【兵棋推演】paper速读：美国空军技术学院《探索兵棋推演场景中的战争迷雾（信息不确定性）概念》

【引 言】

军事领导人利用战场情报和环境信息及时做出战略和战术决策，以推进他们的作战目标，同时试图否认对手的行动。基于计算机的兵棋推演模拟程序对战场空间事件进行建模，以帮助决策制定，因此领导者可以从众多选项中选择一个更优化的选项，以有效地完成目标。

战争是一个充满不确定性的领域，战争中的决策因素笼罩在各种不确定性的迷雾之中。因此，战争迷雾是军事行动参与者所经历的态势感知的不确定性。其目标是定义雾的存在位置，并允许分析师在AFSIM等虚拟兵棋推演框架中操纵雾效果。

图1. 信息环境：该图展示了应用信息相关能力来实现影响力

这项研究探讨了战争场景中不确定性的领域，以寻找雾源，这可能会阻碍决策过程，这些过程记录在三篇提交的期刊文章中。

文章[1] “使用并行搜索算法导航敌方竞争区域（Navigating an Enemy Contested Area with a Parallel Search Algorithm）" 通过在地图上找到敌方单位位置的配置来探索雾，这会导致并行搜索算法的最大加速。算法优于并行算法，这些结果表明敌方位置的雾可用于破坏搜索和任务分配过程。

文章[2] “AFSIM 中的战争雾效果建模（Modeling Fog of War Eects in AFSIM）”[2] 创建了雾识别和操作方法 (FIMM)将雾引入传感器和通信，并开发雾分析工具 (FAT) 以将 FIMM 实施到用于验证的高级仿真、集成和建模框架 (AFSIM)。传感器和通信有助于指挥官感知战场上的敌军。雾会扭曲指挥官对形势的感知，这会扭曲决策过程并导致任务失败。

文章[3] “将雾分析工具应用于AFSIM 多域 CLASS 场景（Applying Fog Analysis Tool to AFSIM Multi-Domain CLASS scenarios）”利用 FAT 研究雾效应在多个作战域中的影响，并使用趋势来支持 FAT 在多域操作中有效且有用的想法FAT 在多个领域的有效性巩固了这样一种观点，即识别和操纵传感器和通信中的雾对于为军事模拟分析人员提供选择以改善兵棋推演中的决策是有效的。

【问题与动机】

军事领导人必须考虑跨多个作战领域的大量信息，以便及时做出决策并推进任务。模拟模型试图真实地模拟战争场景以分析行动方案并选择最佳路径。在战争模拟中提供用于查看不确定性级别或雾的选项的方法可以进一步提高战争模拟的真实性。该方法需要对雾源的一般定义以及如何操纵源进行模拟分析。多域分析方法的实现验证了该方法在查看对未来场景的影响方面的有效性。

问题源于需要为多域作战的军事领导人创建决策辅助工具。美国空军正在研究一种直观的传感网格概念，该概念使用来自多个平台的融合传感器数据为决策者提供有关竞争环境的信息。传感网格为战略和战术层面的领导者提供了获得和保持对抗对手的决策优势。网格假设传感器收集信息并通过通信链路将其传输到集中处理实体。领导人希望尽可能准确地描述环境，因此雾源的识别以及雾如何影响决策过程允许军事分析人员在处理信息并将数据发送给决策者时考虑雾。

决策代理与传感网格概念相似，但代理提供决策能力，而不是为人类决策者提供决策辅助。在基于环境信息收集、处理和形成决策时，决策代理可以将雾合并到行动过程 (COA) 分析中。在 COA 中考虑雾可能会改变哪个选项被认为是最佳的。对多个域的雾的识别和操作允许一种更现实的方法来形成决策和决策辅助。

【研究路线图】

以下路线图提供了总体研究目标。

1. 识别兵棋推演场景中影响指挥官决策过程的不确定性来源。

2. 创建一种方法来识别和操纵兵棋推演中的不确定性，使用传感器进行数据收集和数据传输通信。

3. 为现有兵棋推演模拟开发工具，以实施该方法并验证其影响。

4. 分析多域场景，以验证该工具在扰乱所有作战域的决策过程中的有效性。

该路线图侧重于雾效应的识别和处理。并行搜索文章侧重于寻找兵棋推演场景中的不确定性来源。介绍FIMM和FAT的论文针对的是第二项和第三项。上一篇文章提供了支持第四项的结果。本文介绍的每篇文章都以期刊格式显示。

【结 论】

当决策者没有关于环境的完整信息时，兵棋推演中的战争迷雾就会出现。雾源于对敌人、敌人意图和敌军缺乏了解。雾也可能来自自然环境和友军的行为。例如，一个在整个地图上搜索目标的单元可能在多次搜索后变得筋疲力尽。搜索目标的多个单元可能会划分搜索时间。雾识别和操纵方法（FIMM）提供了一种在与传感器和通信链路相关的兵棋推演中操纵雾效应的新方法。雾分析工具 (FAT) 在高级模拟、集成和建模框架 (AFSIM) 中提供了 FIMM 的实现。将雾引入传感器和通信链路会影响指挥官从信息收集平台接收的信息，并将其传播到效应生成平台。雾的引入和操纵可能会导致指挥官失败。较高水平的雾效应往往会导致较高的故障率。在分析各种多域场景时也会出现这种趋势。

【未来工作】

与顺序算法相比，搜索算法的测试套件将收集更多结果来分析地图配置如何影响并行算法的加速。测试套件需要地图生成器来随机排列地图上的图块，同时保持假设有序。

FAT 是 AFSIM 分析人员为模拟运行更改不同级别的雾的便捷工具。但是，FAT 的使用是高度手动的。该过程可以转换为测试套件，其中该工具自动采用 AFSIM 场景并找到传感器对象和通信对象，以不同的雾级别和运行次数模拟每个对象，并提供有关成功/失败的统计报告率。该测试套件可以消除寻找使用 FAT 的标准化方法的需要，并且可以对每个场景进行唯一处理。

将 FAT 集成到 Warlock 应用程序将允许实时分析雾效果。分析师将能够实时更改雾效果值并查看它如何影响场景的成功。具有实时分析的 FAT 可用于细粒度的战术策略测试。