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美軍在戰術層面的組織、能力和授權方面存在差距，無法在信息環境（OIE）中開展行動。本論文通過分析和應用從空地一體化中汲取的經驗教訓，確定了潛在的解決方案：空地一體化是戰爭的一個層面，曾是可與現代信息、網絡和太空相媲美的新概念。空地一體化從第一次世界大戰中的戰略偵察發展到現代攻擊直升機、手動發射的殺手級無人機和戰術聯合終端攻擊控制員（JTACs）。如今，聯合終端攻擊控制員為地面指揮官提供了一名處于戰術邊緣的空地一體化專家，該專家裝備有致命和非致命能力，其權限因地點和行動類型而異。JTAC 的資格得到了整個聯合部隊和北約的認可，并最大限度地減少了地面單元所需的飛行員數量。本論文認為，建立一個與 JTAC 相當的信息、網絡和空間管制員可使聯合部隊更有效地開展戰術 OIE。這種多域終端效應控制員（MDTEC）將獲得聯合認證、資格和指定，就信息環境向地面指揮官提供建議，使用戰術信息工具，并利用聯合信息、網絡和空間資產創造效應。

本文認為，仿照聯合終端攻擊控制員（JTAC）建立 "多域終端效果控制員（MDTEC）"模型，將使戰術部隊能夠更有效地實施 OIE。MDTEC 將作為戰場戰術邊緣的 OIE 使用專家，為地面指揮官提供建議，規劃信息效果，操作信息能力，并向作戰和國家級 OIE 部隊請求效果。模擬 JTAC 計劃的認證、資格和指定方面，將創建整個聯合部隊和北大西洋公約組織 (NATO) 標準化的 MDTEC，使 MDTEC 和 OIE 部隊之間具有一定程度的信任和互操作性。

MDTEC 的能力和權限也可參照 JTAC 的模式。為 MDTEC 配備自主信息能力將使地面部隊能夠識別信息目標，傳遞準確的位置信息，并實施有限的 OIE 效果。MDTEC 應能隨時操作這些設備，而無需上級指揮部的批準。將任何進一步 OIE 行動的授權保留在較高級別，可為協調和目標審查留出更多時間，而將授權推向較低級別則可加快行動節奏。不過，MDTEC 將接受培訓并配備裝備，以識別敵方目標，并在獲得適當級別指揮官批準后開展 OIE 行動。

聯合全域指揮與控制 (JADC2) 并不是一個新問題。美國各軍種和情報機構在過去和現在都是以聯合的方式作戰。只是從未有過這樣的挑戰，即各組織之間的整合必須使用統一的整合手段，而不是由領導聯合任務的組織定義的專有手段。像往常一樣，總是需要高度橫向整合。新的挑戰似乎是要通過高效的設計，確保JADC2各級分層組織角色之間的縱向整合得到極大擴展。這不僅是跨組織聯合結構的需要。由于作戰空間的復雜性，指揮部的每個角色在出現人員傷亡（包括人員戰備狀態下降）時都必須易于替代。

態勢感知（SA）植根于對每種態勢從開始到結束的演變過程的了解，這一點至關重要。這是支持現代戰場局勢大幅波動的必要前提。對局勢的了解可確保對作戰空間的了解既符合實際情況，又能適應世界動態的臨時性質。不僅要不斷考慮情境參與者（主體和客體）之間的關系，還要考慮改變世界模型狀態機狀態的行動。必須認識到，所處的環境，如 METOC、EMW、Acoustic 等，是高度動態的，會導致條件不斷變化，并以環境事件的形式產生影響。這些外部閾值事件有助于積極主動地生成外部因素，從而因不斷變化的情況原因以及持續的規劃和重新規劃活動而產生新的條件。我們相信，在不斷變化的情況下，并發環境在任務環境的形成過程中發揮著重要作用。

從戰術邊緣自下而上地設計企業是至關重要的，因為只有從戰術邊緣才能獲得有關情況和背景的知識。與戰術層及以上各層（即作戰層和戰略/國家層）的高級角色共享背景知識，是管理 SA 以確保理解當前評估和預測情況的唯一策略。想象中的 "假設 "問題至關重要，因為它們通過揭示反事實來揭示因果關系。事實上，"反事實 "是一種發現新情況的機制，是發現情況的必要前提。

本研究將為戰術、戰役和戰略/國家各級不同角色的決策參與者做出重大貢獻。堅信決策就緒知識必須在不做任何進一步轉換的情況下提供給所有決策參與者。這些知識將以適當的粒度水平提供給每個決策者。這種自動推送驅動的流式交付將確保及時提供有價值的知識，并為決策者提供機會，使其能夠根據所提供的情境知識查詢后端。

知識交付需要后端了解決策者認為哪些知識對其各自的責任領域（AOR）有價值。還需要支持在戰術邊緣提取知識的 "原位知識 "概念。這就需要將收集到的觀察結果和持續發現的新情況植入智能信息-知識結構，使其適合于通過各種邏輯進行推理，包括因果、情況、行動、事件以及必要的其他邏輯。如果采用 "智能數據信息結構"，移動信息知識將被限制在最低限度，這對邊緣的有限網絡帶寬至關重要。

考慮到總結所捕獲的信息和知識對眾多決策者都有好處，實現這一點有幾個先決條件。首先，必須將智能信息數據結構嵌入到 "匯總容器 "中，以便匯總圖表、其他能夠捕捉智能結構、事件和世界模型的結構。其次，所有 "智能信息-知識結構 "都必須支持可組合性。要實現這一點，就必須采用本體論 "類型系統"，使類型可以表示為組合。

所提交的內容提要涉及各種跨學科概念。這是必要的，因為邏輯世界模型的信息和知識具有高度異質性、多維性和層次性。"類型系統 "是表示復雜多變的世界模型絕對必要的基礎概念。JADC2 需要使用匯總聚合引擎來向所有決策者提供知識。

印太地區的大國競爭對美國來說并不陌生。西太平洋對后勤工作提出了獨特的挑戰，尤其是在海上領域。即使按照今天的標準，當前的海上后勤平臺也屬于傳統設備；它們缺乏能力和容量，是美國在對抗性海上環境中維持聯合部隊的關鍵弱點。然而，新興技術可以在短期內彌補這些差距。

人工智能可以協助人類制定航線和裝載計劃，提供船只控制，并以競爭激烈的戰場節奏實現快速數據匯總和決策。通過在各后傾節點之間自動進行兵力分配和供應動態分配，人工智能將使關鍵物資在正確的時間和地點到達。INDOPACOM 地區的地理距離自上一次大國競爭以來一直未變；增強指揮和決策速度對于實現和保持競爭節奏至關重要。

海上和陸地/海洋的自動化貨物運輸既能降低風險，又能提高效率。通過用自動化系統取代人類操作員來執行常規的、高強度的實際操作，指揮官可以控制部隊的風險。無人駕駛船只可以在沒有外部支持的情況下在海上運行數周。自動起重機和車輛可以不知疲倦地高效裝卸貨物。

實戰化的彈性系統意味著作戰人員可以信賴它們的持續性。推進器和貨物裝卸設備等關鍵系統的冗余可確保長途航行不會白費。零部件的通用性、自動維護操作和現成的商用解決方案避免了交付流程中的瓶頸，并實現了有利的齒尾比。以可承受的價格生產后勤平臺，意味著可以在行動開始時安裝更多的系統，并在需要時增加更多的能力。最后，擁有足夠多的成本效益高、易于保養、維修和相對容易更換的船只，有助于提高系統的彈性。

當前的技術可以彌補海事后勤的不足，而更全面的解決方案則可以解決體制上的缺陷。采用人工智能、自動化設備和彈性系統可以有效地使聯合部隊指揮官控制作戰區域內的后勤工作。

圖：人工智能支持的在途可視化

軍事創新過程在戰時和平時具有不同的特點。戰時創新有戰場的直接反饋。和平時期的創新必須考慮到各種可能的未來，同時還要面對信息不完善所帶來的不確定性。軍事創新研究表明，實驗為克服這一挑戰提供了工具。現有的學術研究將實驗描述為一個迭代學習的過程，它能產生關于未來戰爭的新數據，并引用了美國航母戰和德國聯合武器演習等歷史實例。

本文認為，要理解實驗如何支持和平時期的創新，這種觀點并不全面。與其說實驗揭示了未來戰爭的本質，倒不如說實驗作為一種建立共識的工具最具價值。和平時期的軍事實驗是一個社會過程，在這一過程中，組織、團體和行動者影響著國防政策子系統內的意識形態競爭。社會過程包括構建知識，并就 "什么是真實的 "和 "什么是有效的 "達成共識。在戰爭期間，這一過程是通過戰場上的共同經驗實現的。在和平時期，這一過程發生在實驗過程中。軍事實驗需要高層領導的支持，但僅靠支持并不能在關鍵群體中達成足夠的共識。為了提高實驗向創新過程的實施階段過渡的可能性，國防政策制定者利用宣傳網絡（由國防政策制定者和政策影響者組成的松散聯盟）在整個國防政策子系統中建立共識。

本論文在三個案例研究中考察了這些論點：20 世紀 80 年代陸軍的摩托化概念實驗、20 世紀 90 年代陸軍的新路易斯安那演習和二十一世紀部隊實驗，以及 20 世紀 90 年代末和 21 世紀初聯合部隊司令部的聯合實驗。就國防政策而言，本文的研究結果表明，國防決策者應集中精力擴大宣傳網絡，將實驗與更廣泛的國防政策子系統聯系起來，以最大限度地發揮實驗的作用。此外，實驗還要求領導者在思想上與新理念保持一致，能夠傳達新理念的價值，擁有可靠的實戰經驗，并參與到宣傳網絡中，將實驗與關鍵群體聯系起來。最后，有效的實驗要求領導者在其職業生涯的早期經常接受必要的教育和體驗。

軍事創新過程

美國國防部（DoD）正迅速與各軍種合作，從多年期（如 7-10 年）傳統采購計劃轉向基于商業行業的軟件開發方法。雖然商業技術和方法為快速部署任務能力以應對威脅提供了機會，但商業技術是否適用于滿足水面作戰系統的實時要求尚不清楚。這項研究建立了技術數據，以驗證當前商業技術的有效性和適用性，從而滿足國防部作戰管理系統的硬實時要求。有學者進行了類似的研究；然而，微服務、容器和容器編排技術當時還未出現在國防部的雷達上。該領域的最新知識將為國防部未來的路線圖和投資提供參考。將采用基于任務的方法，利用任務工程為應用研究設定背景。已經建立了一個假設的但與業務相關的海峽過境方案，以便在評估假設時為確定實驗參數提供背景。將系統模型聯合起來形成一個系統架構，并利用云計算環境中的數據收集數據進行定量分析。

本文件編排如下：

• 第 1 章（導言）討論了擬議研究背后的理論體系，討論了本研究的目的，并確定了要解決的問題。

• 第 2 章（研究背景）介紹了文獻綜述，并討論了以往研究的局限性。

• 第 3 章（方法論）討論了方法論方法，闡明了任務工程背景，提出了預測和假設，并討論了原型測試環境的開發和實例化。

• 第 4 章（結果）討論統計分析結果。

• 第 5 章（討論）概述了研究結果，并討論了研究意義和局限性。

• 第 6 章（結論）介紹了本研究對工程管理與系統工程（EMSE）"知識體系 "的貢獻，并對未來研究提出了建議。

美國陸軍在各級戰爭中都會進行評估，以便更好地了解實現目標的進展情況。陸軍專門進行作戰評估，以衡量軍事力量的使用效果。評估過程是一項反復進行的活動，貫穿整個任務規劃過程。作戰評估的現狀是過去幾十年戰爭中形成的條令和方法的結果。然而，生態系統中的幾個利益相關群體已確定需要進一步發展評估流程。本研究旨在對作戰評估企業進行全面分析，并就架構改進的機會提出建議。

本研究的目的是提供對作戰評估體系的透徹分析，并就改進架構的機會提出建議。研究方法包括文獻綜述、利益相關者評估和訪談，以及在創新企業戰略架構（ARIES）框架內應用系統分析方法，以評估當前狀態條件，并確定未來狀態系統的轉型機會。然后對擬議的未來狀態要素進行分析，以確定在評估過程的多個層面上增加價值交付。

研究確定了可進一步開發的系統設計機會，以更好地為利益相關者提供價值。對主要利益相關者進行更多的能力意識培訓和程序宣傳，也可以推廣更有效的評估產品和服務。最后，對作為信息積累的評估能力的分析支持了有關實施措施的建議，以更好地在系統內獲取和傳播經驗。

研究方法

研究方法采用了創新企業戰略架構（ARIES）框架的系統工具，并應用了利益相關者網絡理論和系統工程方法。ARIES 框架通過對當前和未來狀態的分析來看待系統差異，從而確定最有利于未來轉型的架構考慮因素。

這項研究通過以下方式探索重新構建系統的機會：

• 定義企業
• 分析外部和內部生態系統因素
• 分析當前狀態的利益相關者
• 分析當前系統流程
• 評估當前架構的一致性
• 確定未來狀態愿景
• 分析未來狀態對利益相關者的影響
• 分析未來狀態流程的影響
• 重新評估未來狀態架構調整
• 建議未來狀態架構考慮因素

本文將介紹在美國海軍水面艦隊中使用自主無人水面艦艇的戰術建議。將評估目前由私人和美國防部項目開發的幾種現有技術，以分析在已制定的作戰概念方案中設定的參數范圍內使用這些技術的可行性。這項研究的目標是通過將自主和無人水面技術應用于近期海軍作戰的戰術中，最大限度地提高水面部隊的戰備狀態。這一作戰概念針對的是決策者、作戰規劃人員以及負責制造、采購、交付和使用艦隊自主無人水面系統的人員。海軍在很大程度上依賴有人水面平臺的戰備狀態來執行各種復雜任務。由于海軍繼續在部隊的維護、訓練和戰備之間平衡部隊需求，自主無人系統提供了額外的能力，有助于維持健康和物質戰備狀態。這項研究旨在通過自主和無人系統的任務性能以及在不久的將來可以整合的能力進行比較分析。這將最終為海軍部隊的持續戰備狀態可能出現的下降提供一個權宜之計。

美軍對無人平臺的使用已大幅改善。在過去 10 年中，無人平臺在航空領域的戰時和穩態使用極大地改善了軍事行動。無人機（UAV）為海外作戰部隊的作戰能力做出了重大貢獻。它們大大提高了關鍵信息流的及時性，同時降低了軍事人員在情報監視和偵察（ISR）領域的風險。無人機還通過增加駐扎時間、增加打擊行動次數來提高航空部隊的進攻打擊能力，并降低了現有載人航空平臺的總體成本、生命周期維護和多功能性。近代以來，自主無人技術的應用和作戰使用在水面艦艇部隊中受到的關注較少，投資也有限。最近，美國國防部對開發和使用無人水面系統執行 ISR 和獵雷任務產生了濃厚的興趣。自主模式技術的應用和使用主要是在學術和科學領域進行研究。隨著海軍繼續將目標無人水面飛行器（無人機）用于水面炮擊和導彈系統目標評估和模擬，技術應用和更復雜的作戰能力變得可行。

開發自主無人水面系統所需的技術已經成熟并可用。然而，對自主無人系統技術的信任仍然是海軍領導人之間最具爭議的話題。自主無人系統可用于執行有人駕駛平臺認為過于危險和平凡，人類無法有效或高效執行的任務。隨著自動無人系統能力的提高，它可以比有人系統更有效地執行這些常規任務，如情報監視偵察、海域感知和導航。

2018年，傳統基金會開始了重建美國軍事項目（RAMP），為確保國家的長期軍事領導地位提供實用方法。本文繼續該項目，重點關注海軍。

然而，自2018年以來，俄羅斯等越來越多的挑釁性海上活動導致了對大國競爭的進一步強調。在這場競爭中，傳統的威懾和戰爭方法正在受到挑戰，這場競賽目前在武裝沖突水平以下進行，繞過了今天所設想的美國軍事力量。近年來，俄羅斯等已被證明善于在改變地面和海上的事實，使美國的反應保持沉默或無關緊要。如果不加控制，這種影響將導致具有重要戰略意義的聯盟最終被削弱，并關閉幾十年來一直支撐著美國繁榮的世界各地的市場。

與冷戰時期的蘇聯不同，中國是一個工業和經濟巨無霸。因此，為了長期成功，美國的海軍必須得到一個重振的海運業的支持，以在和平時期維持它，并在戰爭中迅速重建它。然而，今天，這樣做的能力是有問題的。此外，這種威脅要求重新認識海軍如何能以最佳方式應對俄羅斯等海軍力量的穩步提升。像俄羅斯吞并克里米亞的事件已經清楚地表明，需要一個新的博弈計劃。

為了與俄羅斯等的勝利理論相抗衡，美國國家力量的所有杠桿都必須在一個統一的工作中使用。對海軍來說，這意味著將海外海軍活動與經濟和外交舉措相結合。2020年夏天，當美國海軍在東南亞增加的存在支持了明確的外交努力時，就暗示了這是什么樣子。這一成功說明了新的海軍國策方法對大國競爭的效用。

由一支規模適當、訓練有素、裝備精良的艦隊支持的海軍國策方法可以與俄羅斯等的全面競爭和軍事力量的混合使用相抗衡。同時，它還能促進伙伴關系，使海軍既能應對長期的競爭，又能在戰爭不可避免的情況下應對戰斗。確保姿態優勢對于大國競爭和作戰是至關重要的，盟友作為一個力量倍增器，在獲得這項任務方面將是至關重要的。然而，盟友不能取代美國海軍。

在這場全球競爭中，由于海軍的機動性和快速應用持續力量的能力，它對俄羅斯等的勝利理論提出了不對稱的挑戰。這一優勢必須得到加強，但要做到這一點，海軍需要從幾十年來微薄且經常不一致的預算中恢復過來。作為一個例子，所謂的冷戰后和平紅利是通過削減國防經費來實現的，而海軍所占的份額很大；如果其預算自1989年以來只隨著通貨膨脹而增長，與實際提供的資金相比，海軍的購買力將損失超過1.2萬億美元。

雖然國家預算中顯然需要更大的份額來對抗兩個大國，但需要的不僅僅是錢。海軍還必須解決其體制上的各種裂痕，并在建造未來艦隊時成為一個更聰明的客戶。決不允許像海軍造船業失去的十年中與瀕海戰斗艦、福特級艦和祖姆沃爾特級艦有關的延誤和重大成本超支再次發生。

為了在與俄羅斯等的競爭中獲勝，海軍的航行方向是明確的：在和平時期對基于規則的海上秩序原則進行更有效的競爭，同時建立一支能夠贏得戰爭的艦隊。為了完成這一任務，海軍必須駕馭來自競爭對手的各種挑戰，并克服作為過去時代遺產的官僚主義惰性。

為了在一個長達數十年的大國競爭時代維持海軍，為早期事業（即冷戰和全球反恐戰爭）建立的框架和機構必須被重新審視、刷新，并根據需要進行更新。為了在這個時代實現效率最大化，有必要進行與1947年《國家安全法》不一樣的重組。這些改革使美國防部（DOD）在二戰后的冷戰時代走上了正軌。海軍在大國競爭中的表現將受益于一個現代的審查，即仔細審查諸如《戈德華特-尼科爾斯法案》和《美國法典》第10章等國防福音書。無論如何，為了使海軍走上新的道路，需要對一項全面的國家海事計劃采取緊急行動。

最重要的是，實現戰略和有意義的外交需要有形的力量支持。沒有所需的艦艇，外交和戰略只不過是俄羅斯等過去利用的那種空洞的姿態，并將再次利用它們的優勢來使美國失去意義。2018年的國防戰略是有幫助的，但更有效地實施該戰略將需要海軍的愿景和增加資源。

國家在大國競爭中所需要的海軍，需要在2035年之前擁有一支超過575艘有人和無人駕駛艦艇的艦隊。很多時候，為了減少成本，行動和戰略影響都被推遲了，而結果往往是沒有行動。對冷戰后心態的初步順應導致了不作為的代價太高的局面。俄羅斯的海軍繼續用武器進行現代化改造，使美國本土面臨蘇聯永遠無法做到的風險，而中國的海軍在一個巨大的、充滿活力的造船業的支持下，在數量上正在使美國海軍黯然失色，并可能很快超過它。

維持一支更大和更有能力的艦隊需要一些非華麗的投資，特別是在船廠、商船和后勤船只方面，這些方面往往被擱置。國會和海軍已經開始了為期20年的210億美元的船廠基礎設施優化計劃（SIOP），這很有幫助，但不足以滿足海軍目前的維修需求，更不用說更大的艦隊的要求了。額外的船廠能力是至關重要的；至少需要一個額外的公共船廠來為海軍在西海岸的重要核艦隊提供服務，因為該艦隊的其余部分在那里運作。

為了引起競爭對手的注意，行動必須以近期為重點。在頭五年，一個全面的海軍計劃將需要比目前的造船、運營和基礎設施預算平均每年增加123億美元。這接近于20世紀80年代冷戰時期海軍建設的歷史先例，并注意到今天的預算和資源現實。有了這些額外的資源，新的艦艇設計可以進入生產階段，船廠可以開始擴張，商船可以增長，艦隊可以涌入像南海和東地中海這樣的決定性戰區，擁有迫使中國和俄羅斯退出游戲所需的數量和能力，如多靜態雷達和自主艦艇。這不可能通過一支空洞的部隊來實現。

同樣迫切需要的是對國家的海運業和商船進行資本重組，它們在國家的安全中發揮著關鍵但未被重視的作用。如果不這樣做，海軍將不得不依賴有問題的外國航運，這些船員很可能不愿意把關鍵的彈藥、零件和人員運送到與俄羅斯等沖突的前線。需要采取行動確保國家的海運業，作為國家工作的一部分，在美國經濟的這一戰略部門重新獲得國際競爭力，這對繁榮和安全都至關重要。

總而言之，需要采取以下行動以確保海軍能夠在大國競爭的時代保護美國的重要利益：

• 應在東地中海等建立常設海軍特遣部隊，以維持更大的海軍存在，從而實現大國競爭的主動戰略。

• 海軍應盡快在第一島鏈與伙伴國進行大規模演習和兩棲演示，最好在2021年進行，這既是為建設未來艦隊提供寶貴的經驗，也是振興海軍戰略的開始。

• 為了應對中國和俄羅斯的海軍挑戰，海軍將需要在2035年之前建立一支575艘艦艇的戰斗艦隊，其中包括25%的無人艦艇和幾個新級別的戰艦（例如，護航航母），以便在中國的反介入和區域封鎖（A2/AD）威脅下作戰。

• 為了避免成本超支和延誤，海軍必須在造船方面成為一個更聰明的客戶，并擴大其內部軍艦設計和建造專業知識的能力，這一點已經被過度外包了。

• 據估計，從2023-2035財年，建造、運營和維護一支575艘艦艇的艦隊將比目前預計僅隨通貨膨脹增長的預算多花費1227.6億美元。如果考慮到船廠資本重組和擴張的必要增長，13年的總成本將上升到1480億美元（平均每年增加113億美元）。

• 如果不采取行動，商船和懸掛美國國旗的商業船隊將仍然無法滿足戰時海運的要求。擴大商業船只的培訓能力和津貼，可能需要每年增加10億美元來解決短缺問題。

歸根結底，未來戰爭的結果將在戰斗開始前決定；因此，姿態更好、資源更豐富、訓練更有素的部隊將獲勝。這意味著，保持海軍的強大是最關鍵的任務。為此，應采取以下行動：

• 應該成立一個國家委員會，其成員來自工業界、海事界和政府海事機構，以研究如何恢復國家的綜合海事領導地位。

• 應該任命一位海事掌權者，負責協調執行一項全面的國家海事復興計劃。

• 美國防部必須改革若干內部程序，以確保美國的海軍存在得到最佳利用，并確保不錯失加強海外港口和基礎設施建設的機會（例如，最近帕勞共和國和巴布亞新幾內亞提出的基地建設）。

在過去的幾年里，大西洋上的敵對潛艇活動一直在穩步加強。此外，戰略對手已經開發了復雜和隱蔽的潛艇，使它們更難被定位。活動的加劇加上先進的平臺，使美國的對手能夠挑戰其在水下領域的主導地位。盡管已經對使用貝葉斯搜索方法的優化搜索策略進行了廣泛的研究，但公開文獻中的大多數方法都側重于搜索靜止的物體，而不是搜索由Blue潛艇進行的移動的Red潛艇。因此，我們開發了一個敵方潛艇的模型，其目標是避免被發現。隨著搜索努力的消耗，根據負面搜索結果計算出敵方潛艇位置的后驗概率分布。我們提出了一種尋找搜索模式的方法，該模式試圖在貝葉斯框架內利用馬爾科夫特性使探測的概率最大化。具體來說，我們研究了三種不同的運行窗口方法：一個簡單的網絡優化模型，一個在每個時間段后執行更新的網絡優化模型，該模型正在規劃整個路線，以及一個只提前兩個時間段的動態程序。

近年來，戰略對手在水下領域的進展，加上在大西洋的更多部署，給美國海軍（USN）帶來了新的挑戰。更加隱蔽的潛艇在聲學上與弗吉尼亞級SSNs相當，這使得美國海軍更加難以定位和跟蹤這些潛艇。這些挑戰已經確定需要完善可用來尋找敵對潛艇的工具。

在這篇論文中，討論了為潛艇上的決策者提供一個完善的搜索工具的需求，以幫助他們搜索敵對潛艇。我們研究了基本搜索算法的不同方法，該算法能夠進一步發展并在潛艇上實施。

我們首先介紹了我們為Red的運動建模的方法。我們假設Red最初位于一個大小為200乘200海里的搜索區域（SR）內，該區域被描述為一個劃分為400個10乘10海里單元的網格。然后，我們定義一個離散時間馬爾可夫鏈來模擬Red在SR中的運動，鏈中的一個狀態是Red潛艇的單元位置，過渡概率管理Red從一個單元到另一個單元的運動。為了決定單元之間的過渡概率，我們假設有關于Red任務的可用情報，這些情報以概率方式決定了Red的運行方式。

接下來，我們研究了三種算法，以幫助潛艇指揮官對Red潛艇進行搜索的能力。對于我們考慮的所有三種算法，重要的是要明確，搜索計劃是在進行任何搜索之前產生的。我們首先考慮簡單的網絡算法（NA）算法，其中生成的搜索計劃使在搜索時間范圍內未發現Red的概率最小。在優化方面，這相當于找到Red的概率最大化，而且它不考慮搜索時間范圍內的任何搜索結果；它是在搜索開始前計算的，不會改變。然后，我們通過利用貝葉斯定理來修改這個帶有更新的算法（稱為帶有更新的網絡算法（NAU）），在假設被搜索的單元格不包含Red的情況下，更新Red位置的概率分布。利用每個時間段的更新概率分布，網絡優化算法在Blue花費搜索精力的每個剩余時間段重新運行，這給了Blue一條新的搜索路線。盡管NAU算法的結果是為剩余時間段提供了一條搜索路線，但只使用了下一個要搜索的單元。接下來，我們開發了一種動態編程（DP）算法，以最大化在下一個時間段或下一個時間段找到Red的概率。該算法還利用貝葉斯定理來進行Red位置分布的更新，假設Red從未在Blue搜索的單元中出現過。所有三種算法的完整搜索路徑都是在搜索開始前計算出來的。

在我們的Blue搜索算法中，我們做了幾個假設。首先，我們假設Blue概率地知道Red的起始位置和Red運動的過渡矩陣。這些信息的來源是Blue搜索者外部的傳感器對Red的初始探測以及關于Red任務的情報。我們還假設Blue搜索者有完美的傳感器；也就是說，如果Blue和Red同時出現在同一個小區，Blue將以100%的概率探測到Red。此外，我們假設Red和Blue在每個時間段只能移動一個單元，這本質上意味著兩艘潛艇以相同的速度行駛。在我們的方案中，我們假設Blue在SR中最北面的任何一行開始搜索，如果Red離開SR，它就不會返回。如果Red在離開SR之前沒有被發現，或者在搜索期間沒有被發現，則搜索失敗。最后，我們假設Red有一個固定的過渡矩陣；也就是說，Red對Blue的存在沒有反應，在搜索期間，Red在單元格之間過渡的概率保持不變。

為了研究算法的表現，我們運行了多種方案，在這些方案中，我們改變了Red的起始特征，如起始單元和Red可能開始的不同單元的數量。然而，Red的過渡矩陣在每個場景中保持不變。對于每個場景，Blue的搜索路徑在每種算法中都被計算一次。同樣，對于每個場景，Red的路線被模擬了10,000次，使用假設的可能的起始單元集，每個單元都以相同的概率選擇，以及每個場景的相應過渡矩陣。確定Red被Blue檢測到的復制比例，如果被檢測到，檢測發生在哪個時間段。模擬的輸出是檢測到Red的估計概率，以及相應的95%置信區間和每種算法的經驗CDFs。經驗CDF是指在每個時間段或之前檢測到Red的概率。CDF顯示了每種算法在搜索工作中的表現。我們還計算了計算時間，以CPU周期衡量，以確定每種算法的計算成本。

我們的結果表明，三種算法產生了類似的結果；然而，NAU和DP算法的表現一直優于簡單的NA算法。對于NAU和DP算法來說，計算出的檢測概率的95%置信區間是重疊的；因此，NAU和DP算法的真實檢測概率都在彼此的誤差范圍之內。在我們考慮的前五種情況中，最高的估計檢測概率接近20%，最差的也達到8%左右。探測概率低的原因有三種可能的解釋。首先，在我們考慮的場景中，Red很有可能在Blue可能探測到Red之前離開SR。另外，因為我們假設Red在單元之間的轉換概率是均勻的，所以Red的路線存在高度的不確定性。最后，Blue在指定的有限時間內進行搜索。

我們還運行了一個方案，將Red的起始位置固定在一個單元中，并改變過渡矩陣中的概率，以代表Red很有可能過渡到西北方向的單元的情況。這種情況表示Red向指定方向移動的確定性更高。很明顯，隨著Red向某些單元的過渡概率增加，檢測到Red的概率也會增加。通過這種情況，我們也表明貝葉斯更新是有效的，因為在NAU和DP算法中，如果Red不在最初最有可能出現的地方，Blue會繼續找到Red；然而，使用NA算法，如果Red在有可能探測到Red的第一個時間段內不在最有可能出現的地方，那么Blue就無法探測到Red。這個結果是合理的，因為如果當Blue第一次可以探測到Red時，Red不在它最有可能出現的小區里，那么Red就沒有遵循最可能的路線；Blue使用這一信息來更新NAU和DP算法中Red位置的概率分布，但對NA算法則沒有。

就計算成本而言，DP算法的求解效率比其他算法高得多，需要的CPU周期比NAU算法少三個數量級。然而，我們表明，對于NAU和DP算法，計算成本隨著Blue可能檢測到Red的時間段的增加而增加。由于NA算法不執行更新，它的成本在整個場景中保持不變。

我們的研究結果表明，DP算法是最適合未來發展的。它的性能始終與NAU算法相似，而計算成本卻大大降低。當充分發展后，這種算法可以在潛艇上使用，并在操作員可用的任務規劃工具中實施。