程、隱身和低功率能力很適合團級及以下的通信。此外，研究人員得出結論，該技術的獲取和應用是可行的，其價格遠遠低于目前使用的其他遠程通信資產（即衛星通信）。

自二戰以來，美國利用體型龐大、能力卓越的航空母艦和兩棲艦從海上投射軍事力量的能力基本上沒有受到質疑（海軍水面部隊指揮官[COMNAVSURFOR]，2017；杰克遜等人，2020）。然而，近年來，遠程精確反艦導彈的發展和擴散，在海軍艦艇進入其目標范圍之前就已經危及到它們，這對美國海軍部隊的運作方式提出了挑戰（Office of the Secretary of Defense [SecDef], 2017, p. 57）。為了應對遠程反艦導彈的威脅，海軍部制定了一個新的分布式海上作戰（DMO）戰略，在這個戰略中，廣泛分散的海軍部隊以更大的個體殺傷力實現海上控制，而不是以前海軍作戰模式中相對密集和脆弱的編隊（COMNAVSURFOR, 2017）。遠征先進基地作戰（EABO）（海軍陸戰隊總部[HQMC]，2021年）是海軍陸戰隊的作戰概念，它通過以高度整合、廣泛分散、物理和電磁隱蔽的方式部署部隊來實現DMO的原則（COMNAVSURFOR，2017；海軍作戰部長辦公室[CNO]，2018；HQMC，2021）。

需要完善的幾個作戰功能之一是指揮和控制（C2），以充分支持DMO：在第38屆司令部的規劃指南中，海軍陸戰隊司令伯杰將軍明確提出需要靈活和有彈性的C2系統，以支持高節奏和分散的決策（海軍陸戰隊司令[CMC]，2019，第9頁）。研究人員對新興的突發性信號網（BSMN）技術的初步了解是由Bordetsky、Benson和Hughes的《信號雜志》文章 "Hiding Comms in Plain Sight"（2016）中展出的研究提供的：這篇文章使人相信BSMN技術可以為DMO C2提供所需的靈活性和彈性的假設。突發信號被簡單地定義為在相對較短的輻射突發中傳輸大量數據的方法（劍橋，n.d.），這使其本身具有被對手探測、攔截或干擾的較低概率（Walkenhorst，2020）。網狀網絡是一種通信網絡方案，其中節點能夠充當動態路由器，將傳輸信息傳遞給其他節點，在用戶本身之外沒有任何基礎設施的情況下創建動態和靈活的網絡（Law, 2009）。在這些屬性之間，研究人員假設BSMN技術是一個合適的技術解決方案，為EABO中的C2提供靈活和彈性的通信。研究人員進一步假設，鑒于目前BSMN的商業使用，它也是EABO中C2的一個經濟上可行的解決方案。

為了確定BSMN技術對DMO的適用性，研究人員首先對海軍陸戰隊以EABO為模型的演習進行了案例研究。這些案例研究試圖描述EABO演習中C2的定量和定性方面，以確定BSMN必須支持什么樣的通信方式才能成為一個合適的技術解決方案。研究人員研究了三個獨立的案例，時間跨度超過兩年，涉及海軍陸戰隊的幾個單位，包括第一和第三海軍遠征軍（MEFs），以及美國第三艦隊和陸軍特種作戰部隊（SOF），范圍從營級到MEF級（海軍陸戰隊第三師[3dMARDIV]，2019；第九通信營[9Com]，2019；第六海軍團第一營[1/6]，2020）。

在過去的十年中，空軍和空中機動性司令部（AMC）進行了大量的研究、活動計劃、愿景和范圍文件、作戰概念和路線圖，指出需要改進機動性空軍（MAF）的態勢感知（SA）能力和全球安全指揮與控制（C2）通信。最近，聯合作戰部門正在開發聯合全域指揮和控制，而空軍已經發布了描述敏捷戰斗力（ACE）和相關任務類型指令（MTO）的條令。空軍和聯合作戰部門都在努力解決的基本問題是任務保證。這項研究采用了AMC全球安全指揮與控制-空對地通信能力評估中的機載信息交換要求（IER）綜合清單，并試圖在任務保障方面對其進行描述和優先排序。一個IER框架被提出來，以幫助告知通信差距，并描述在MTO執行期間需要什么類型的決定。任務規劃人員可以根據預期的環境，根據潛在的通信退化情況，建立分支和序列來執行指揮官的意圖。這特別有助于根據飛機指揮官可能需要執行的決定類型進行風險指導。SA數據 "類別中的通信要求是最關鍵的，因為MAF飛機必須與其他飛機協同執行ACE行動。因此，任務保證，如任務基本功能的執行，與SA信息交流最密切相關。

許多國家都使用了像“三角洲” (Delta) 這樣的作戰管理系統（BMS），包括烏克蘭，使指揮部能夠共享態勢感知信息；本研究的重點是信息在作戰網絡中的分配。與自然系統類似，螞蟻和蜜蜂等自主代理遵循一套簡單的規則，BMS是一個由基地和電子作戰平臺組成的網絡，在國防條令的指導下，軍事資產作為網絡內的智能體。這種系統的可操作性的原理是基于多個子系統相互作用時每個子系統都是可靠的。然而，潛在相互作用的排列組合會引起不可預測的負反饋或正反饋循環，導致不可預測的和不想要的結果。突現行為的結果是出乎意料的，有時在情報和無線網絡等領域是不受歡迎的。理解突發行為對于理解復雜的工程系統是勢在必行的，并且要提出新的見解，采取切實可行的措施來改善復雜系統的設計和分析。本文介紹了BMS和網絡與用戶定義的系統集成的網絡士兵概念的例子。作者認為，烏克蘭和其他軍隊可以直接從利用元控制論、元元系統模型分析來控制突現。

圖2：作戰管理系統（BMS）的集中式指揮通信網絡

美國海軍陸戰隊正在建設反水面作戰領域的能力，特別是在獲得地基反艦導彈（GBASM）及其相關發射平臺方面。研究為分析與這種新能力相關的部隊結構提供了一種方法。研究方法使用離散時間馬爾可夫模型對GBASM炮組和敵方水面艦艇之間的戰術級決斗進行建模。這些模型有足夠的復雜性來解決關鍵的部隊設計問題，并且對決斗的關鍵特征進行了參數化，以便進行強有力的敏感性分析。

在海軍導彈作戰中，重要的是確定所需的炮彈規模S，以使炮彈有足夠高的概率殺死敵艦。GBASM概念的獨特之處在于，與從水面艦艇上發射導彈相比，它能夠將這種炮彈分散到幾個平臺上，并以更適合特定戰術場景的方式進行發射。在這種情況下，如果有一個大小為K的禮花彈，并將該禮花彈分散到N個平臺上，那么每個平臺在特定的禮花彈中發射?枚導彈，這樣K × N = S。有了這個公式，就能夠分析平臺數量和每個平臺發射的導彈數量在這些配置的殺傷力和生存能力方面的權衡。這為成本-效益分析提供了基礎。

對GBASM炮臺與敵方水面艦艇發生接觸的情況進行模擬。從簡單的場景開始，然后逐漸復雜化。讓GBASM發射器與一艘敵方水面艦艇進行決斗。GBASM一方被稱為藍方，水面艦艇被稱為紅方。最初假定雙方都有足夠的導彈供應，并且交換的時間是有限的，因此可以把供應視為無限的。GBASM以彈丸為單位進行發射，每個彈丸至少包括一枚導彈。在藍方的炮擊之后，紅方的水面艦艇有機會進行還擊。

在所描述的環境中，假設藍方具有首發優勢。鑒于GBASM的引入在沿岸地區造成的不對稱情況，首發優勢的假設并不是不合理的。GBASM是移動的，有可能移動到難以探測的地方，只有在準備開火時才出來。GBASM的目標是保持不被紅方船只發現，直到它成功瞄準紅方船只。一旦紅方船只成為目標，GBASM系統就會開火并移動到一個新的位置。如果沒有關于GBASM移動的完美信息，紅方艦艇將持續處于不利地位。

此外，該模型捕捉到了紅方對藍方的炮擊進行防御措施的能力。這些防御性的反措施是用參數λ來說明的，這個參數是紅方根據泊松分布可以攔截的藍方導彈的平均數量。以這種方式對紅方采取反措施的能力進行建模，說明了隨著藍方導彈規模的增加，紅方采取反措施的能力也在減弱。同樣，也說明了紅方針對藍方分布式發射器的能力下降。紅方殺死藍方分布式平臺的能力用參數?表示，根據泊松分布，紅方在還擊中可以殺死藍方平臺的平均數量。這再次說明，隨著藍方平臺數量的增加，紅方瞄準和殺死藍方的效果有限。

在對該模型的分析中，遇到了幾個關鍵的發現。首先，最重要的是確定理想的炮擊規模S，以提供足夠高的殺死敵艦的概率。這不是一個簡單的 "越多越好 "的問題，因為炮擊規模有一個收益遞減點。正如人們所期望的那樣，還得出結論，增加平臺的數量K可以提高生存能力，從而提高GBASM炮臺的殺傷力。然而，改進的幅度對其他參數很敏感，當炮彈規模足夠大時，改進的幅度通常很小。

該研究的主要產出是創建的模型和對它們進行進一步分析的能力。本論文中任何地方使用的參數值都不是由具體的GBASM系統或潛在的敵方水面艦艇的能力來決定的。因此，結果應該被看作是對參數空間可能區域的探索的概括。這些模型提供了根據有關特定系統的能力進行具體分析的能力。

目前，人工智能（AI）為改造許多軍事行動領域提供了巨大的機會，包括作戰、指揮與控制（C2）、后勤、安全和維護，以提高其整體作戰效率。空中和導彈防御（AMD）是一個特別復雜的任務領域，人工智能的應用至關重要。空中導彈防御任務指的是保衛國土、保護區、地面基地、地面部隊或艦艇免受敵對的空中或導彈威脅。AMD的威脅包括敵對的飛機、無人駕駛飛行器（UAV）或機載導彈。AMD行動的復雜性源于威脅的嚴重性、威脅的意外性、對形勢認識的不確定性以及事件的快速發展，因為作戰人員必須迅速評估形勢，制定適當的行動方案，并最好地利用他們的戰爭資產來應對。美國國防部（U.S. DOD）正在研究使用AI系統（或AI-enabled AMD[AI-AMD]系統）作為AMD作戰人員的自動決策輔助工具，以大大減少他們的認知負荷（Jones等人，2020），使AMD決策更快、更好。

人工智能的一個關鍵方面已經聚集了大量的研究興趣，那就是信任。信任是有效團隊的一個基本原則。它同時適用于人類和人機團隊。信任使團隊成員能夠很好地合作，是有效團隊表現的基礎（Lee and See 2004）。與人工智能系統的成功合作將需要人類對人工智能系統有一個校準的信任和依賴程度（泰勒等人，2016）。

隨著更先進和更快的空中和導彈威脅彈藥的發展和投入使用，操作人員更需要在AMD行動中迅速作出監測。不及時的決策和反應將導致災難性的后果。因此，人工智能是一個可能的解決方案，通過自動決策輔助工具加快和加強決策過程。這些AMD自動戰斗管理輔助工具可以幫助戰術操作人員應對更快的決策周期、大量的數據以及需要觀察的幾個系統或屏幕（Galdorisi 2019）。然而，為了有效地利用人工智能能力的潛力，需要操作員的高度信任。操作員對系統的信任程度低，可能會導致人工智能-AMD系統利用不足，受到不適當的監控，或者根本不使用（Floyd, Drinkwater, and Aha 2016）。這些問題中的任何一個都可能導致操作者的工作量不必要的增加，或者任務失敗的可能性。

論文對信任的定義、人機交互（HMI）的概念、信任因素以及包括AMD殺傷鏈模型、威脅場景、架構、模型和功能在內的概念模型進行了廣泛的回顧。有了這樣的認識，論文提出了人工智能-AMD系統的信任框架，對人機交互和人工智能-AMD系統信任因素的描述。論文最后提出了在人類操作者和AI-AMD系統之間實現校準信任的策略。

信任框架始于對系統背景的分析。圖1顯示了AI-AMD指揮與控制（C2）系統（包括AI-AMD操作員和決策輔助工具）及其他與之互動的子系統的背景圖，這些子系統有助于操作員和AI-AMD決策輔助工具之間信任的發展。背景圖使我們能夠研究各系統之間的相互作用，以及它們對AI-AMD操作員和決策輔助工具之間信任動態的影響。

圖1. AI-AMD系統框架圖。

這篇論文將信任定義為操作者的態度，即AI-AMD決策輔助工具將有助于實現操作者的目標，即在一個以不確定性和脆弱性為特征的作戰環境中迅速摧毀來襲威脅的任務。這種信任的定義表明，它是對操作者相信或感知AI-AMD決策輔助工具的一種情感評估。為了積極地影響信任，操作者必須親自看到并感受到AI-AMD決策輔助行動的優勢。AI-AMD行動涉及很多不確定因素，以及天氣、電磁干擾和地形等環境因素以及不斷變化的威脅的性質所帶來的脆弱性。操作員將預期AI-AMD決策輔助系統按照 "合同 "執行，以處理這些不確定性和脆弱性。這些合同將是人工智能-AMD決策輔助工具應該執行的感知功能或任務，以及執行這些功能或任務的理想表現。

圖2說明了操作員和AI-AMD決策輔助工具之間的信任框架。y軸代表人類對AI-AMD決策輔助系統的信任程度，x軸代表AI-AMD決策輔助系統的能力。綠色的45°虛線表示最佳的信任水平或校準的信任線，其中的信任與AI-AMD的能力相對應，導致正確的利用（Lee and See 2004）。過度信任由最佳信任水平線以上的區域表示，此時的信任超過了系統能力，導致誤用。低于理想信任水平線的區域表示不信任，這時的信任沒有達到系統能力，導致濫用。假設存在一些默認的信任水平（如黃框所示），目標是制定一個策略，以提高AI-AMD輔助決策能力的信任。在使用該系統時，可能會發生違反信任的情況，從而降低操作員的信任。因此，信任修復行動必須被納入，以保持信任在最佳水平。

圖2. 人類操作員和AI-AMD決策輔助工具之間的信任。

基于功能分配的操作員和AI-AMD決策輔助工具之間的人機交互研究表明，操作員和AI-AMD決策輔助工具應該被設計成在大多數殺戮鏈功能中作為一個 "團隊"運作。這引導論文研究了單獨和集體考慮人類和決策輔助的信任因素。對操作員和人工智能-AMD決策之間的人機交互的研究還顯示，操作員的角色已經從手動控制器變成了監督控制器。因此，一個值得信賴的決策輔助工具是很重要的，因為操作者會期望系統的表現符合預期，以幫助操作者更好地履行他的角色。另外，為了進一步幫助減輕操作者的認知工作量，信息的外部表示、決策輔助工具的建議必須易于閱讀和理解。

關于信任因素，本論文提出了一個 "由外而內 "的框架，如圖3所示。論文首先考慮了與操作環境相關的因素，這些因素描述了AMD操作系統的背景。第二，它研究了與組織環境相關的因素，操作人員和人工智能-AMD系統得到了培訓和發展。第三，論文研究了操作人員和人工智能-AMD決策輔助工具之間的交互，以提出與操作人員、人工智能-AMD、單獨和集體相關的因素。

圖3. 建議的信任因素

圖4顯示了擬議的戰略銜接圖，以實現操作者和AI-AMD輔助決策之間的校準信任。對信任定義、人機界面和信任因素的審查表明，該戰略應關注三個關鍵領域：（1）人類對自動化技術和AI-AMD決策輔助系統的集體和個人感知；（2）增強操作員和AI-AMD決策輔助系統的團隊活力；（3）AI-AMD決策輔助系統的可信度，重點是系統開發。該戰略利用DOTMLPF-P框架提出了三個關鍵原則和五個支持原則。首先，軍事作戰人員需要被告知自動化技術的真正能力和局限性，特別是AI-AMD輔助決策。第二，操作員的培訓要求必須增加，以應對新的工作范圍和不斷變化的威脅。第三，必須在人工智能-AMD決策輔助系統的開發中加入新的要求，以提高系統的可感知的可信度。這三個關鍵原則得到了DOTMLPF-P框架其他方面的支持，如組織、領導、人員、設施和政策。

圖4. 實現操作員和人工智能-AMD決策輔助工具之間校準信任的戰略銜接圖