面向班组兵力编配的人机混合增智技术分析

针对传统兵力编配方法规划粒度粗放、动态调节能力差、临机调整过程复杂等问题,以班组层级的兵力编配为研究背景,分析人工智能技术在解决上述问题方面的潜力,并给出“人在回路”的人机协作关系路径选择。在此基础上,以实现班组编配动态规划及面向任务灵活适变为目标,提出一种基于人机混合智能的兵力编配系统架构,设计其基于军事元宇宙进行平行推演和优化推荐的作用方式,以及在平行环境下通过混合智能的方式进行临机兵力编配规划的作用流程,并对其预期能力进行分析。仿真结果表明,新方法对班组作战场景下的任务匹配、功能组合与映射等决策过程具有有效性。相关研究成果可为面向班组层级的智能化兵力编配策略、指挥决策系统研究和工程化构建提供理论支撑和技术基础。

战术辅助决策系统中的兵力编配估计模型研究

在分析研究旅防御时兵力编配使用规则的基础上,提取出典型的防御阵形兵力编配模板库。针对兵力编配估计问题的特殊需求,提出运用贝叶斯网络推理解决兵力编配估计问题的基本思路。最后通过实验分析了该方法的优缺点。

美国陆军多域特遣部队研究

在重回“大国竞争”战略转型背景下,面对俄罗斯等均势对手,美国陆军认为应着眼“联合、多域、高强度作战”,利用概念创新和技术进步重塑兵力结构,确保在未来冲突中取得战争主动权。为此,美国陆军启动了新一轮部队转型,探索多域特遣部队等新型作战力量的部队建设、兵力设计、作战运用等,旨在打造一支可在陆、海、空、太空、网络空间等作战域应对均势对手“反介入/区域拒止”能力的陆战力量。在全面理解当前新兴作战环境的前提下,本文分析了美国陆军多域特遣部队的发展历程、兵力部署、典型特征等,阐述了多域特遣部队的部队编配和作战职能,构想了多域特遣部队在竞争、危机和冲突阶段的典型运用方式。