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最優控制理論被應用于導彈規避的研究，特別是在單個追擊導彈與單個規避飛機的情況下。建議將規避問題分為兩個階段，分別以能量和機動性為主要考慮因素。在機動性階段使用的傳統規避戰術有據可查。為了表示以能量管理為主導的第一階段，最優控制問題可以從兩個方面提出：一個是以最大化躲避者與追擊者之間的最終距離為目標的固定最終時間問題；另一個是以最大化導彈與躲避者之間達到一定捕獲距離時的最終時間為目標的自由最終時間問題。

這兩個最優控制問題是在關于追擊者假設的幾種不同情況下進行研究的。首先，對追擊者采用次優控制策略，即比例導航。其次，假設追逐者的行為是最優的，這就要求解決一個雙面最優控制問題，也就是所謂的微分博弈。由此得出的軌跡稱為最小最大值，可以證明它考慮了追逐者控制策略的不確定性。最后，在 "后退地平線控制 "和 "實時最優控制 "的背景下研究了運動和狀態都不確定的追逐者。結果凸顯了更新最優控制軌跡如何降低所產生的錯過距離的不確定性。

在沒有外部信標系統的情況下進行導航是自主系統界的一個長期目標。地形輔助導航（TAN）是外部定位的一種替代方法，但需要事先繪制地圖。在許多情況下，無人飛行器（UV）要勘測的區域沒有地圖，因此無法使用 TAN。主動地形輔助導航（ATAN）將強化學習（RL）納入 TAN，以減少對先驗地圖的依賴。空間和時間測量的不確定性造成了探索與利用的經典問題：探索所有地圖區域的同時利用已知區域以最小化位置誤差。一個雙隨機優化估計問題通過一個信息論框架（ITF）對探索與開發的兩難問題進行建模，該框架能實時實現信息增益最大化：這是一個計算復雜度很高的挑戰。使用一種稱為部分可觀測蒙特卡洛規劃過程（POMCP）的 RL 技術可降低計算成本。ATAN 采用 ITF 和 POMCP 為 TAN 提供更好、更靈活的覆蓋計劃。本論文的結果表明，UV 能夠在沒有事先地圖的情況下自主導航，同時最大限度地減少位置誤差，確保全面覆蓋，并在時間/能量限制內創建精確的地圖。通過 ATAN，UV 展示了更高水平的自主性，不僅改進了 TAN 框架，還為機器人領域提供了更大的發展空間。

美軍目前的條令基本摒棄了使用潛艇協同戰術（稱為 "狼群戰術"），原因是 "狼群 "之間和 "狼群 "內部的協調十分復雜。然而，最近的技術進步可能會大大提高在狼群中行動的潛艇之間進行安全通信的可行性。基于智能體的建模用于模擬潛艇在戰時環境下的海上行動。模擬了三種安全通信可用性：潛艇之間無通信、每 10 小時通信一次和持續安全通信。考慮了三種戰時環境：獵殺過境商船的潛艇、在中立航運環境中獵殺過境軍艦的潛艇，以及在中立航運環境中作為水面行動小組（SAG）獵殺過境軍艦的潛艇。效果以 "產量 "來衡量，即目標的平均殺傷數量與 "狼群 "中潛艇數量的函數關系。模擬結果表明，隨著戰時中立航運的增加，"狼群 "戰術的成功越來越依賴于潛艇的安全通信和態勢感知。

圖 1.1. 狼群攻擊階段

由于編隊間和編隊內協調的復雜性，目前的條令已基本摒棄了使用潛艇協同戰術（即所謂的狼群戰術）。最近，自主水下定位、通信和其他技術的進步提高了水下艦艇之間協同作戰的可行性。此類技術的興起要求圍繞更具生存力和殺傷力的水下能力重新思考當前的作戰條令。對這一主題的深思熟慮的探索已經開始，如 Cares 和 Cowden（2021 年）對分布式戰爭時代艦隊戰術的未來進行了仔細分析。重新審視 "狼群 "戰術將為海軍思想家提供價值，因為他們將繼續在未來自主無人系統日益增多的海戰環境中尋找最佳戰略。

仿真用于探索 "狼群 "戰術在七個不同場景中的有效性，這些場景既改變了戰時環境，也改變了潛艇獲得信息的頻率。對模擬輸出進行分析，以確定 "狼群 "戰術的成功率在潛艇與目標環境之間安全通信的不同限制條件下如何變化。考慮了三種安全通信的可用性：潛艇之間無通信、每 10 小時通信一次和持續可用通信。考慮了三種目標環境：獵殺過境商人的潛艇、在含有中立航運環境中獵殺過境軍艦的潛艇以及在含有中立航運環境中作為水面行動小組（SAG）獵殺過境軍艦的潛艇。潛艇被分配到不重疊的水域空間，每艘潛艇都不會離開其分配的水域空間，也不會試圖擊殺其水域空間外的目標。船只進入第一個水域空間，然后前往第二個水域空間，依此類推。潛艇靠近并將其水域內的船只分類為中立或目標。分類完成后，潛艇會殺死被列為目標的船只。潛艇在一個水域發射的武器不會影響其他水域的潛艇，也不會影響航運行為。效果用 "當量 "來衡量，"當量 "的定義是成功擊殺目標的平均數量與 "狼群 "中潛艇數量的函數關系。潛艇沒有后勤限制，沒有彈藥限制，敵方戰艦也不會試圖摧毀任何潛艇。

當潛艇進行通信時，它們會將完美的信息傳遞給艇外實體，而不會失去隱蔽性或被攔截的機會。只有當潛艇探測到目標，但無法在目標離開其水域之前對其實施攻擊時，潛艇才會與艇外實體通信。所傳遞的信息是潛艇無法起訴的目標的位置和未來路徑。只有下一個水域的潛艇才會收到來自艇外入口的信息；它會在確定的時間訪問這些信息。與中立航運有關的信息不會傳遞。因此，雖然存在通信的動機，但通信對平均擊斃目標數量的影響是有限的。在戰時環境下，目標與中性商船到達率之比非常小，通信可最大程度地提高 "狼群 "的性能，使潛艇能夠更好地采取行動，摧毀隱藏在大量中性航運交通中的水面行動小組。

在海軍陸戰隊的戰術部隊中，有一個關于技術進步和認知負荷的認知問題；具體來說，現代戰場上幾乎無窮無盡的新信息流正在過度消耗人腦。無人戰術自主控制與協作（UTACC）是一種替代性作戰概念，它的開發可以澄清技術進步與認知負荷之間的關系。UTACC的目的是通過自主協作，在提高任務完成度的同時減輕海軍陸戰隊員的認知負荷。

本論文制定了UTACC作戰概念，其中包含了海軍陸戰隊作戰實驗室提供的場景邏輯、作戰活動排序和初始信息交換要求。要應對UTACC的復雜性，還需要對協同自主、人機系統集成因素和決策支持進行深入分析。

本研究發現，在早期階段，UTACC 可以作為一種可擴展的決策支持工具，實現常規計劃流程的自動化，從而提高小型戰術部隊的效率。此外，本研究還發現了未來的工作領域，其中三個領域是：衡量能力差距、共同行動圖像管理/融合和安全。

戰爭中出現了各種旨在幫助作戰人員完成任務的先進技術。這些進步也引入了信息超載的概念。決策者在做出決策之前，必須從龐大的信息庫中收集特定的信息。大量的信息很容易使作戰人員的認知負荷過重，從而導致任務性能下降，這是一個意想不到的后果。無人戰術自主控制與協作（UTACC）的目的是通過自主協作提高任務完成度，同時減輕操作員的認知負荷。UTACC的概念是武裝陸戰隊員在半自主無人地面和空中飛行器的協助下開展行動。一個UTACC系統由人類組件、空中組件和地面組件三部分組成（SOW，2014年）。

A. 研究目的和方法

盡管人們擔心幾乎無窮無盡的新信息流會過度消耗人腦（Bates，2010 年），但目前專門針對技術進步與認知負荷之間現象的研究極少。UTACC這一另類戰爭概念的提出，可以澄清技術進步與認知負荷之間的關系。要有效地做到這一點，研究必須包括對作戰環境的深入分析；可能的任務及相關任務；協作自主、人類系統集成（HSI）因素；以及信息交換要求（IERs）。該系統需要高度的語義互操作性和創新的技術流程，使操作員能夠將所有 UTACC 組件（人類或機器）視為隊友。 海軍陸戰隊作戰實驗室（MCWL）于 2013 年啟動了 UTACC 項目。MCWL 在其任務說明中指出： 利用兵棋推演、基于概念的實驗、技術評估和分析的整體組合，嚴格探索和評估海軍陸戰隊的服役概念，以驗證、修改或否定概念的可行性，并確定能力差距和機會，為未來兵力發展提供信息。（"MCWL"，未注明日期，任務）

MCWL 邀請海軍研究生院協助對UTACC 概念進行探索性研究，以實現 "以決策為中心、半自主、分布式、多代理、多領域機器人系統 "的愿景（SOW，2014 年，第 1 頁）。

本論文是這一研究計劃的第一步，即制定 "操作概念"。這項探索性研究捕捉到了 MCWL 的邏輯、操作活動排序和初始 IER，并提供了范圍有限的場景。系統工程方法與海軍陸戰隊部隊領導步驟相結合，用于在任務規劃和執行的整體流程中構建任務和子任務。這項研究探索了將機器組件納入這些步驟中的每一個步驟，以幫助實現自動規劃和執行。

作為一種未來軍事概念，UTACC 必須以現有的條令和戰術、技術與程序（TTPs）為框架，以便 MCWL（注：任務）驗證、修改或拒絕概念的可行性。規劃與執行模型（見附錄 A）完成后，針對選定的單一任務，共確定了 38 項任務和子任務。創建了任務分析工作表（見附錄 D），作為記錄與 "作戰概念 "相關的輔助信息的中央資料庫。這些工作表將幫助潛在的系統建模人員、開發人員、設計人員和未來的UTACC研究人員了解基線UTACC作戰概念，并對其進行修改以滿足新的要求。

外部評審和反饋對于確定項目范圍，使其成為論文級別的工作非常重要。2014 年進行了兩次外部評審，以聽取各領域責任專家的不同觀點。第一次評審強調，在開發的早期階段，UTACC 最好用作決策支持工具，使任務規劃期間的常規流程自動化。第二次外部審查強調，UTACC 的許多支持技術已經存在；挑戰在于將技術融合到一個共享的共同環境中。

卡內基梅隆大學（CMU）于 2015 年 2 月舉辦的概念驗證演示證明，只要有適當的可互操作軟件，無人機（UAV）和無人地面飛行器（UGV）就能在沒有人類協助的情況下協作尋找目標、拍攝目標照片并將照片發送給上級總部。雖然該演示是在受控環境下利用 CMU 設備進行的，但演示結果證明，UTACC 是一個可行的概念，并有能力隨著技術的進步而不斷成熟。

2015 年 2 月演示的成功以及自 2014 年 1 月以來所有與UTACC 相關的探索性研究工作獲得了尊敬的雷-馬布斯（海軍部長）和凱文-基里亞準將（MCWL 總司令）的關注。在2015年海空博覽會期間，兩位領導人討論了UTACC的價值。馬布斯的評論側重于創新，他說UTACC計劃的成員 "開發了一種無人地面飛行器與無人空中飛行器無縫通信、自主識別目標并執行任務的方法"（馬布斯，2015年，第7頁）。Killea 的評論集中于 UTACC 作為戰場自主性的下一個層次為戰場帶來的戰術價值（Tucker，2015 年）。Killea 進一步解釋說："無人系統必須認識到他們被告知要做什么，制定計劃，然后執行對任務要求的共同理解......海軍陸戰隊操作員告訴無人系統做什么，而不是怎么做。這樣，操作員就可以騰出手來處理其他任務，而自主系統則可以共同協作完成手頭的任務"（Tucker，2015 年，第 1 頁）。

B. 主要結論

1.在有足夠制圖和傳感器數據的條件下，UTACC 的早期階段可完全設計為一種規劃工具。海軍陸戰隊規劃流程中的許多任務和過程都屬于常規性質，可以實現自動化。盡管強調自動化，但作者認識到在特定的關鍵點上仍需要人工輸入和監督。

2.UTACC 軟件應完成約 80% 的規劃，并允許人工完善最后 20% 的規劃。

3.任務規劃自動化的一個風險是會損失人類在規劃過程中獲得的隱性知識。可以通過使用 3D 演練和虛擬演練來降低這一風險。

4.支持UTACC行動概念的許多技術已經存在，盡管還處于起步階段。應立即開始行動，了解當前技術存在的問題，并不斷發展以適應技術的進步。

5.在計劃和執行模型中，明確的反饋回路是必要的，這可以讓機器組件補充人類的自然思維過程。

C. 對未來研究的主要建議

1.UTACC是一個模塊化的系統（SoS）。未來的研究工作需要利用這種模塊化設計，納入更多的任務、條件和威脅。

2.通過度量解決能力差距問題對于了解UTACC的戰術價值至關重要。這種分析應比較UTACC輔助單位與非UTACC輔助單位在執行任務中的表現。通過這一過程，應開發出評估人機協作的新指標。

3.未來研究應解決共同行動圖像（COP）管理和融合方面的挑戰。這項研究應解決以下方面的挑戰：大數據管理；信息過濾；信息推與拉；共同行動畫面顯示硬件選擇；以及聯合/機構間共同行動畫面融合。

4.如果從一開始就不考慮系統的安全性，UTACC 將無法完成任何任務。使用保密性、完整性和可用性（CIA）三要素，通過人員、操作和技術（Batson & Wimmer，2015 年）的視角完成了初步的威脅和漏洞評估。未來的工作應在這一初步評估的基礎上進行擴展。

D. 結論

UTACC是一個有效的探索性研究領域，它研究了未來海軍陸戰隊中人與機器組件之間協作自主的概念。本論文是企業級潛在的更大規模倡議的第一批種子之一。成果摘要是討論UTACC戰術價值的起點。對進一步研究的建議說明了協作自主的復雜性。盡管UTACC能力的實戰化面臨無數挑戰，但利益相關者必須始終牢記，UTACC的概念是利用機器人技術提高海軍陸戰隊的戰斗力。

計算機視覺與現有艦載飛機傳感器的集成為利用通常被忽視或丟棄的數據提供了機會。每天，旨在幫助機組人員導航或瞄準目標的傳感器都會收集數千小時的圖像，這些圖像可用于情報收集。在不影響飛機任務和機組人員程序的情況下，計算機視覺可作為附加功能安裝。

本論文提出了將計算機視覺集成到海軍戰術飛機上的基本概念（CONOPS）。論文探討了樣本飛機的能力，以檢驗基于航空計算機視覺的可行性。監視、持續觀察和目標識別（SPOTR）系統的程序和演示能力被用作 CONOPS 的起點。征求了主題專家對 CONOPS 草案的初步意見和反饋。基本工程流程被用作制定 CONOPS 的框架。

在飛機上增加計算機視覺功能的時間相對較短，而且成本較低，這使得 SPOTR 等系統成為為作戰人員提供新能力的可行選擇。

許多武裝部隊正變得以網絡為中心并高度互聯。數字化戰場的技術進步促成了這一轉變和分散決策。隨著戰場的演變，任務要求部隊具有機動性并支持多種戰術能力，目前部署靜態無線電中繼節點以擴大通信范圍的概念可能不再適用。因此，本論文旨在設計一種使用無人機系統（如航空浮空器和戰術無人機）的作戰概念，為戰術部隊提供視距外通信，同時克服全球定位系統失效環境下的限制。鑒于聯邦通信委員會規定工業、科學和醫療頻段的最大有效各向同性輻射功率為 36 dBm，擬議的概念分為三個階段，以評估操作和通信系統需求。兩個節點之間的最大通信距離可使用 Friis 傳播方程進行研究。此外，還使用 Simulink 軟件研究了有效應用吞吐量與距離的關系。分析結果表明，IEEE 802.11ax 可提供更高的數據吞吐量，并支持 2.4 GHz 和 5.0 GHz 兩個頻段。通過模擬環境和運行場景，確定了在 50 千米乘 50 千米的區域內提供通信覆蓋所需的航空系統估計數量。

隨著數字化戰場的擴展，以及對可進行多域作戰的高度互聯部隊的需求日益增長，目前在戰區采用靜態中繼節點的通信概念可能不再可行。因此，本論文旨在設計一種作戰概念，利用無人機作為戰術部隊的通信中繼節點，同時克服全球定位系統（GPS）封閉環境的限制。具體來說，這項研究的主要重點是確定這一作戰概念的最大通信范圍，并研究兩個空中中繼節點之間的有效數據吞吐量。此外，研究還試圖確定提供 50 千米乘 50 千米或同等通信覆蓋所需的空中中繼節點數量。最終，本論文的研究結果旨在進一步提高作戰行動環境中的通信效率。

擬議的作戰通信框架將采用一種混合通信系統，同時使用航空浮空器系統和戰術無人機作為通信中繼節點。利用戰術無人機的靈活性，在需要時可以方便地增加網絡數據帶寬。為分析行動需求和可部署的通信系統類型，擬議的行動構想分為三個不同階段。

為了研究擬議概念的可行性，采用了 IEEE 802.11ax 和 IEEE 802.11n Wi-Fi 標準來檢查網絡性能，并確定估計的有效通信范圍。之所以采用這些 IEEE 標準，是因為它們可以在 2.4 GHz 和 5.0 GHz 頻段上運行。

根據美國聯邦通信委員會 (FCC) 的規定，在 2.4 GHz 頻段工作時，工業、科學和醫療 (ISM) 頻段的最大有效各向同性輻射功率 (EIRP) 規定為 36 dBm。通過限制輸出功率和有效輻射功率，可以確定在 2.4 GHz 和 5 GHz 頻段工作時的理論有效通信范圍。利用弗里斯傳播方程，計算出的范圍分別約為 5.5 千米和 2.6 千米。

通過修改 MATLAB Simulink 軟件中現有的 IEEE 802.11 MAC 和應用吞吐量測量模型，確定了使用 IEEE 802.11ax 和 IEEE 802.11n 標準的有效應用吞吐量。從仿真結果可以看出，隨著距離的增加，兩種工作頻率的應用吞吐量都會下降，這是由延遲和數據包丟失數量增加等因素造成的。此外，與 2.4 GHz 相比，5 GHz 頻段的傳輸距離較短。因此，為了彌補傳輸距離的限制并優化在 5 GHz 頻段工作時的數據吞吐量，建議使用比在 2.4 GHz 頻段工作時更高的信道帶寬。

從模擬結果來看，IEEE 802.11ax Wi-Fi 標準的數據吞吐量高于 IEEE 802.11n。這是因為 IEEE 802.11ax 采用了比 IEEE 802.11n 更有效的調制和編碼方案。因此，以 IEEE 802.11ax 作為推薦的 Wi-Fi 標準，在 2.4 GHz 和 5 GHz 上運行時的最大應用吞吐量分別約為 4.403 Mbps 和 4.488 Mbps。

為了估算在 50 千米乘 50 千米的作戰區域內提供通信覆蓋所需的空中中繼節點數量，使用了地圖規劃工具軟件 ArcGIS Pro 來模擬作戰區域并規劃通信網絡。根據計算得出的有效通信距離和地圖規劃，估計總共需要 23 個航空浮空器系統才能在 2.4 GHz 頻段上提供網絡覆蓋，另外還需要 24 架戰術無人機才能支持在 5 GHz 頻段上運行的更高數據帶寬網絡。

值得注意的是，本論文僅限于分析兩個空中中繼節點之間的性能，并使用了仿真模型。在現實世界中，有多種因素可能會影響室外環境中的網絡性能，例如地形影響造成的衰減。因此，為了更好地了解系統的性能，建議在實地進行深入的開發測試，并考慮環境造成的衰減和干擾。在這種情況下，提供通信覆蓋所需的空中中繼節點的估計數量可能會有所不同。此外，性能和有效通信距離也可能下降。

除中繼通信外，空中中繼節點的高度優勢還可提供額外服務，如執行監視和偵察任務。因此，為了最大限度地提高系統性能，建議未來的研究人員研究不同傳感器系統可能造成的干擾影響。為了最大限度地降低干擾幾率，可能有必要制定詳細的頻率分配計劃，以確保不同系統之間有足夠的頻率間隔。

當前用于自動規劃的戰斗模擬軟件開發在其方法中沒有考慮到戰爭迷霧。這使得他們的輸出不太現實，因為在現實世界的規劃中不可能有精確的敵人位置。人工智能控制的部隊應該能夠在沒有信息的情況下運作，而這些信息在相同的情況下是人類無法獲得的。本文提出了一種AI智能體在給定典型情報的情況下預測和評估敵方兵力位置的方法。我們還提出了一種方法來匯總這些位置的風險影響。我們在一個戰斗模擬環境中展示了這些技術，并評估了它們在多個戰斗場景中的表現。結果顯示了戰斗模擬中不確定性的重要性，并說明我們的風險匯總方法是有效的。

在將人工智能（AI）技術與作戰模擬相結合時，重要的是要將戰爭迷霧的考慮因素包括在內并加以考慮。目前的自動規劃方法依賴于對敵方部隊位置的完美了解，使得人工智能控制的智能體行動不太現實。為了使智能體的行為更加自然，人工智能兵力應該接受與人類指揮官在類似情況下可用的相同類型和數量的信息并采取行動。這將要求人工智能依賴對其對手和環境條件的理解，就像人類一樣。

這篇論文著重討論了人工智能在模擬環境中處理戰爭迷霧的能力的兩個方面。第一個方面是人類對提交給人工智能的關于敵人和環境的知識的表述。這包括敵人的優先級和程序，以及環境因素，如能見度和視線。第二方面是當給定這些知識時，人工智能可以預測戰霧中可能的敵人位置，并評估可能的敵人編隊的風險影響。

關于第一個方面，我們審查了人工智能在模擬環境中跟蹤對手和戰術注釋的方法。我們發現有必要將戰斗地形離散為一個導航圖。這個導航圖將有支持實體運動的邊和可以被注釋的節點，為人工智能代理提供戰略信息。我們還確定了在戰斗模擬環境中對單位幾何的戰術評估技術。

然后，我們發現適用于檢查軍事決策過程（MDMP）中進行的分析，特別是由戰斗空間情報準備（IPB）產生的產品。IPB的輸出包括將已知的對手戰術分層到當前的作戰環境中，以產生一個預期的敵人行動路線（ECOA），如圖1所示的態勢模板。

節點的戰術注釋可以看作是圖1中所示的頂層敵人威脅模型。當這些注釋被應用于地形的導航圖（環境層）時，其結果是將ECOA編碼到模擬中。然后，我們可以評估潛在的敵人位置與編碼的ECOA有多大的一致性。

我們把這種評估稱為編隊評分函數。這個評分函數是讓人工智能預測和評估戰爭迷霧中風險的起點。該函數產生一個數字分數，它取決于一個給定的敵方編隊在保持理想的單位幾何形狀和火力掩護的同時瞄準目標優先事項的能力。分數越高，表明越符合編碼的ECOA的要求。我們把一個能使給定評分函數最大化的編隊稱為預測。

不幸的是，識別一個最大化的編隊并不是一項微不足道的任務，因為它涉及到多個實體平衡幾個競爭性因素以產生一個分數。我們采用的方法是將未被發現的實體隨機放置在地形上的可能位置，讓它們爬到對陣型得分貢獻最大化的位置。通過幾輪的隨機放置和爬坡，產生了候選陣型集，每個陣型都是評分函數的局部最大值。每個編隊由一組不同的敵人實體位置和導航圖中節點的相關威脅值組成。

然后，我們使用吉布的典型集合方程，將候選集合中的每個編隊視為實際敵方編隊可能處于的一種 "狀態"。這使我們能夠為候選集合中的每個編隊計算出一個概率值。然后，我們可以根據每個編隊的計算概率來匯總其節點威脅值。這使我們能夠將可能的敵方陣地的估計風險表示為一個單獨的圖，我們稱之為不確定性威脅圖。由于該圖僅由現有的情報產品和觀察結果產生，它不依賴于人類指揮官無法獲得的無關信息。

本論文介紹了我們在WOMBAT XXI（WXXI）中對這些方法的實施和評估，WXXI是一個用Unity 3D游戲引擎構建的輕型戰斗模擬環境（圖2）。

使用WXXI的單位模板和真實世界的地形表現，我們進行了60次模擬戰斗，跨越三個不同層次的敵軍陣地信息。這些戰斗模擬了攻擊一個藍軍排，對抗一個靜態的紅軍小隊。在第一種情況下，我們將藍方的知識限制在一組探測到的紅方防御者。在第二種情況下，我們使用檢測到的紅色防御者和一個陣型評分函數來產生一個不確定性威脅圖，以估計實際的紅色陣型。在最后一個場景中，藍色被賦予了關于紅色陣地的全部信息。在每場戰斗中，我們都收集了關于藍方和紅方的傷亡、零散交換率（FER）和任務完成情況的數據。我們發現，當藍方得到紅方陣地的估計時，他們的表現與得到實際陣地時相當。表1提供了在三個戰斗場景中收集到的定量數據。

論文中預測和不確定性建模的新方法在自動計劃和改善兵棋推演中人工智能控制的兵力方面有很大的應用潛力。論文還提供了運動到交戰行動的進一步測試實例，并提供了一種使用編隊評分功能的計劃識別方法。最后，我們為WXXI作戰模擬環境貢獻了附加功能。

在作出魚雷裝載決定時，規劃者必須考慮不同反潛戰（ASW）單位的能力和實力、有限的預算和不同的對手潛艇艦隊。目前，Mk-54輕型魚雷的裝填決定是人工做出的，而且沒有一個系統的方法來處理威脅的不確定性。這項研究試圖通過使用隨機優化來確定美國水面艦艇、固定翼飛機和直升機上裝載魚雷的類型和數量，從而為這些決策提供參考，以面對不確定的潛艇威脅，達到預期的殺傷概率。開發了兩種魚雷分配隨機優化模型（TASOM）的配方： TASOM-1，最小化錯過的潛艇數量；TASOM-2，最小化殺傷概率閾值以下的偏差。為了顯示隨機編程方法比典型的確定性規劃的價值，提出了一個概念性案例，旨在代表一個行動，即反潛部隊在一個區域內巡邏對手的潛艇。隨機生成100個威脅場景，其中部署在該地區的潛艇的數量和級別各不相同。TASOM-2的裝載量明顯優于確定性的平均裝載量。所提出的模型與可訪問的用戶界面相結合，為規劃者提供了一個決策輔助工具，以進行敏感性分析，指導不確定情況下的魚雷分配和預算決策。

反潛戰（ASW）被定義為 "為了不讓敵人有效使用潛艇而進行的行動"（參謀長聯席會議2021年，第IV-10頁）。這些行動包括定位、跟蹤和消滅敵人的潛艇。這項研究的重點是最后一項任務。隨著對手繼續現代化和增長他們的潛艇艦隊，尋求以最佳方式為美國海軍的反潛平臺配備能夠有效瞄準這些潛艇的武器。

A. 背景情況

ASW主要由海上巡邏機、水面作戰艦艇及其搭載的直升機和潛艇執行。通信限制和水域管理要求通常使潛艇無法與其他類型的平臺協同作戰。假設友好的潛艇將在不與水面和空中資產重疊的區域進行反潛作戰。本報告將不進一步討論潛艇行動。

巡洋艦和驅逐艦都可以從其水面艦艇魚雷發射管（SVTT）和垂直發射反潛火箭（ASROC）系統中發射輕型魚雷。

P-8 "海神 "是一種多任務海上巡邏機。在進行反潛作戰時，它可以配備輕型魚雷，用來對付對手的潛艇。與水面平臺相比，P-8在搜索潛艇時可以覆蓋更大的區域，并且可以在沒有敵人魚雷的威脅下進行交戰。一個P-8中隊由六或七架飛機組成，一個分隊由四或五架飛機組成。中隊和分隊可以在世界各地的美國、盟國和合作伙伴的空軍基地進行部署和行動。

MH-60R海鷹直升機與P-8一樣具有水面平臺的優勢，但可以攜帶較少的魚雷，作戰范圍也短得多。MH-60R分隊可以搭載在Flight IIA阿利-伯克導彈驅逐艦、提康德羅加導彈巡洋艦、獨立和自由級瀕海戰斗艦以及航空母艦上。驅逐艦、巡洋艦和瀕海戰斗艦最多可以搭載兩架MH-60R。

美國海軍必須準備好面對一個非常多樣化的威脅。根據Janes（Janes 2021a）的說法，俄羅斯海軍有27種。

俄羅斯等潛艇艦隊組成的分歧給國防規劃帶來了復雜的挑戰。

Mk-54輕型魚雷可從水面艦艇上的SVTT和ASROC系統發射。在進行反潛作戰時，它也可以被裝載到MH-60R和P-8上。考慮分配由0型、1型和2型變體組成的魚雷庫存。

B. 技術現狀和動機

在這項研究中開發的模型是具有追索性的兩階段隨機模型。具體來說，在第一階段（武器分配）將魚雷分配給反艦導彈部隊，在第二階段（武器目標分配，WTA）將魚雷分配給潛艇。武器分配決定往往是在不完全了解威脅的情況下做出的，這就促使了隨機優化和模擬。

自從Manne（1958）提出WTA問題以來，在武器分配和WTA方面已經做了大量工作。佩奇（1991）開發了一個混合整數編程模型，以獲得火炮系統和彈藥的最佳組合。Jarek(1994)利用模擬得到空戰所需的艦載防空導彈的數量。Tutton（2003）開發了一個使用隨機優化的傳感器分配模型，在不確定的敵方作戰順序下將搜索包分配給目標。Avital（2004）開發了一個兩期的隨機供應鏈模型，以確定在不確定的目標需求下，應該采購多少反艦巡航導彈以及如何分配這些導彈。Uryasev和Pardalos（2004）表明，與隨機對應的決定性武器分配決策相比，缺乏穩健性。Buss和Ahner（2006）開發了一個戰斗模擬，稱為DFAS，用于評估軍隊的未來戰斗系統（Havens 2002）。DFAS是一個離散事件模擬，代表實體運動、探測和武器效果事件。它還包括定期優化，以修訂WTAs。Hattaway（2008）通過考慮雷達和電子傳感器以及海軍軍械，將DFAS調整為海戰應用。Laird（2016）考慮了混合武器，以分配對抗來自空中、地面和地下的蜂群威脅。Cai（2018）使用基于代理的時間階梯式模擬，為城市環境中的進攻行動找到精確和區域火炮彈藥的有效組合。Brown和Kline（2021年）考慮了任務覆蓋范圍而不是目標交戰，以確定VLS艦的最佳武器裝載。不同類型的導彈，每一種都用于不同的任務（打擊、防空或反潛戰），可以被容納在VLS單元中。Adamah等人（2021）建立了一個非線性優化模型，用于確定分配給進行反潛作戰的潛艇的Mk-48重量級魚雷的類型和數量。Templin(2021)考慮了以啟發式方法解決的WTA問題的衍生物，其簡化的假設是只有一個目標要參與。研究的重點是為發射政策提供信息，特別是對威脅使用的導彈的數量和類型。

在上述文獻中的武器分配模型中，與本研究有關的是，注意到Page（1991）和Avital（2004）都使用了指揮官指定的期望成功的閾值；然而，他們在模型中著重于最小化武器成本，并將目標視為總需求。Jarek（1994）和Cai（2018）的模擬為所需的總導彈或彈藥組成提供了一般建議，但沒有提供可作為可操作的裝載計劃的閉合式解決方案。Tutton（2003）的模型將傳感器分配給單位，這與魚雷分配不同，傳感器不在目標上消耗（使用后）。Brown和Kline（2021）考慮的是任務覆蓋范圍，而不是目標，這對問題來說不是一個合適的方法，因為魚雷的使用只是為了與對手的潛艇交戰（或反擊對手的潛艇魚雷）。只有Adamah等人（2021年）涉及魚雷作為武器類型；然而，他們的模型是非線性的，也沒有推薦一個考慮到多個目標的魚雷裝載計劃。

另外，除了DAFS，上面審查的WTA模型只考慮一個射手。雖然希望對不確定的威脅進行計劃，在一個場景中出現不同類型和數量的目標，但Uryasey和Paradalos（2004）對一個場景進行計劃，但對武器的殺傷概率不確定。和其他的模擬工作一樣，DAFS（Havens 2002；Buss和Ahner 2006；Hattaway 2008）并沒有提供一個關于武器應該如何分配給目標或分配給單位的閉合式解決方案。Laird（2016）和Templin（2021）都是為給定的威脅做計劃，并沒有考慮到威脅情況下的任何不確定性。

盡管在武器分配和指派模型方面有大量的文獻，但注意到大多數模型沒有使用隨機優化。此外，目前，魚雷的裝載決定是由人工做出的。這項研究的目標是利用正式的數學優化來幫助魚雷分配決策。具體來說，隨機優化將使決策者能夠對不確定的威脅進行規劃。對威脅構成的不確定性進行規劃是現實的，因為通常情況下，必須在發現敵方潛艇或甚至部署反潛部隊之前作出裝載決定。

無人駕駛地面車輛（UGVs）可用于軍事領域，以減輕士兵承擔的風險，以及為體力要求高、枯燥或危險的任務提供解決方案。雖然使用UGV有好處，但也有需求和限制。本論文探討了最終用戶--瑞典武裝部隊的一個輕步兵營--對于為城市地形中的軍事行動而設計的UGV在功能方面的要求。這是通過一個帶有焦點小組的探索性案例研究來完成的，來自第31游騎兵營的士兵和軍官使用兩種不同的UGV原型來完成任務。隨后是半結構化的小組討論，探討了需求、限制和要求。然后，通過主題分析方法對收集的數據進行分析。

主題分析的結果發現，焦點小組的要求有幾個重復出現的意見。這些要求被分為四類：（1）速度，（2）用例，（3）圖像生成的傳感器，以及（4）自主功能。總之，本論文在四個類別中共確定了13個需求。總而言之，這些要求意味著用于城市地形的軍事行動的UGV必須能夠跟上沖刺的士兵，提供視覺掩護，能夠與附近的物體互動，有幾個高質量的傳感器和強大的自主功能，使士兵能夠專注于控制UGV以外的其他事情。

目前與缺陷有關的疲勞壽命建模技術強調缺陷大小與疲勞壽命的關系，但沒有考慮到缺陷可能位于何處的影響。這項研究概述了將缺陷位置納入模型分析的過程，以便更精確地預測失效周期數和部件內可能發生的最終失效位置。重點是使用IN718的渦輪葉片結構在純振動載荷下的情況。基本模型使用從開發的有限元模型（FEM）的頻率分析中得到的應力圖和合成的缺陷尺寸和位置來預測部件的壽命。用IN718打印的測試樣本被用來創建實驗數據，以驗證模型參數、缺陷分布和預測。建議的結果將是一張圖，表示可能導致故障的關鍵位置，以及在考慮到缺陷大小和位置時對疲勞壽命的預測。

本文貢獻

1.通過將有限元輸出與缺陷相關的疲勞壽命建模聯系起來，納入缺陷位置數據（RO-1），推進了與缺陷相關的有限疲勞壽命建模的技術水平（第四章）。

2.通過對印刷部件與 "設計 "幾何形狀之間的偏差進行統計研究，使有限元技術包括了AM部件幾何形狀的物理變化（RO-1）（第三章）。

3.基于改良的El-Haddad有限壽命疲勞模型和缺陷尺寸/位置數據，開發了復雜應力狀態下有限壽命部件的預測技術（RO-1）（第四章和第六章）。

4.制定了確定復雜幾何形狀的檢查標準和關鍵故障位置的標準（RO-1）（第四章和第六章）。

5.將振動疲勞壽命結果與故障缺陷的大小和位置聯系起來進行實驗（RO-2）（第四章和第五章）。

6.通過實驗性的振動彎曲試驗驗證了有限疲勞壽命模型的預測（RO-3）（第五章）。

對美空軍的影響

美空軍《2030年科技戰略》列出了五項戰略能力。其中之一是 "復雜性、不可預測性和質量"，它將增材制造作為一個技術機會來推進。該戰略要求用低端、廉價的系統來增強高端平臺的功能[42]。增材制造工藝通過在需要時快速制造一個零件，證明了減少對昂貴的長周期硬件的依賴的潛力[24]。AM工藝減少了復雜系統的加工時間，并通過設計限制和制造能力的改變，使部件的連接功能減少了系統的總部件數。目前，這些好處被較高的缺陷產生所抵消，導致更復雜的零件驗證過程[10]。

NASA認識到AM給太空帶來的優勢，但對這種快速變化的技術的安全實施感到擔憂[24]。2017年美國宇航局的《金屬激光粉末床熔融增材制造航天硬件標準》提供了一個保守的要求方法，允許在航天工業中使用AM，同時考慮到每個部件的缺陷發展。美國宇航局的標準要求多個見證樣本來描述AM零件過程中的潛在缺陷群。由于目前的激光粉末床融合（LPBF）系統缺乏反饋控制，控制的可變性，以及缺乏對生產失敗方法的了解，NASA還包括定期抽樣，以確保生產的零件仍然可以接受[24]。NASA的標準要求所有的零件都要進行表面和體積缺陷的無損評價（NDE），讓設計主題專家來定義檢查的靈敏度和邊界。無損檢測目前是通過CT掃描等技術完成的。

渦輪發動機結構完整性計劃（ENSIP）MIL-HDBK-1783B記錄了購置渦輪發動機時需要評估的一般要求。ENSIP要求確保發動機具有適當的結構特性，以便在規定的設計使用壽命內完成設計任務[43]。在這些要求中，有一個初始缺陷尺寸要求。該計劃根據材料、缺陷類型和使用的檢查方法，以及檢測缺陷的可靠性和置信度，提出了應該檢測的各種缺陷尺寸。其原理是為了確定零件中可能存在的缺陷尺寸，以應用損傷容限標準。在無損檢測技術的討論中，ENSIP簡要地討論了使用射線檢測（CT掃描是其子集）來檢測金屬部件中任何深度的缺陷。這個過程被列為昂貴的，這被認為是一個主要的缺點。CT掃描是一個時間密集的過程，需要一個熟練的、經過培訓的技術人員來解釋數據，并確定最佳的處理設置，以突出材料的空隙并盡量減少掃描偽影。

ENSIP還建立了耐損設計。耐損設計的概念是在有缺陷的情況下保證任務的壽命。損傷容限設計的要求是檢測出兩倍于臨界裂紋尺寸的裂紋，這是從El-Haddad無限壽命模型等模型中計算出來的。ElHaddad模型描述了從無缺陷疲勞壽命預測到裂紋增長主導疲勞壽命的轉變。轉移點被定義為臨界裂紋長度。[22]. ENSIP繼續規定，在存在兩倍于臨界裂紋長度的裂紋時，部件必須能夠至少存活兩個檢測周期。El-Haddad模型經過修改，允許任意的缺陷尺寸/形狀[8]，并根據缺陷尺寸和周期應力比來預測有限壽命[11]。RO-1的設計是為了擴展修改后的El-Haddad模型，以包括多軸應力環境中的缺陷位置對部件的預測設計壽命的影響。RO-2提供了測試數據來量化改進后的模型的預測能力。