兵力结构

摘要： 2021年2月17日,美国空军参谋长查尔斯·布朗宣布空军已启动一项为期数月的战术航空(TacAir)需求研究,旨在寻求同时满足近期与远期需求的兵力结构。同时,布朗认为空军既需要以F-22A、F-35A战斗机为代表的五代机和以“下一代空中优势”(NGAD)项目为代表的第六代能力,也需要一款“四代半或五代减”战斗机。

摘要： 为明确未来较长一段时期(多为30年)的美国海军兵力结构,确定装备未来发展方向与建设重点,自2020年1月起,美国国防部主导开展“未来海军兵力研究”项目,由美国防部费用评估和计划评估办公室、参联会、海军与陆战队联合小组和哈德逊研究所等部门,各自对美国海军2045年舰队兵力结构开展研究。2020年12月9日,经美国国防部批准,美国海军发布了提交国会的“2022财年远期造舰计划”报告。该报告基于国防部“未来海军兵力研究”评估结果,提出了未来30年(2022-2051财年)远期造舰计划(表1)。

摘要： 当前,美国海军陆战队正在实施所谓针对大国竞争对手进行军事对抗的重大转型,即致力于将此前的传统兵力结构转变为轻快灵活的分布式作战部队,从而在需要时与敌军进行远征前进基地作战。其核心内容为,战时运用多种空中和轻型水面载具,把具有远距离对海对陆打击作战能力的小规模兵力装备快速、分散投送到战区有人或无人岛屿上,构成对大面积海域的密集、多向交叉火力杀伤区,以分布式远程火力打击,摧毁敌方各种水面目标甚至陆上目标。而所谓远征前进基地的概念乃至美国海军陆战队的转型,实际上就是为武力干涉中国的主权统一而进行的针对性战争准备。

摘要： 从20世纪40年代到现在,美国空军领导人已将军事运筹融入空军文化中了。从二战的轰炸精度研究到冷战损耗模型,以及现今的兵力结构和风险消解模型,美国空军领导人依靠基于军事运筹的合理建议来完成他们最重要的决策。二战时期——军事运筹的起源早在二战的美国陆军航空兵时期,空军就使用了运筹分析和军事运筹等术语。英国皇家空军在二战初期阶段创造了"运筹学"一词,当时是指改进战斗机、无线电和雷达的运用.

摘要： 随着国产航母不断成长，中国海军的兵力结构和面貌将逐步发生重大改观，以航母编队为核心的水面舰艇力量结构将逐步形成。

摘要： 2016年11月15日，美国智库战略与预算评估中心（CSBA）发布题为《超越海岸线：精密武器时代的两栖作战》的研究报告。报告共70页，分析了美国两栖作战面临的挑战及其应对策略，提出新的两栖作战概念／方案构想，并围绕美军两栖部队作战部署、兵力结构、装备能力建设等方面提出具体建议。

摘要： 美国《国家利益》双月刊网站12月27日报道，美国海军在12月发布的最新兵力结构评估报告中称，这支由19艘航母和攻击舰组成的联合力量已经不够。要实现足以在打败一个对手的同时拒止第二个对手的目标，需要12艘全尺寸航母并增添4艘两栖舰艇。

摘要： 美国列克星敦研究所网站2016年6月9日刊登题为《美国空军需要新型高低搭配的空中兵力结构》文章。文章认为，美空军应采用高一低装备搭配的思路，来解决当前面临的严峻的兵力结构问题。目前，一方面，美空军为保持未来空中优势，需要对战斗机、轰炸机及无人机机队进行现代化升级，四代机已无法在未来高端威胁环境生存。

摘要： 冷战后．各国海军依据本国军事战略，完成了海军战略调整、装备体系的重新规划、兵力结构的优化，明确了装备发展的需求。

摘要： 2012年．台湾空军坚持以新型建军备战方针为指导．依据“精粹案”有关要求．开始精简规模．调整兵力结构，推动空军转型，促进武器装备现代化建设，并重点推动现役战机升级改进和防空反导系统引进部署，加快无人机的发展进程。

摘要： 兵力结构的优劣是关系到战斗力强弱的关键环节,也是指挥决策的重要内容.本文根据兵力构成的基本原理,提出了一种建立在交战双方动态博奕情况下的兵力结构分析方法,建立了相应的动态评估模型,解决了评价兵力结构好坏的标准问题,对于提高部队的作战能力具有较大的实用价值.

摘要： 中国长期缺少海权意识,忽视海权具有的重要战略意义,迟迟未将海权纳入中国战略思想谱系,海军战略中没有正确运用海权范畴指导海军建设与运用,甚至有意识无意识地排斥摈弃海权思想.这对海军的战略发展造成了极大制约,而且对处于激烈竞争的国际环境下的民族长远发展十分不利.通过分析海军力量与海权的关系,结合我国发展现状,提出海权对海军力量的发展的运用设性意见,为海军力量的发展提供探索性意见.海军建设必须以保障国家海洋安全与利益为牵引，以足够有效的远海防卫作战能力为目标，构建科学的海军兵力结构，加强武器装备建设，具备与强敌相对对等威慑的战略手段，能够有效抵御大国海军的海上军事威胁。

摘要： 本发明公开基于改进行为树的兵力实体行为仿真元建模方法，方法包括：制定行为树模型xml描述规范，建立仿真行为建模工具，输出行为树模型xml文件；改进行为树，构建仿真行为树框架；对行为树节点设置前置条件，通过行为树节点、行为树节点间多叉树结构关系与前置条件组成行为决策规则；构建动作器模型；基于仿真行为树框架、行为决策规则表示与动作器模型构建按流程生成兵力实体行为仿真模型。本发明从模型规范、行为树和有向图技术的角度为兵力实体行为元建模与仿真提供了有效解决方法，解决了仿真平台/引擎的行为建模底层技术细节不可见、模型参数配置不灵活的问题,可广泛应用于装备保障行为仿真建模、作战行为仿真建模等方向。

摘要： 本发明公开了一种基于作战仿真的智能兵力关联方法，包括目标‑载荷关联、载荷‑平台关联、兵力编组生成、信息流程部署。本发明的有益效果是：采用智能“反算”方式，从给定的具体作战目标清单，综合任务分析、目标研判结果和作战要求、打击效果等，推算选择可使用的具体载荷，再由所需载荷的型号和数量需求关联匹配现有可用作战平台，形成所需兵力集合方案，通过优选算法和关联机场、无人作战平台数据，智能推算出任务兵力编组，视情结合实际兵力运用情况，调整优化后形成合理兵力编组。整个流程由目标输入，经智能推算后形成编组输出，每个环节均支持人工调整参数，辅助快速生成“目标‑载荷‑平台‑编组”关联方案，为作战行动规划提供基础。

摘要： 一种基于计算机生成兵力的无人机自主作战系统，涉及体系对抗仿真技术领域,针对现有技术中无人机作战模型信息处理精度低，进而导致可信度差、自主性能体现不全面的问题，包括：感知模块层、决策模块层和操作模块层，本申请针对不同作战任务，对态势感知造成影响的信息或事件是复杂且相互耦合的，当的取值为人为给定时，当前时刻的态势信息即会出现误差，并且在时间区间内，误差会呈现出单调递增的趋势。所设计自适应感知度模型可以解决无人机态势感知度的误差问题，提高信息处理精度与作战效能。

摘要： 本申请涉及一种基于效用性的兵力配系网络生成方法。所述方法包括：根据任务逻辑节点和任务组织节点的层级匹配结果得到任务逻辑网络和任务组织网络间的映射关系，根据任务逻辑节点和任务功能节点的节点功能匹配结果得到任务逻辑网络和任务功能网络间的映射关系。根据任务组织网络、任务逻辑网络和任务功能网络间的映射关系，得到对应的兵力配系节点和节点关系数据，根据兵力配系节点和节点关系数据生成对应的兵力配系网络。上述方法按照“目的‑方法‑手段”分析框架将作战概念分配到“任务域‑组织域‑功能域”进行能力要素设计，将三个领域的能力要素方案聚合为兵力单元，各兵力单元进行协同关联和量化配属，形成网络化的兵力配系方案。

摘要： 基于偏差聚类的快速兵力能力认知与组合数量优化方法，包括步骤一，预设场景，针对不同作战单元和不同的场景，预设不同场景下所需的不同兵力组合，并形成各兵力组合的战力分布直方图；步骤二，获取当前战场态势；步骤三，对聚类问题建模，形成聚类问题模型；步骤四：将聚类问题模型修改为一个具有约束拉普拉斯秩的二部图划分问题；步骤五：采用交替优化的方法求解所述二部图划分问题，得到最优的兵力组合，完成基于偏差聚类的快速兵力能力认知与组合数量优化。本发明可同时求解多个聚类结果，可以对聚类中心实时调整，并将多均值聚类问题形式化为一个优化问题，使用交替优化的方法求解该问题。本方法比现有的多均值方法具有更好的性能。

摘要： 本发明公开基于改进行为树的兵力实体行为仿真元建模方法，方法包括：制定行为树模型xml描述规范，建立仿真行为建模工具，输出行为树模型xml文件；改进行为树，构建仿真行为树框架；对行为树节点设置前置条件，通过行为树节点、行为树节点间多叉树结构关系与前置条件组成行为决策规则；构建动作器模型；基于仿真行为树框架、行为决策规则表示与动作器模型构建按流程生成兵力实体行为仿真模型。本发明从模型规范、行为树和有向图技术的角度为兵力实体行为元建模与仿真提供了有效解决方法，解决了仿真平台/引擎的行为建模底层技术细节不可见、模型参数配置不灵活的问题,可广泛应用于装备保障行为仿真建模、作战行为仿真建模等方向。

摘要： 本发明公开了一种基于改进兰彻斯特方程的卫星集群兵力分配方法，其中，所述方法包括：对卫星集群作战结果的影响对兰彻斯特方程进行改进处理，获得改进兰彻斯特方程；基于改进兰彻斯特方程对红蓝双方各卫星集群重要程度进行加权，获得红蓝双方总实力；基于红蓝双方总实力确定目标函数，构建优化模型，设定优化目标为任务结束时刻蓝方剩余实力与红方剩余实力之差，约束条件为改进兰彻斯特方程，并将兵力分配求解问题转化为非线性规划问题；基于序列二次规划算法对所述非线性规划问题进行求解，获得所述目标函数的最小目标结果并作为红方最优兵力分配策略。在本发明实施例中，可以快速得到多个阶段最优兵力分配策略。

摘要： 本发明公开了一种基于离在线训练结合的兵力行为决策模型加速构建方法，属于计算机生成兵力对抗决策技术领域。提出一种基于专家样本重用机制进行离线数据集构建的方法，支撑后续的离线行为克隆和在线强化学习过程；提出一种离线预训练机制，利用专家交互数据集，结合行为克隆算法，避免与底层仿真环境的交互，得到一个表现较优秀的初始策略；提出基于专家示例样本增强机制的在线训练方法，定期进行策略评估，在线强化学习在初始策略内涵知识的基础上完成策略提升。本发明的技术方案，能够有效加快模型调优进程，快速得到预期水平的兵力行为决策模型，同时纠正行为克隆算法可能存在的级联误差问题。

摘要： 本发明提供了一种面向兵力对抗强化学习的奖励生成及优化方法，首先从已有的基于经验规则推理的人类专家策略与仿真环境的实际交互示例出发，利用逆向强化学习方法反推出专家策略中隐含的奖励函数基本结构，从而在较粗粒度上确定面向具体复杂兵力决策任务的原生奖励函数的基本形式；然后基于在奖励重塑的思想基础上进行奖励函数的优化：一方面引入内在鼓励探索机制，引导兵力智能体在足够新颖的对抗状态上获取额外奖励，以增加奖励信号的稠密度和有效性；另一方面将多步序列上的累计奖励作为奖励计算单元，增加奖励信号的稳定性。

摘要： 本申请涉及一种面向涌现性的兵力网络安全性、适变性方案生成方法。所述方法包括：获取当前的兵力配系网络中同时连接同级指挥边、上级指挥边和下级指挥边的兵力配系节点，将其设置为价值生成单元。由价值生成单元获取兵力配系网络的任务变化数据，并将生成的态势变化预测矢量输入兵力配系网络适变模型得到对应的备选适变方案包及其适变代价值。由价值生成单元根据适变代价值选择适变方案包进行当前兵力配系网络的适变过程。涌现性是由体系的组分系统按照体系架构相互作用而产生的一种体系的整体效应。本申请能够在支撑态势变化的情况下对兵力配系和运用进行自适应调整，基于价值生成单元实现抑制有害涌现和引导有益涌现的效果。