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自動化與人工智能領域的能力持續拓展，正推動人機交互模式創新——軍事領域尤需如此。為充分釋放技術紅利，亟需研究哪些任務可由自動化系統輔助乃至完全替代。在遠程偵察場景中，我們構想操作員通過自動化輔助同時完成平臺運動控制與目標觀測分類的雙重職能。為此構建實驗環境：遠程操作員借助含自動語音識別(ASR)系統與視線追蹤器的多模態界面操控無人地面車輛，同時通過屏幕光標選定標記目標并利用ASR進行語音分類。基于此原型系統，我們與領域專家展開交互模式研討。

自動化與人工智能正日益深度賦能人類作業。例如汽車產業中車道保持輔助系統已成為主流技術，為特定場景下的半自動駕駛奠定基礎；AI聊天機器人則快速進化至可實現人機自然對話。將這些能力遷移至軍事領域，將深刻變革現有作戰職能配置。傳統遠程偵察場景通常需至少配備平臺操作員與分析員：以RQ-4全球鷹無人機為例，其任務需多人協同完成平臺運動控制、光電系統操作及圖像判讀分類；而德軍"烏鴉"小型履帶式地面偵察平臺雖可由單人操控，卻缺乏目標標記與屏幕交互功能。人工智能的引入有望將平臺操控與目標分類職能融合為單一角色，即便不合并職能也能顯著降低操作員認知負荷，延長高效作業時間并減少失誤率。

因此本研究旨在開發新型交互方法：既支持操作員同步執行多任務，又大幅減輕其工作負荷以提升效能。通過整合視線、語音及觸覺等多模態輸入，探索在輸入控制指令時同步處理視覺數據的方案，力求建立高效精準的自然交互范式。但需在兩大關鍵要素間尋求平衡：既要保障充分信息供給以維持態勢感知，又要避免信息過載與交互選項冗余引發的認知超載[1]。

軍事應用場景對操作員提出嚴苛要求：結果需具備極高精度與魯棒性，作業環境常伴隨高噪聲、高壓強等高負荷狀態。這為技術賦能創造機遇——通過智能化支持減輕人員負擔。軍事用例的明確邊界利于定制化技術服務開發，但需注意：操作員的惡劣作業環境往往同樣制約技術性能。例如噪聲干擾、麥克風狀態波動及應激性語音變異等，均使作為智能用戶界面(UI)組件的自動語音識別(ASR)面臨嚴峻挑戰。為確保ASR魯棒性，模型需針對具體用例、使用環境乃至特定使用者進行定制化訓練，這意味著需構建按需生成定制化解決方案的體系而非通用模型[2]。

本研究致力于開發多模態"無感化"[3-5]智能用戶界面，通過有效支持操作員提升任務執行效能。現提出針對機器人平臺遠程操控與目標分類場景的具體實施方案。全文結構如下：第二、三章詳述語音-視線-觸覺交互模式的整合路徑及首版原型系統實現；第四章簡述基于領域專家的初步原型評估；第五章闡明軍事應用啟示，并提出后續研究與實踐轉化建議。

可采取多樣化反混合威脅措施以防御低于常規軍事閾值的敵對行動。然而因混合威脅的模糊性、跨域性及反制措施如何影響對手行為的不確定性，這些措施的成效尚不明晰。本文提出通過貝葉斯網絡（概率建模技術）構建模型，模擬反制措施對混合威脅行為的影響。該模型綜合權衡反制成本、威懾對手執行混合威脅的能力及減輕威脅影響的潛力。基于半合成場景運行1000次變體模擬，推演攻擊方A與防御方B圍繞關鍵基礎設施網絡攻擊的戰略互動，評估五類反混合威脅措施的有效性。反制措施涵蓋強化韌性、剝奪對手執行混合威脅能力至以懲罰威脅實施威懾等范疇。分析聚焦評估反混合威脅措施的整體特性，旨在歸納措施普適有效性而非孤立歸因。同時探討政策關聯性并規劃未來研究方向。

圖1：反混合威脅建模的貝葉斯網絡架構。深藍色背景層標注確定性變量集合，灰藍色層表示概率性變量集合。黑色箭頭顯示概率性關聯關系，灰色箭頭顯示確定性關聯關系。

技術發展加速、經濟深度融合及社會數字化重構了當代國家間競爭，為修正主義國家提供在武裝沖突閾值下追求戰略目標的新型工具。在歐洲，"混合威脅"被廣泛定義為"協調同步運用暴力與非暴力手段"的行為——通常難以探測歸因，旨在武器化民主進程并施加影響力。盡管常被混用，"混合沖突"概念有別于美國學者所述的"灰色地帶"戰略：后者指準持續性國家間沖突的特殊狀態，即利用法律外衣掩蓋侵略行動以脅迫對手達成有限目標，其操作低于探測歸因閾值。但二者均指代沖突閾值下的侵略行為，包括信息心理戰、政治外交脅迫、經濟壓制、進攻性網絡行動及利用代理人顛覆對手。

當前各國致力制定反混合政策以提升韌性并對抗手施加成本，從而威懾此類行為。然相較于常規與核領域的公開侵略行為，混合行動因不透明與跨域特性構成獨特挑戰，其威懾防御難度顯著。傳統威懾通過"剝奪對手達成目標能力"（拒止威懾）或"威脅行動后施加代價"（懲罰威懾）來"阻止國家采取非期望行動"。常規與核威懾理論公認"認知"是威懾成功關鍵——對手須感知"行動潛在代價超過收益"。有效威懾需滿足明確性、相稱性與可信度：明確性要求清晰傳達防御方響應措施；相稱性指威懾手段與防御目標的匹配度；可信度則植根于威懾方應對外部侵略的能力與意愿。

經典威懾的適用條件在混合威脅背景下嚴重受限。首先，灰色地帶侵略行為非單純軍事對抗，而是軍事與非軍事、公開與隱蔽操作的復雜混合，涉及經濟脅迫、虛假信息戰、進攻性網絡行動乃至武裝團體部署。其次，混合威脅引發兩大緊迫問題：灰色地帶活動持續發生且常難溯源特定對手，致使威懾實施愈發復雜。

傳統領域內的懲罰與拒止策略雖具部分適用性，卻不足以應對灰色地帶復雜互動。傳統威懾策略需進化為復合型跨域策略——除成本威脅與收益剝奪外，更需融合對敵方的保證激勵措施（assurance）、推動國際合作與規范構建（norms）、利用經濟與系統性相互依賴（entanglement）以影響對手行為。鑒于灰色地帶持續緊張狀態，威懾努力應具"累積性"：防御方需將反混合策略視為"長期過程——單次違規不意味失敗，而需通過協同努力塑造對手行為"。此背景下，學者建議采用更廣泛的"勸止"（dissuasion）策略應對混合威脅。勸止被理解為涵蓋懲罰與拒止響應的統領性戰略，通過政治、外交和經濟關系杠桿實施高級反制措施。因此，灰色地帶勸止對手需戰略部署外交-信息-軍事-經濟金融-情報-執法（DIMEFIL）全譜系國家力量工具，同時管控升級動態與潛在報復風險。

然而實踐中，制定成功跨域響應的原則、指標或指南尚未達成共識，比例失衡與行為模糊風險始終存在。因威懾與勸止植根于認知，反混合策略有效性取決于對手真實動機與核心利益認知——包括其進攻傾向及需保護的脆弱點。但決策者常缺乏關鍵信息：對手在灰色地帶的戰略目標、驅動低于戰爭閾值行動的決策機制與收益計算模型、以及反混合政策如何影響威脅行為（尤其因大量混合威脅發生于探測溯源閾值之下）。故評估現實反混合政策效能極為困難。

部分學者嘗試用博弈論模擬混合威脅動態以克服信息匱乏；另一些則將稀缺數據源融入貝葉斯建模技術以優化領域知識。本文基于后者提出貝葉斯網絡建模法——將反混合政策深層不確定性（如威脅探測、溯源及跨域效應）建模為概率關系。模型設定攻擊方A與防御方B兩類國家行為體：防御方面臨混合攻擊并通過反制措施實施勸止。攻擊方A執行混合攻擊的決心受防御方B既有反制措施影響。執行攻擊的決策及其潛在破壞均以概率建模，分別考量威懾關聯的認知心理維度及混合威脅影響的不確定性。混合行動潛在破壞與反制成本共同構成防御方B的收益矩陣，最優反制措施通過最大化預期收益值計算得出。

為驗證模型，設計網絡威脅場景進行仿真推演（見附錄A）。進攻性網絡行動是武裝沖突閾值下混合威脅的典型代表——因網絡空間技術/物理/邏輯層特性及網絡技術日常生活滲透，近年網絡攻擊愈發普遍。從伊朗"震網"（2009）、沙特"沙蒙"（2012）到全球60余國"諾佩提亞"（2017），網絡攻擊可造成重大物理破壞。基于此，本研究綜合現實惡意網絡行動案例設計合理網絡攻擊場景。解析網絡攻擊響應時，聚焦域內響應（網絡空間措施）與域外響應（執法、規范構建、公共外交及經濟制裁等）。通過累積性威懾視角，部分反混合措施旨在減輕敵對網絡攻擊破壞，另一些則通過提高成本收益比勸止侵略行為。

為此征詢政策專家意見并梳理文獻，量化評估各反制措施的成本、減損能力與威懾效能。這些變量以概率分布形式呈現，以兼容文獻分歧、專家差異及混合威脅不可預測性。通過整合文獻綜述與專家洞見，設計總計1000組獨立實驗。實驗結果生成反混合措施排序，用以評估不同場景下措施效能，并回答核心研究問題：

? 在1）措施勸止攻擊效能 2）措施減損攻擊影響效能均存不確定性的前提下，反混合威脅措施的哪些特性最有效助力防御方B應對攻擊方A對關鍵基礎設施的網絡威脅？

本文結構如下：第二章介紹建模方法，闡述如何將文獻與專家見解轉化為概率分布輸入模型；第三章詳述混合威脅場景及關聯跨域反制措施；第四章解析實驗結果；第五章反思研究發現的政策關聯性并指明未來研究方向。

超視距空戰（BVR）作為現代空戰的核心形態，依賴先進雷達、導彈系統與決策支持技術。本文系統綜述仿真與機器學習（ML）工具在BVR空戰分析中的應用，涵蓋方法論、實踐場景與技術挑戰。研究聚焦機器學習如何賦能自適應戰術以提升行為識別與威脅評估能力，從而增強態勢感知效能。本文追溯BVR空戰的歷史演進，解析探測、導彈發射與戰后評估等關鍵交戰階段，重點探討仿真環境在構建實戰化空戰場景、支撐飛行員訓練及驗證AI驅動決策策略中的作用。通過對比前沿仿真工具的多智能體協同與實時適應性研究能力，分析其優勢與局限。本綜述的核心貢獻包括：闡述機器學習在BVR空戰中的具體應用、評估仿真工具效能、識別研究缺口并指明未來方向，為傳統仿真方法與人工智能在動態對抗環境中融合構建先進人機決策體系提供全景式解析。

超視距空戰（BVR）作為現代空戰的核心要素，其典型特征為飛行員目視范圍外的遠程交戰。該作戰模式高度依賴先進雷達系統、遠程導彈與探測跟蹤技術，旨在實現目視接觸前摧毀敵方目標。隨著空戰形態演進，BVR交戰重要性日益凸顯，需創新性方案應對遠程對抗挑戰。BVR的戰略價值在于其能賦予兵力先發制人能力并維持戰術優勢，但其復雜性要求跨學科技術整合——包括傳感器融合、目標跟蹤、決策算法與導彈制導系統——以提升交戰效能、確保任務成功并增強飛行員態勢感知（SA）。

視距內空戰（WVR）發生于較短距離，常依賴機動性、速度與瞄準精度進行近距格斗。相比之下，BVR通過先進傳感器與遠程導彈壓制對手。盡管存在差異，BVR可能隨戰機逼近轉為WVR交戰，因此需兼備兩種域作戰能力。

本文全面綜述BVR空戰前沿方法與技術，聚焦最新進展與戰略路徑。首先追溯BVR歷史沿革，從早期空對空導彈（AAM）系統演進至現代多傳感器平臺，解析關鍵技術突破及其對戰法的影響。其次剖析BVR交戰核心階段（探測、導彈發射、支援與規避機動），闡釋本文所述方法如何提升作戰效能。隨后評述關鍵方法論，包括動態環境自適應決策的機器學習（ML）算法與人工智能（AI）在交戰及自主戰術中的作用，其應用涵蓋飛行員決策支持系統至無人機（UAV）作戰。最后強調仿真工具在戰術開發、飛行員訓練與算法驗證中的價值，討論通用與專用平臺在復雜作戰場景建模中的適用性。

據所知，此為首次針對BVR空戰中仿真與ML應用的專題綜述。現有空戰綜述多泛化論述或將BVR作為次要議題。多數遠程交戰ML研究僅見于論文相關章節，缺乏方法論與應用的系統整合。本文突破既往研究局限，跨多領域文獻提供ML與仿真增強決策與交戰策略的全景視角，分析現有仿真工具能力邊界及適用場景，識別未解挑戰與研究缺口，為未來研究指明方向。

本綜述核心貢獻包括：系統梳理BVR中ML方法體系及其在自主戰術決策中的作用；對比仿真工具在實戰化場景建模中的能力與局限；揭示ML與仿真技術融合提升戰術決策的瓶頸問題；展望研究趨勢，提出開放性問題并規劃領域發展路徑。

超視距空戰研究的多維應用

BVR空戰研究涵蓋自主決策、多智能體協同與飛行員訓練等多元領域。本節分類梳理近期進展，聚焦新興技術與方法如何提升戰術效能、適應性與任務成果。

A. 自主決策

自主決策涉及分析、選擇與執行可增強態勢控制與作戰效能的行動。研究提出多種方法支撐該能力，重點探索智能體如何建模戰術行為、執行目標推理（GR）并在復雜場景中輔助或替代人類飛行員。

文獻[61]提出基于粒計算的戰術特征降維方法；文獻[15][52]在計算機生成兵力（CGF）與GR框架下研究行為建模，使自主系統能在動態場景中作出適應性戰術決策。此類能力支持開發可分擔威脅應對或支援機動等任務的自主空戰智能體，與人類飛行員形成互補。文獻[48]開發了生成戰術對抗策略的飛行員輔助系統。

文獻[49]提出遺傳規劃（GP）框架以發掘空戰場景中的新型行為模式，賦能更具適應性與不可預測性的戰術；文獻[50][51]利用文法演化生成自適應CGF與人類行為模型（HBM），提升訓練仿真的真實性與適應性。

文獻[12]解析無人機空戰決策流程，將其劃分為態勢評估、攻擊規劃、目標分配與機動決策四階段；文獻[2]基于飛行員知識構建分層框架，將空戰拆解為多個子決策系統。

文獻[17]綜述深度強化學習（DRL）在BVR空戰中的應用；文獻[57]在高保真空戰仿真環境中探索新戰術的自主學習；文獻[53]開發基于DRL的智能體，通過自博弈模擬戰斗機戰術并生成新型空戰策略，使人類飛行員可與AI訓練體交互以提升決策與適應性；文獻[58]構建強化學習（RL）環境以實現空戰戰術自主學習與機動創新。

多篇研究將RL應用于一對一空戰場景。例如，文獻[54]提出自博弈訓練框架以解決長時域交戰中的動作控制問題；文獻[55]設計基于DRL的決策算法，通過定制化狀態-動作空間與自適應獎勵函數實現多場景魯棒性；文獻[59]通過改進Q網絡使智能體能從優勢位置接近對手以優化機動決策；文獻[56]提出基于真實武器仿真的DRL智能體構建方法；文獻[60]開發混合自博弈DRL智能體，可維持對不同對手的高勝率并提升適應性與性能。

B. 行為識別

行為識別對理解與預測敵方行動、支撐決策與戰略規劃至關重要。多項研究探索了復雜不確定作戰條件下識別與預測敵方行為的方法。

文獻[62]提出集成規劃與識別算法，證明主動觀測收集可加速行為分類；基于案例推理（CBR）框架，文獻[63][64][65]開發案例驅動行為識別（CBBR）系統，通過時空特征標注智能體行為，提升GR控制無人機的識別能力；文獻[66]結合對手建模與CBR識別敵方編隊行為。

針對數據不完整問題，文獻[70]提出基于多粒度粗糙集（MGRS）的意圖識別方法；文獻[68]將Dempster-Shafer理論與深度時序網絡融合以優化分類效能；文獻[71]采用決策樹與門控循環單元（GRU）實現一對一空戰狀態預測；文獻[1]提出基于級聯支持向量機（CSVM）與累積特征的分層方法進行多維度目標分類。

為識別戰術意圖，文獻[69]開發注意力增強型群體優化與雙向GRU模型（A-TSO-PBiGRU）檢測態勢變化；文獻[67]應用動態貝葉斯網絡（DBN）推斷飛行狀態與戰術動作的因果關系，提升編隊識別與態勢感知能力。

C. 制導與攔截

制導與攔截機制對提升導彈命中率（尤其針對高速機動目標）具有關鍵作用。

文獻[72]通過對比制導策略，識別可最小化攔截時間與機動負載的配置方案，優化不同作戰條件下的交戰選項；文獻[73]通過增強導彈特定攻角命中能力改進高超音速目標攔截效能，優化終段交戰條件；文獻[74]在無人作戰飛行器（UCAV）中采用自主制導技術提升瞄準精度，實現對機動空目標的有效打擊。

文獻[75]優化導彈飛行中的機動決策以支撐交戰規劃并提升模擬作戰成功率；文獻[76]通過動態攻擊區（DAZ）概率建模實現實時航跡修正，確保環境不確定性下的打擊精度；文獻[77]通過協同制導模型提升雷達與導彈協同效能，增強防空體系整體精度。

文獻[78]量化數據鏈質量對導彈效能的仿真影響，揭示更新延遲與誤差對導引頭激活及整體成功率的作用機制；文獻[79]改進雙脈沖發動機導彈點火控制與彈道修正技術，強化遠程目標攔截能力。

D. 機動規劃

機動規劃旨在計算運動基元序列以獲取戰術優勢。

該領域早期研究側重結構化評估與決策模型。文獻[80]提出包含態勢評估模型、機動決策模型與一對一對抗評估模型的框架；文獻[81]基于環境條件、威脅分布、武器性能與空戰規則開發戰術決策系統；文獻[82]整合戰術站位與武器能力的多維度要素，探索提升資源分配效能的目標分配（TA）策略。

近期研究聚焦學習驅動方法。文獻[83][84][85]應用深度強化學習（DRL）進行機動規劃，增強動態場景下的威脅規避與目標打擊能力，通過多初始交戰條件訓練提升智能體適應性；文獻[86]采用雙延遲深度確定性策略梯度（TD3）算法開發一對一對抗中的自主導彈規避策略；文獻[87]基于敵我相對方位與距離設計機動決策方法；文獻[88]結合DRL與蒙特卡洛樹搜索（MCTS），探索無需先驗飛行員知識或價值函數的機動規劃路徑。

E. 導彈交戰

導彈攻防需優化發射時機與機動策略以最大化攻擊效能與生存概率。

進攻方面：文獻[38]采用監督學習（SL）估算最優導彈發射時機以提升任務效能；文獻[89]提出雷達盲區機動控制方法實現隱蔽接敵；文獻[92]通過分析導彈捕獲區與最小規避距離，確定編隊空戰協同場景下的最佳發射距離與防御策略。

防御方面：文獻[90]為無人作戰飛行器（UCAV）設計基于分層多目標進化算法（EA）的自主規避機動策略以提升生存能力；文獻[91]將導彈規避問題建模為雙團隊零和微分博弈，其中一架戰機需在遠離來襲導彈的同時逼近非攻擊性目標。

協同作戰領域：文獻[93]提出基于武器有效區（WEZ）的協同占位方法；文獻[94]解決空對空導彈（AAM）發射后信息盲區難題。

F. 多智能體協同

多智能體協同作戰通過自主平臺間的協作決策、聯合戰術執行與響應優化，賦能協同攻擊策略、動態編隊重構及人機協同等應用場景。

文獻[95]將多無人機戰術策略應用于空對空對抗分解，將復雜交戰拆解為一對一單元案例以提升機動效率與作戰成功率；文獻[96]將協同站位分配與目標分配（TA）建模為零和博弈，采用混合雙Oracle算法與鄰域搜索在時限約束下優化解質量。

文獻[97]擴展戰術戰斗管理器功能，構建分布式系統檢測跨智能體任務數據差異以強化協同效能；文獻[98]通過面向角色的框架推進目標推理（GR）技術，增強通信受限自主智能體的協同能力；文獻[99]提出AlphaMosaic架構，將人類反饋整合至作戰管理系統（BMS），實現動態任務中基于信任的人機協作。

文獻[100]將群體智能適配固定翼無人作戰飛行器（UCAV），實現編隊飛行、自主重組與戰損后動態調整等行為；文獻[101]采用集中式AI規劃系統協調全態勢可觀測與可驗證的多智能體任務方案；文獻[102]通過兵棋推演驗證艦隊協同行為，優化戰術參數以提升均勢對抗任務成效。

文獻[42]利用仿真評估優化無人機戰術編隊應對不確定敵方行為；文獻[103]提出兩階段協同追擊策略，結合誘敵戰術與混合A*路徑規劃提升攔截成功率；文獻[104]設計多目標函數與GDT-SOS元啟發式驅動的自適應制導方法優化無人機占位效能。

文獻[3]通過分層強化學習架構使多智能體團隊通過自博弈與場景分解學習高低階戰術；文獻[105]將多智能體近端策略優化（PPO）應用于UCAV協同，將領域知識融入獎勵函數以提升性能；文獻[106]構建基于圖神經網絡的推理模型，結合專家知識建模復雜協作模式并簡化大規模交戰決策。

文獻[107]采用對抗自博弈與分層策略梯度算法學習超越專家基線的涌現策略；文獻[108]在集群機動中應用深度確定性策略梯度，聯合學習智能體協作與目標打擊；文獻[109]融合神經網絡與人工勢場技術，支持針對自適應對手的協同路徑規劃。

G. 作戰分析

作戰分析（OA）通過仿真、模型與評估指標衡量作戰效能、支撐戰術規劃并支持作戰決策。

文獻[11][40]應用隨機博弈模型分析不確定性下的多機對抗，解析超視距（BVR）場景中的協同策略與導彈分配；文獻[46][110][111]通過含人類操作員的仿真評估實戰條件下飛行員與團隊表現，聚焦作戰規程遵循度、認知負荷與共享態勢感知（SA）。

多項研究構建了面向訓練、戰術測試與作戰規劃的仿真平臺：文獻[8]開發戰術級空戰仿真系統以支持智能決策；文獻[112]設計用于評估巴西空軍軍事場景的ASA框架；其云端擴展版ASA-SimaaS實現可擴展自主仿真服務[113]；AsaPy工具集通過統計與機器學習（ML）方法提供仿真后分析功能[114]。

文獻[115]采用體系（SoS）仿真評估飛機設計、平臺互操作性及生存性、武器使用等任務級效能指標；參數化研究探究雷達截面積、導彈射程、飛行高度與通信延遲等變量對殺傷概率與整體作戰效能等指標的影響[116][120][121]；文獻[117]通過基于智能體的模型探索行為特征對仿真可信度的影響，增強對稱與非對稱BVR場景的驗證方法。

文獻[118]設計雙模通信協議以適配協同空戰網絡條件；文獻[119]強調仿真架構的可擴展性與靈活性，提出需構建能管理AI驅動實體與分布式決策流程的多智能體系統；文獻[122]開發高動態飛行條件驗證環境，評估大機動動作下光電系統性能。

文獻[123]建模網絡中心戰分析傳感器、指控系統與火控協同水平對作戰效能的影響；文獻[124][125][126]分別基于多準則決策（MCDM）、相關向量機與改進極限學習機（ELM）模型提出決策支持工具，為戰機性能與戰術配置提供量化評估。

H. 飛行員訓練

飛行員訓練通過先進仿真環境、績效評估與自適應學習技術提升戰備水平與作戰效能，旨在強化復雜空戰場景中的決策與態勢感知（SA）能力。

文獻[127]提出的回顧性績效評估方法為識別改進領域、指導針對性訓練調整提供洞見；文獻[130]探索行為建模技術以優化高壓條件下飛行員決策，增強訓練演習真實度。

文獻[131]探討的實況、虛擬與構造（LVC）環境集成方案，通過融合真實與仿真要素構建高擬真沉浸式訓練場景，使飛行員體驗多樣化作戰情境以提升環境適應性；文獻[129]提出績效加權系統優化訓練成效，確保飛行員高效達成能力基準。

文獻[18]綜述自適應訓練方法學，強調基于飛行員表現的AI驅動個性化內容生成技術進展；文獻[10][128]探討空戰行為快速適配與訓練仿真驗證方法，確保仿真系統精準映射真實作戰動態，通過提升響應速度與態勢理解能力提供直接影響訓練效能的實用工具。

I. 態勢感知

態勢感知（SA）是理解戰術環境（涵蓋敵我位置、行動與意圖）的核心能力，支撐交戰、占位與規避的明智決策，最終提升作戰效能與生存概率。

文獻[132]探索實時數據處理方法，賦能飛行員高效解析復雜信息；文獻[133]將SA擴展至團隊層級，驗證協同數據共享對任務連貫性與績效的增益。

威脅評估方面：文獻[137][152]解析敵方武器有效區（WEZ）判定方法，為飛行員提供戰略規避或對抗的空間感知；文獻[141]開發的實時威脅分析工具持續更新態勢數據，確保戰術動態調整；文獻[134][139][135]整合目標意圖預測至威脅評估體系，構建戰場態勢分析與威脅指數系統。

AI驅動SA方法：文獻[138][143]應用機器學習（ML）進行威脅檢測，加速飛行員威脅預判與響應；文獻[136]采用基于蒙特卡羅的概率評估方法優化不確定態勢下的風險管理；文獻[47]提出基于防御性制空（DCA）作戰指標的接戰決策支持工具；文獻[140]分析深度神經網絡（DNN）在WEZ最大射程估算中的應用。

文獻[142]利用機載傳感器數據與神經網絡實時評估擊落概率；文獻[6]提出對抗條件下機動靈活性估算方法，支撐編隊級決策。

J. 目標分配

目標分配（TA）涉及高效配置空對空導彈、防空導彈及戰機等資源以壓制敵方威脅，需在優化交戰效能的同時最小化資源消耗。

多篇研究聚焦提升作戰效能的分配方法：文獻[146][147][149]探討動態分配導彈與戰機至多目標的多目標分配（MTA）策略；文獻[148]提出多友機對多敵機的協同攻擊分配方法。

文獻[144][150]研究基于任務目標與約束的武器-威脅最優配對算法，以最大化殺傷概率并保存資源；文獻[145]引入融合目標優先級與交戰時序的改進分配模型；文獻[151]探索結合優化技術與實時戰術調整的混合方法以應對動態戰場。

仿真工具

仿真環境與工具對推進超視距（BVR）空戰研究至關重要，其能夠建模復雜場景、評估決策算法并優化作戰策略。此類工具涵蓋通用平臺至定制化系統，各具獨特功能以應對BVR空戰的不同維度。

多數平臺通過高層體系結構（HLA）與分布式交互仿真（DIS）等標準支持互操作性，促進跨仿真系統集成與實時同步。本節概述BVR空戰研究中常用工具，文末附表格總結核心工具特性、編程語言與互操作能力。

A. AFSIM：仿真、集成與建模高級框架

美國空軍研究實驗室開發的AFSIM[153]是BVR空戰研究中的主流平臺，支持靈活建模作戰環境、系統集成與任務規劃決策流程，常用于認知控制、行為識別與人工智能研究[15][62][63][64][65][66][97][99][101]。AFSIM支持與其他模型集成，實現戰略與戰術層級的實時交互仿真，賦能作戰管理與任務規劃研究。該平臺非開源，受美國政府法規管控。

B. ASA：空天仿真環境

巴西空軍開發的ASA（葡萄牙語Ambiente de Simula??o Aeroespacial縮寫）[112][113]是基于C++的面向對象仿真框架，專用于復雜空天行動建模，支撐態勢感知（SA）、任務規劃與作戰決策研究[38][42][47][53][114][117][140]。ASA支持機器學習技術與傳統仿真融合，優化戰術并預測敵方行為，其架構可精細建模任務參數、航空器系統與武器性能。該平臺非公開，受巴西政府法規管控。

C. 定制系統

定制系統采用Python、C++或MATLAB開發，專用于商用工具無法滿足的研究場景。由于電子戰模型、導彈制導與BVR技術多涉密，商用系統難以滿足開放性研究對復雜性、安全性與適應性的需求，故定制系統成為主流解決方案[8][11][40][55][56][59][61][67][68][70][72][73][74][76][77][79][81][82][83][84][88][89][92][93][94][95][96][98][103][104][105][108][110][111][116][118][122][123][124][125][126][135][137][139][142][145][147][148][149][151]。此類工具支持快速開發，適用于敏感領域研究。

D. DCS World：數字戰斗模擬器世界

DCS World[154]是商業化高保真戰斗飛行模擬器，以真實飛行動力學與精細模型著稱，廣泛應用于決策制定與強化學習（RL）作戰研究[54][86]。其開放式架構支持自定義模塊開發，賦能研究者模擬動態高烈度BVR空戰場景，成為真實作戰條件下測試AI驅動智能體的理想平臺。

E. FLAMES：靈活分析與建模效能系統

FLAMES[155]是模塊化商業仿真框架，支持開發與運行實況-虛擬-構造（LVC）仿真，具備實時可視化、場景管理與作戰分析（OA）功能，適用于任務規劃與作戰模擬[38]。盡管靈活性高，但其商業許可可能限制可訪問性，且復雜架構對快速原型開發或資源受限研究構成挑戰。

F. FLSC：瑞典空軍戰斗模擬中心

瑞典國防研究局開發的FLSC整合LVC仿真分析空戰場景，用于飛行員訓練、任務規劃、決策支持研究及人機協作評估[130][131]。其功能特性可增強聯合作戰中的態勢感知（SA）與決策能力。FLSC由瑞典國防研究院（FOI）運營，訪問受限，但國防項目研究者可通過合作渠道申請使用。

G. JSBSim

JSBSim[156]是開源飛行動力學模型，廣泛應用于需高精度航空器仿真的強化學習BVR研究，支持決策制定、機動優化與作戰接戰等任務[3][6][58][60][138][143]。常與Unity（IAGSim）及定制環境集成，構建計算高效的動態場景自主決策仿真。

H. MATLAB與Simulink

MATLAB[157]與Simulink[158]廣泛用于仿真、控制理論與優化研究。MATLAB數學能力支撐決策與作戰研究[1][50][51][69][75][78][80][90][91][102][109][120][121][141][146][150]；Simulink通過圖形化動態系統建模工具擴展功能，適用于控制策略開發。

I. Python與R

Python是開發仿真環境與機器學習（ML）模型的核心工具，借助TensorFlow[159]、PyTorch[160]等庫支持任務規劃、強化學習實施與優化[71][85][100][136]，其靈活性賦能快速原型開發及跨平臺集成研究。R語言偶爾用于空戰數據分析與仿真相關統計建模[140]。

J. 其他工具

以下工具亦支持超視距（BVR）空戰研究：

ACE-2：定制化仿真器，用于測試空戰機動中的遺傳優化技術[49]。
ACEM：實況-虛擬-構造（LVC）仿真環境，用于空戰中人類表現分析[46]。
FTD (F/A-18C)：F/A-18C飛行訓練設備，用于高保真模擬飛行員行為、協同與訓練場景[127][129][133]。
IAGSim (Unity + JSBSim)：結合JSBSim飛行動力學與Unity實時渲染的定制仿真器，專為自主空戰研究設計[2]。
MACE[161]：現代空戰環境（MACE），可擴展分布式仿真平臺，用于作戰分析（OA）與戰術空戰場景測試[115]。
NLR四機編隊模擬器：荷蘭航空航天中心（NLR）開發的仿真器，用于多機對抗中的飛行員訓練與人機交互研究[128]。
STAGE：快速生成空戰場景的框架，適用于人工智能（AI）與強化學習（RL）訓練[10]。
Super Decisions：集成層次分析法（AHP）與網絡分析法（ANP）的決策支持軟件，用于空戰威脅排序與任務規劃[134]。
UnBBayes-MEBN：基于多實體貝葉斯網絡（MEBN）的概率推理框架，應用于不確定條件下的態勢感知與決策[132]。
WESS：自適應戰術決策仿真工具，用于動態作戰行為建模[50][51]。
Wukong：強化學習（RL）驅動的多智能體戰術決策平臺，專為BVR場景設計[57][106][107]。
X-Plane[162]：高保真商業飛行模擬器，用于自主行為驗證與作戰規劃[48]。

K. 工具總覽

表2匯總了核心工具、主要應用場景、功能特性、編程語言及互操作能力。該表涵蓋本文分析的120項研究中的116項，其余4項為未使用具體工具的綜述類研究。各列信息如下：
? 仿真工具：工具或框架名稱

? 核心功能：與BVR空戰研究相關的主要特性

? 編程語言：開發或定制化使用的主要語言/平臺

? 互操作性：支持標準仿真協議（如HLA、DIS）、定制接口或無相關信息

? 引用文獻：使用該工具的研究編號

開放挑戰與未來趨勢

盡管強化學習（RL）等先進技術在空戰決策領域取得顯著進展，仍存在諸多開放挑戰，為未來研究提供機遇。

• 場景復雜性
   當前方法（如NFSP RL與DQR驅動的DRL）多基于簡化的一對一對抗驗證[54][84]。需將其擴展至反映真實空戰復雜性的多智能體環境。基于DDPG的集群策略與H3E分層方法等框架為應對此挑戰指明方向[2][108]。此外，目標分配（TA）、探測與制導研究多假設雷達、戰機及通信節點同質化[118][144][148][149][163][164][165]，未來需探索異質化模型以更精準刻畫現實系統復雜性。

• 全觀測假設局限
   MCTS、PPO與CSVM等方法常假設環境全觀測，忽略雷達目標搜索等關鍵要素[1][88][166]。BVR場景中KAERS等技術通過處理部分可觀測性提升模型魯棒性與實戰適用性，具備借鑒價值[57]。

• 計算強度制約
   MCTS等方法雖有效但計算耗時[88]，需優化連續動作空間處理并提升計算效率以適配實時應用。基于TD3算法優化導彈攻防決策的近期研究展現進展[86]。

• 初始條件敏感性
   課程學習與IQN方法在不利初始配置下表現欠佳[59][167]。基于GP的演化行為樹（BT）等自適應學習率與魯棒課程設計可緩解敏感性并增強泛化能力[49]。

• 可擴展性與實時適應性
   多智能體方法（如MAPPO）與分層框架（如H3E）在動態大規模環境中面臨可擴展性挑戰[2][105]。需開發高效方法應對協同場景，如目標分配研究所示[96][146]。

• 不確定性整合不足
   博弈論、貝葉斯網絡（BN）與監督學習（SL）等方法多假設確定性環境[1][76]，融入隨機要素與不確定性可提升模型對復雜空戰的現實刻畫能力。

• 多樣化場景驗證缺失
   SAE網絡戰術認知模型與DRL集群模型多在靜態環境驗證[108][141]，需擴展至動態高維場景（如實時決策與多變作戰條件）。基于ANN與粒計算的協同空戰研究為此提供范例[61][151]。

• 跨學科融合需求
   強化學習（RL）、深度學習（DL）與控制理論結合可顯著增強BVR決策模型。分層RL與行為樹（BT）等技術為協調高層戰術與底層機動提供可擴展框架[48][61]，此類方法有望催生更魯棒、可解釋的模型。

• 訓練效率優化
   遺傳規劃（GP）雖在策略優化中潛力顯著，但低維問題處理與計算開銷仍存挑戰。課程式RL與敵方意圖識別技術可提升學習效率與決策能力[54]。

• 實戰化應用瓶頸
   先進方法需通過高保真仿真驗證實戰適用性。與軍事及航空機構合作可彌合研究與部署鴻溝，集群策略與協同無人作戰飛行器（UCAV）研究已體現仿真驗證價值[105][108]。

• 仿真工具未來趨勢
  隨著BVR場景復雜度攀升，仿真工具需沿以下方向演進：
   ? 高保真多智能體仿真：在AFSIM、ASA、DCS World與FLSC等平臺支持大規模集群協同與實時高保真仿真。

? 增強互操作性：通過HLA與DIS標準實現有人機、無人機及導彈等異構系統仿真集成。

? AI/ML深度整合：嵌入自適應智能體實現實時任務規劃與決策[105]。

? 計算效能提升：優化仿真架構以應對復雜度增長，支撐實時動態適配。

突破上述挑戰將推動開發復雜、可擴展且自適應的BVR決策模型，為高動態對抗空戰環境中的自主系統奠定基礎。

本文聚焦武器管理系統及其自動化對國防領域創新與互操作性的促進作用。研究提出，自動化能以自下而上的方式全面優化軍事體系。方法論層面，通過解析創新與互操作性概念的當代價值，論證軍事管理數字化與流程精簡對國防建設的持續積極影響。研究發現，自動化可通過深化國防領域各板塊發展及其聯動效應推動創新，其中自下而上的視角成為軍事體系優化的關鍵維度。

在互操作性討論中，自下而上的視角揭示了當前歐洲框架在提升軍事互操作性方面的缺陷。武器管理系統自動化則表明，看似細微的舉措能夠有效滿足現代國防的關鍵需求。本研究因此大膽嘗試為歐洲防務關鍵步驟的實施提供新路徑。

在各國致力于軍事現代化、使其適應國際體系日益緊張局勢的過程中，人們日益意識到歐洲國家需要全面提升軍事能力。僅增加兵員數量和擴充武器庫的規模與種類遠遠不夠；軍事體系必須通過改進實現全流程作戰行動的順暢運轉。當前軍事體系仍缺乏保障這種順暢運作的基礎設施，武器管理與配發便是典型例證。匈牙利公司LoxoLock（2024b）指出，美軍射擊訓練中60%的時間耗費于行政流程。顯然，這些領域亟需改進以優化軍事行動全流程。LoxoLock正是推動此類變革的企業之一，其"將武器管理帶入數字時代"的口號承諾消除紙質文檔與人為失誤，實現全流程數字化與精簡，從而提升軍事內部運作效率（LoxoLock, 2024a, p.1）。

本文聚焦這一流程優化與數字化轉型過程，探討其如何引發軍事行政體系的根本性變革。具體而言，將研究武器管理數字化如何促進歐洲軍事創新與互操作性發展。本文核心論點是：在歐洲各國軍隊中推行標準化、數字化武器管理系統所具備的創新驅動力與互操作性優勢，能夠以自下而上的方式推動軍事體系的整體優化。研究旨在大膽論證：改進此類看似次要的環節可對國防領域產生全局性積極影響。選擇創新與互操作性作為研究視角，使其與當前國防領域的核心議題形成深度關聯。

為此，本研究首先概述武器管理系統的基本要素。內容涵蓋武器彈藥系統（WAM）的歷史沿革與現狀，解析該系統實現協調運作面臨的普遍挑戰與缺陷，并探討國際協作方式在軍事順暢運作中的必要性演進。第三、第四部分將直接切入流程優化與數字化議題，分析其對創新與互操作性的影響。

第三部分拓展研究視野，論證通過流程優化與數字化實現軍事行政自動化，如何對國防領域產生廣泛積極影響。通過建立這一宏觀視角，本節將剖析當代軍事格局中私營產業與國家軍隊的深度融合、研發在國防領域的關鍵作用以及國防治理機制，進而闡釋自下而上的自動化進程如何優化軍事體系的特定維度。

最后部分轉向互操作性議題，探討自動化如何促進歐洲軍事合作這一關鍵領域。基于第三部分建立的宏觀基礎，研究視角將再次聚焦具體問題，重點分析自動化如何助力互操作性國防治理體系的構建與運作。這為后續探討歐洲層面政策實施奠定理論基礎，從而強化"自動化可自下而上推動國防體系及其運作機制現代化"的核心觀點。

本文探討了如何在軍隊中開發和訓練強大的自主網絡防御（ACD）智能體。本文提出了一種架構，將多智能體強化學習（MARL）、大型語言模型（LLM）和基于規則的系統組成的混合人工智能模型集成到分布在網絡設備上的藍色和紅色智能體團隊中。其主要目標是實現監控、檢測和緩解等關鍵網絡安全任務的自動化，從而增強網絡安全專業人員保護關鍵軍事基礎設施的能力。該架構設計用于在以分段云和軟件定義控制器為特征的現代網絡環境中運行，從而促進 ACD 智能體和其他網絡安全工具的部署。智能體團隊在自動網絡操作 (ACO) gym中進行了評估，該gym模擬了北約受保護的核心網絡，可對自主智能體進行可重復的培訓和測試。本文最后探討了在訓練 ACD 智能體理過程中遇到的主要挑戰，尤其關注訓練階段的數據安全性和人工智能模型的穩健性。

圖 1：四個網絡位置（A-D）容納五個藍色智能體（1-5）的情景。

本文探討了為自主網絡防御（ACD）智能體訓練混合人工智能（AI）模型時所面臨的挑戰和機遇，尤其是在戰術邊緣環境中。這些挑戰源于此類環境所特有的獨特、不可預測和資源受限的設置。北約研究任務組 IST-162 和 IST-196 的工作重點是 “軍事系統的網絡監控和檢測”[1]、[2] 和 “虛擬化網絡中的網絡安全”。虛擬化網絡中的網絡安全"[3] 至 [5]，本研究旨在利用混合人工智能框架推進 ACD 智能體的設計和功能，以確保整個聯盟網絡的穩健網絡安全。多智能體強化（MARL）、大型語言模型（LLM）和基于規則的系統的采用構成了我們 ACD 架構的核心，增強了智能體在戰術邊緣環境中普遍存在的斷開、間歇、有限（DIL）帶寬條件下有效執行自主網絡防御任務的能力。這些條件要求系統具有彈性，能在網絡和資源嚴重變化的情況下保持高性能水平，這對傳統的網絡安全系統來說是一個重大挑戰。例如，將深度強化學習（DRL）與生成式人工智能相結合，有利于開發能夠進行復雜決策和自適應學習的智能體，提高其在動態網絡環境中應對復雜網絡威脅的能力[3]。此外，本文還討論了如何將 ACD 智能體集成到模擬的北約啟發的受保護核心網絡環境中，并在此環境中針對一系列網絡威脅對其進行評估。智能體利用人工智能技術的戰略組合，自動執行監控、檢測和緩解等關鍵防御行動，支持對關鍵軍事和民用網絡基礎設施的持續保護。

本文的貢獻如下： 第一，在一個集成了 MARL、LLM 和基于規則的系統的代理層次結構中使用代理智能體范例的方法論，以增強自主網絡防御能力。第二，討論在戰術邊緣環境中為 ACD 智能體訓練混合人工智能模型的挑戰和機遇。第三，定義一套評估指標，用于衡量 ACD 代理在數據和訓練保護方面的性能。本文的組織結構如下： 第二節回顧了相關文獻并解釋了研究原理。第三節詳細介紹了使 ACD 智能體適應戰術邊緣環境的方法。第四節介紹了我們的實證評估結果。最后，第 V 節總結了本研究的意義并概述了未來的研究方向。

本文介紹了大型語言模型（LLMs）和生成式人工智能系統（GAIs），并將讀者對其能力、局限性和合適應用的期望與底層技術的核心特征聯系起來。我們以文本生成為例說明了它們的輸入和輸出，用一般術語和技術術語解釋了它們的功能，闡明了它們的使用和部署方式，并對它們的局限性進行了擴展討論。我們注意到，GAI 是極其強大的工具，但同時也損害了認知模型，并對其未來發展提出了建議。

本文件是系列文件中的第一份，旨在向軍事讀者介紹 LLM 和 GAI，內容包括技術、技術現狀、益處和風險、可信的高價值軍事應用，以及對未來研發重點的建議。

GAI 是指由人工智能（AI）系統創建的內容。它們根據用戶的提示制作這些內容，這些提示包含各種各樣的任務。GAI 系統包含多種模式，可輸入和輸出文本、圖像、音頻和視頻（通常是結合使用），而 LLM 子類則輸入和輸出文本。底層技術采用機器學習，從真正的海量數據中獲取模式，GAI 以預測的形式應用這些模式，根據提示生成響應。GAIs 所表現出的智能水平在計算系統中是前所未有的。例如，GPT-4 可在約 25 個標準化測試中生成人類水平的成績，包括大學先修班微積分、法學院入學考試、GRE 口語以及 SAT 基于證據的推理和寫作考試。這些功能是過去幾年機器學習技術不斷進步的產物。

與所有機器學習模型一樣，GAI 也由兩部分組成：性能系統和學習系統。性能系統是已部署的組件。它由多層神經網絡（即深度神經網絡）組成，每一層神經元的輸出為下一層神經元提供信息。性能系統執行該神經網絡所代表的功能；它接受輸入并生成輸出，通常關閉學習功能。學習系統通過對原始材料的訓練來定義該功能。每個 GAI 都是一個統計模型。它的學習系統將訓練數據的分布編碼到神經網絡中，而性能系統則對該分布進行采樣；它將類似的輸入映射到類似的輸出中。

LLM 是一種簡單的預測器--給定一個提示，輸出下一個最有可能出現的單詞，然后將生成的單詞添加到提示中，反復進行，直到完成應答。LLM 通過對來自在線文本的數以萬億計的輸入序列進行訓練，學會預測下一個單詞的可能性；更正式地說，LLM 可以根據提示和訓練文本獲得下一個單詞的條件概率分布。該分布可泛化到新的輸入序列，讓 LLM 對從未見過的提示做出反應。由于訓練文本非常廣泛，從理論上講，學習到的分布反映了人類的廣泛經驗。LLM 提示會挖掘這些知識。

LLM 的性能系統采用了一種稱為轉換器的深度神經網絡設計，對詞義進行計算。轉換器將輸入文本中的單詞表示為高維空間中的點（即數字向量，稱為嵌入），其中含義相似的單詞具有相似的向量。它們會移動每個單詞的表示，以反映輸入文本中其他單詞的影響（通過一種稱為自我關注的計算），其中單詞含義的特定轉換是在訓練過程中為預測下一個單詞而學習的。學習系統會逐步調整轉換器網絡中的權重，以提高分配給正確單詞的概率，降低分配給其他單詞的概率。它對訓練語料庫中的每個示例都會這樣做。轉換器會學習訓練文本中相距較遠的單詞之間的依賴關系，這受到所謂的相關長度的限制。根據標準化成績測試的結果，相關長度越長，LLM 的性能就越高。

GAI 通過采用對相鄰部分/像素進行操作的深度學習架構（稱為卷積設計），對圖像等非序列數據進行統計分析。例如，DALL-E 通過訓練卷積模型，從噪聲中構建出格式良好的圖像（在解構約 4 億張圖像為噪聲后），從而從標題生成圖像。它根據 LLM 前端生成的輸入文本表示進行重構。

GAI 應用程序通常是分階段開發的，基礎模型隨后會被調整以執行許多更具體的任務。基礎模型的創建成本很高；它們以數十億到數萬億個可學習的神經網絡參數來捕捉有關世界的知識，這些參數必須在數十億到數萬億個示例上進行訓練。訓練 GPT-4 的計算預算高達 6000 萬美元。基礎模型可以通過添加（和訓練）新的層來適應新的任務，方法是將基礎模型作為預處理器，或者將其提煉為一個更小的模型，可以在移動設備上重新訓練和/或執行（但功能會有一定損失）。

雖然 GAI 是極其強大的工具，但它們也是受損的認知模型，其弱點可歸因于統計預測的核心特性。GAI 缺乏區分事實與虛構、確保邏輯一致性、尊重因果關系、執行推理、制定計劃、遵循社會規范或進行判斷的能力。它們難以推斷出新的情況。由于解決方案是片面的、外在于統計 GAI 框架的、針對特定任務的，因此這些弱點在未來的 GAI 應用中仍將顯而易見。因此，用于高價值軍事任務的 GAI，如情報分析（特別是反事實推理和觀察推理）、批判性思維（針對特定任務從多個來源得出結論）以及需要判斷的高風險決策任務，都需要 GAI 技術的進步，并帶來性能風險。在這些情況下，GAI 最好與人合作使用。

在當代威脅環境中，威脅可能在意想不到的時間從意想不到的角度出現。準確辨別戰術意圖的能力對于有效決策至關重要。傳統的威脅識別策略可能不再適用。本文將探討如何利用算法識別威脅的戰術意圖。為此，在模擬實驗中比較了人類和算法在識別敵對智能體戰術意圖方面的功效。在實驗中，70 名人類參與者和一個算法在一個海軍指揮和控制場景中扮演數據分析師的角色。在該場景中，敵方智能體控制一艘艦艇將攔截多艘友軍艦艇中的一艘。數據分析師的任務是及時識別敵方智能體可能攻擊的目標。我們對識別的正確性和及時性進行了研究。人類參與者的識別準確率為 77%，平均反應時間為 7 秒。算法的準確率達到了 87%，同時受限于人類的反應時間。當人類參與者識別正確時，算法有 89% 的時間表示同意。相反，當人的反應不正確時，算法有 91% 的時間不同意，這表明決策支持系統有機會在這種情況下影響人的決策。這項研究有助于加深我們對復雜作戰環境中的態勢感知和決策支持的理解。

本文介紹了在戰場數字孿生框架內使用貝葉斯優化（BO）、遺傳算法（GA）和強化學習（RL）等先進技術優化軍事行動的綜合方法。研究重點關注三個關鍵領域：防御作戰中的部隊部署、火力支援規劃和下屬單位的任務規劃。在部隊部署方面，BO 用于根據戰場指標優化營的部署，其中湯普森采樣獲取函數和周期核取得了優異的結果。在火力支援規劃中，采用了 GA 來最小化威脅水平和射擊時間，解決了資源有限條件下的資源受限項目調度問題（RCPSP）。最后，為任務規劃開發了一個 RL 模型，該模型結合了多智能體強化學習 (MARL)、圖注意網絡 (GAT) 和層次強化學習 (HRL)。通過模擬戰場場景，RL 模型展示了其生成戰術演習的有效性。這種方法使軍事決策者能夠在復雜環境中提高行動的適應性和效率。研究結果強調了這些優化技術在支持軍事指揮和控制系統實現戰術優勢方面的潛力。

基于戰場數字孿生的 COA 生成概念

戰場數字孿生是一個數字復制品，代表了真實戰場環境的組成部分和行為特征。它可以通過接收來自實際戰場的實時或接近實時的戰場、敵方和友軍單位信息，并將其動態反映到數字孿生中，從而對數字孿生模型進行評估和調整。換句話說，模型可以根據真實世界的數據不斷更新，以實現更具適應性的分析。這一概念與深綠的自適應執行相一致，后者也依賴于動態更新的信息。通過這種方式，可以向真實戰場系統提供改進的決策反饋，幫助用戶根據數字孿生模型做出更好的決策，而數字孿生模型是根據實際作戰數據更新的。

本節提出了 “基于戰場數字孿生的作戰行動選擇生成與分析 ”概念，通過各種技術方法，利用戰場數字孿生生成作戰行動選擇。然后對這些選項進行評估、效果比較，并推薦最合適的 COA 選項。基于戰場數字孿生的作戰行動選擇生成和分析的基本概念是，利用戰場數字孿生的預測模擬生成作戰行動選擇，同時考慮若干戰術因素（METT+TC：任務、敵人、地形和天氣、可用部隊和支持、可用時間和民用因素）。然后，可在數字孿生環境中對生成的作戰行動方案進行快速評估。圖 2 展示了這一流程的概念圖。生成和分析 COA 的四個關鍵輸入--威脅分析、相對戰斗力分析結果、戰場信息以及指揮官和參謀部的指導--假定來自其他分析軟件模塊和用戶輸入，從而完成智能決策支持系統。有關鏈接分析軟件模塊的更多信息，請參閱 Shim 等人（2023，2024）。

圖 2：基于戰場數字孿生系統的 COA 生成和分析概念。

可以按照圖 1 中概述的戰術規劃流程生成并詳細說明 COA 選項。然而，如前所述，規劃過程中的許多任務都需要人工干預，而人工智能技術的應用仍然有限。因此，我們將重點放在 COA 生成階段，在研究適用技術的同時，找出可以實現自動化和智能化的方面。本研究介紹了在 COA 生成過程中可實現自動化和智能化的三個概念：確定友軍部隊部署、規劃間接火力支援和規劃部隊戰術任務。友軍部隊部署是指部隊到達戰場后如何安排和使用，而部隊部署則是指如何將部隊轉移到指定的大致位置。我們將貝葉斯優化方法應用于友軍部署優化問題，作為 COA 方案生成的一部分。隨著人工智能技術的快速發展，許多研究都探索了基于最先進機器學習算法的全局優化方法。其中，使用高斯過程的貝葉斯優化法作為一種針對實驗成本較高的黑盒函數的全局優化方法受到了廣泛關注（Brochu，2010 年）。對于炮兵作戰，我們將火力支援調度問題歸結為一個項目調度問題，該問題力求在遵守資源限制的同時，最大限度地減少敵方總威脅和發射時間。將項目調度與資源管理相結合的任務被稱為資源約束項目調度問題（RCPSP）。最后，我們利用強化學習（RL）技術為下屬單位規劃戰術任務，以找到最優行動策略。強化學習已經證明，它是在動態和不確定環境中解決復雜決策問題的有效框架。特別是，我們利用多智能體強化學習（MARL）、分層強化學習（HRL）和圖注意網絡（GAT）的原理，為多個單位有效地學習任務及其相應參數，同時從每個智能體的角度考慮其重要性。

在使用所提出的方法生成一系列作戰行動（COA）選項后，將在戰場數字孿生系統中對這些選項進行模擬評估。然后對模擬結果進行評估，以推薦最合適的 COA 選項。在下一章中，將詳細解釋用于實現所建議的 COA 生成概念的技術方法，并提供全面的實驗評估結果，以突出所建議方法的有效性。

圖 8：強化學習的擬議架構。

本文通過對美國防部相關人員的深入訪談，以及對現有指南、標準和相關文獻的嚴格審查，提出了見解。本文重點關注數字建模、數據利用和數據驅動決策的關鍵方面，主要側重于美國陸軍地面車輛應用，以應對挑戰和機遇。數據驅動決策在很大程度上依賴于精確的數字孿生模型，這對地面車輛在預定環境中的準備工作至關重要，尤其是在北極車輛準備等具有挑戰性的環境中。因此，在現實應用和數字孿生之間建立協同關系至關重要。然而，美國陸軍在從原始設備制造商那里獲取全面的數字數據方面面臨著障礙，特別是對于較老的地面車輛平臺，因此必須通過逆向工程來彌補差距。挑戰源于缺乏標準化的數字數據實踐，這就需要建立一個有凝聚力的數字建模框架。為此，本文提出了一個智能前端框架。該框架優化和整合了國防應用和決策的數據管理。總之，本文強調了采用數字技術、優化和實現數據利用以及應對數據挑戰對提高國防部戰備和效能的重要意義。

圖 1. 系統工程中的迭代循環數字化過程

美國國防部（Department of Defense，DoD）正在進行的數字化轉型有可能徹底改變其從設計、后勤到運營和可持續性等各方面的運作。數字技術的整合有望大幅提高效率和效益。基于對國防部利益相關者的一系列訪談，本研究深入探討了這一數字化轉型過程中的挑戰和復雜性，主要側重于將數字模型匯總并納入更廣泛的系統級能力。雖然數字化工作取得了重大進展，但仍迫切需要一項具有凝聚力的戰略，以確保這些數字模型通過數字化（即數字化轉型）有效促進任務分析和優化。

研究方法圍繞兩個核心要素展開： (1) 與美國防部內的主要利益相關者進行深入討論；(2) 對現有指南、標準和相關文獻進行嚴格審查。對于 (1)，通過與利益相關者的討論，作者利用了積極參與該主題的國防部人員所擁有的豐富知識和專業技能。他們的第一手觀點、經驗和建議為我們的研究奠定了重要基礎。對于 (2)，我們的全面審查過程深入研究了該領域的既定最佳實踐、行業標準和最新進展。這種審查確保了我們的研究具有堅實的基礎和最新的信息，使我們能夠以現有的框架為基準來衡量我們的研究結果。我們的研究方法結合了國防部利益相關者的見解以及對指導方針和標準的審查，體現了一種全面的、數據驅動的方法，旨在提供可靠的、可操作的結果。

本文通過機器學習方法提出了一種雷達任務選擇的主動方法，并將其設計在雷達調度流程之前，以提高雷達資源管理過程中的性能和效率。該方法由兩個過程組成：任務選擇過程和任務調度過程，其中任務選擇過程利用強化學習能力來探索和確定每個雷達任務的隱藏重要性。在雷達任務不堪重負的情況下（即雷達調度器超負荷工作），將主動選擇重要性較高的任務，直到任務執行的時間窗口被占滿，剩余的任務將被放棄。這樣就能保證保留潛在的最重要任務，從而有效減少后續調度過程中的總時間消耗，同時使任務調度的全局成本最小化。本文對所提出的方法進行了數值評估，并將任務丟棄率和調度成本分別與單獨使用最早開始時間（EST）、最早截止時間（ED）和隨機偏移開始時間EST（RSST-EST）調度算法進行了比較。結果表明，與EST、ED和RSST-EST相比，本科學報告中提出的方法分別將任務丟棄率降低了7.9%、6.9%和4.2%，還將調度成本降低了7.8倍（EST為7.8倍）、7.5倍（ED為7.5倍）和2.6倍（RSST-EST為2.6倍）。使用我們的計算環境，即使在超負荷的情況下，擬議方法所消耗的時間也小于 25 毫秒。因此，它被認為是提高雷達資源管理性能的一種高效實用的解決方案。

雷達資源管理（RRM）對于優化作為飛機、艦船和陸地平臺主要傳感器的現代相控陣雷達的性能至關重要。報告》討論了雷達資源管理，包括任務選擇和任務調度。該課題對國防科技（S&T）非常重要，因為它與現代相控陣雷達的大多數應用相關。它對當前的海軍雷達項目尤為重要，該項目探索了雷達波束控制的人工智能（AI）/機器學習（ML）方法。所提出的算法有可能升級未來的艦船雷達，從而做出更好的決策并提高性能。