面向輔助決策的平行系統(tǒng)思考

2016-01-05 21:23:44邱曉剛胡艮勝

指揮與控制學報 2016年3期

邱曉剛胡艮勝

社會與軍事系統(tǒng)中的輔助決策研究從物理域、信息域向認知域、社會域延伸而變得異常復雜,以至于傳統(tǒng)的研究方法無法發(fā)揮有效作用.諸如突發(fā)事件應急管理中的應對決策和現(xiàn)代作戰(zhàn)中的指揮決策,由于存在大量的非程序化因素、面臨嚴重的決策時間和決策后果壓力、需要多決策主體協(xié)作等問題,其任務的復雜性和決策者的認識能力有限性之間的矛盾非常突出[1?2].在這樣的矛盾情況下,要進行有效的決策,不但要獲得有效的決策信息,而且增強對信息處理的智能.

對此,王飛躍教授提出了一個觀點,就是針對問題域建立一個虛擬空間來集成問題域已有的知識,把這個虛擬空間和真實空間耦合在一起形成一個平行空間,有助于解決問題復雜性和能力有限性之間的矛盾.這個平行空間可稱為智能空間[3].

采用這類平行系統(tǒng)的方式進行輔助決策,日常生活中間也經(jīng)常遇到,如利用有實時路況的電子地圖選擇行車路線時,不斷更新實時路況的地圖與真實交通就構成了平行系統(tǒng).但對于包含多元行動力量、多種行動樣式、多維行動空間的作戰(zhàn)輔助決策,或受到自然、社會等多種因素相互作用,演變過程、影響范圍、破壞程度等具有高度不確定性的突發(fā)事件應對輔助決策,所需要的平行系統(tǒng)復雜得多.這時平行系統(tǒng)的構建面臨諸多問題和挑戰(zhàn)[4].

本文在分析輔助決策對平行系統(tǒng)的需求、平行系統(tǒng)構建對仿真環(huán)境的需求以及仿真環(huán)境建設自身要求基礎上,歸納了平行系統(tǒng)構建面臨的技術挑戰(zhàn),并提出了通過領域仿真工程來應對其中的一些挑戰(zhàn).針對平行系統(tǒng)中智能單元建模難以達成“簡單一致”的問題,提出了通過實體模型組件化、智能組件中心化和智能行為擴展插件化的途經(jīng),來推進該問題的解決.

1 需求與期望

現(xiàn)代作戰(zhàn)節(jié)奏日益加快、協(xié)同日漸精準、指揮日趨復雜、數(shù)據(jù)日益龐大,涉及的是一個復雜系統(tǒng).精確計劃型戰(zhàn)爭復雜性與認識能力有限性的矛盾更加突出.在決策時間、責任等壓力下,決策者需要輔助工具來幫助透視戰(zhàn)爭迷霧[5?6].根據(jù)王飛躍教授的平行系統(tǒng)理論,這個輔助工具,即人工系統(tǒng)應能夠形成虛擬戰(zhàn)場空間.它與物理戰(zhàn)場空間平行化后形成智能空間,幫助決策者應對復雜的決策問題.

人工系統(tǒng)中融合模型、數(shù)據(jù)與規(guī)則,通過計算實驗產(chǎn)生各種條件下動態(tài)演化的虛擬戰(zhàn)場空間,其中包含的全維、多角度情景數(shù)據(jù)可幫助決策人員做出有量化依據(jù)的決策.也就是虛擬戰(zhàn)場空間提供的戰(zhàn)場態(tài)勢變化情景,能夠對關鍵事件進行跟蹤分析,能夠對多方案、多樣本進行統(tǒng)計評估,能夠對單方案診斷與優(yōu)化分析,能夠對多方案進行對比分析.這樣一方面可以研究戰(zhàn)場變化的規(guī)律,再通過規(guī)律來預測未來戰(zhàn)爭變化趨勢.另一方面可對方案計劃的風險、可行性和效益做出評估,進而優(yōu)化方案計劃[4].

平行系統(tǒng)的思想拓展且超越了傳統(tǒng)仿真.但從建模技術角度,目前的平行系統(tǒng)是計算機仿真的擴展與升華.構建上述要求的人工系統(tǒng)需要建模與仿真環(huán)境的支持,理想的環(huán)境應滿足這樣一些要求:

1)支持多樣化的仿真運行方式,如能夠提供在線與離線運行方式、人在回路與人不在回路運行方式,以及大樣本并發(fā)運行、克隆運行等方式.

2)能夠對多方面的成果進行綜合集成.構建平行系統(tǒng)時,環(huán)境能夠支持多個領域的知識、模型和數(shù)據(jù)的綜合,包括經(jīng)驗知識與數(shù)據(jù).應用實驗結果時,由于復雜問題輔助決策并不是單次計算實驗就能夠完成的,往往要通過人工系統(tǒng)做多層次、多方案的實驗,因此,環(huán)境應能夠把多次多種計算實驗的結果綜合起來,提供決策者所需要的信息.

3)能夠提供領域問題與實驗技術銜接的橋梁.即能夠將輔助決策問題轉化為可人工系統(tǒng)計算實驗的問題.對于最終用戶而言,這是目前仿真系統(tǒng)或者平行系統(tǒng)在輔助決策應用中遇到的一個比較大的瓶頸.缺乏這種轉換支持,領域人員難以使用人工系統(tǒng)手段和工具.

4)具有靈活方便仿真實驗環(huán)境.不同類型、不同層次、不同用途的用戶都能夠按自己的需求方便使用環(huán)境構建人工系統(tǒng)和進行計算實驗.

5)能夠提供高效的計算實驗方法.輔助決策的計算實驗要多批次、多樣本的大量運行,沒有高效的實驗方法支持,決策時間壓力就難以解決.

同時,還期望這個環(huán)境能夠提供多種運用模式.以一個特定的作戰(zhàn)輔助決策應用為例:

1)如環(huán)境中已經(jīng)建立了特定的人工系統(tǒng),這時的計算實驗只需要軍事人員參加.軍事人員使用環(huán)境工具將問題轉化為想定,再通過想定加載工具在人工系統(tǒng)上加載作戰(zhàn)方案計劃,然后用實驗設計與管理工具進行實驗設計后,啟動計算實驗引擎運行,多次運行的結果綜合分析后通過可視化工具向軍事人員展現(xiàn).

2)如環(huán)境中沒有建立相應的人工系統(tǒng),那么需要作戰(zhàn)實驗人員采集相應的數(shù)據(jù),再調用相應的模型來生成人工系統(tǒng),然后按前述方式應用.在經(jīng)過驗證和確認后,相關數(shù)據(jù)和該人工系統(tǒng)可以保存在環(huán)境里作為資源,在今后類似的計算實驗中重用.

3)如果環(huán)境中還缺乏一些生成特定人工系統(tǒng)所需要的模型,那么需要在軍事人員的協(xié)助下,由作戰(zhàn)實驗人員和仿真人員利用環(huán)境提供的元模型來構建相關的模型.如果構建模型的元模型也缺乏,那么需要仿真人員設計和編程實現(xiàn)新的元模型.

構建成功這樣的環(huán)境后,在人工系統(tǒng)構建和環(huán)境完善之間形成良性循環(huán):在環(huán)境支撐下可以高效構建一系列的人工系統(tǒng),而在人工系統(tǒng)構建和應用中形成的元模型、模型和人工系統(tǒng)自身,可以補充到環(huán)境中,增強環(huán)境的能力.廣義地講,這可以看成一個學習的過程.目前,在作戰(zhàn)和應急管理領域,這種學習還必須要人的介入,必須人機結合才能完成這樣的“學習”任務.

2 挑戰(zhàn)

一個領域有許多需要關注的問題.而一個實際問題,如某個城市面臨的應急管理問題,需要多個人工系統(tǒng)進行分析、評估或培訓.而構建高平行度(即跟真實系統(tǒng)有高相似性)的人工系統(tǒng),當前存在兩個方面的挑戰(zhàn):一是在一個領域中,如何研發(fā)支持高平行度人工系統(tǒng)構建與運行的環(huán)境;二是如何提高人工系統(tǒng)的平行度.

人工系統(tǒng)的構建環(huán)境需要考慮工具開發(fā)、數(shù)據(jù)獲取、模型構建、資源共享等要求,環(huán)境中應有:一系列好用、管用的工具;全要素、可重用、可組合的模型;具有種類齊全、層次完備、可靠保鮮的數(shù)據(jù);在應用過程中不斷積累的各種應用案例.也就是環(huán)境是開放的,某種意義上它在不斷地成長.

對于這些要求,可以考慮引入領域仿真工程的思想:針對特定領域,通過應用,不斷積累該領域的各種模型、數(shù)據(jù)、規(guī)則與案例等資源;通過資源集成,快速構建人工系統(tǒng).為此建立一種“資源+平臺+人工系統(tǒng)”結構的人工系統(tǒng)構建環(huán)境[7].

平行系統(tǒng)動態(tài)演化過程的“平行”度量是平行系統(tǒng)技術應用的一個重要問題.人工社會平行度也是表征人工系統(tǒng)知識集成水平和模型描述精度的一個重要指標.理論上,人工系統(tǒng)和真實系統(tǒng)不可能完全一樣,實現(xiàn)不了理想的“平行”.但在應用時,只要針對關注的問題,兩個系統(tǒng)呈現(xiàn)出來的關鍵特征一致,如在規(guī)模、行為方式和系統(tǒng)特性等方面具有一致性[3],就可以認為它們具有可用意義上的“平行”.提高人工系統(tǒng)的平行度也是提高決策人員對人工系統(tǒng)這一工具信任度的一個重要途徑.

建立平行系統(tǒng)的一個基本出發(fā)點是“簡單一致”,也就是說把復雜的系統(tǒng)分解到比較細的層次,在這樣一個構成元素相對簡單的層次上,大家對構成元素有一致的認識,從而元素的模型足夠可信[8].在這個基礎上,再把基本的元素連接、集成起來形成人工系統(tǒng).

但是在作戰(zhàn)過程中,因為有指控對象存在;在社會性突發(fā)事件應急管理中,包含人和社會組織,因而構建人工戰(zhàn)場或人工社會時,要實現(xiàn)這種“簡單一致”是比較困難的:指控單元、人及其組織這類智能元素建模時存在“不一致”的認識,或包含“不穩(wěn)定”的知識.

從仿真建模所需要知識的角度,可以區(qū)分兩類不同的知識:穩(wěn)態(tài)知識和多態(tài)知識.前者的知識形態(tài)比較固定,即領域人員對其有一致的認識,并且這種認識有公認的表述,因此,在建模仿真應用過程中不會變化.后者的知識形態(tài)不固定,領域人員對其有多種認識或認識還在變化,沒有統(tǒng)一的表述形式[9].人工系統(tǒng)需要同時集成兩種知識,并進行綜合產(chǎn)生新的知識.

提高人工系統(tǒng)可用意義上的“平行”有不少方法,原理上大部分是從“簡單一致”著手,如在建模上,提高模型的可校驗性、可干預性、可追訴性和可檢測性.其中最實在的途徑還是通過應用檢驗.引入領域仿真工程,一方面是為了提高人工系統(tǒng)構建的效率,另一方面也是為了提升人工系統(tǒng)的平行度:通過建立領域中邏輯一致的資源庫,來增加人工社會基本模塊的應用檢驗頻率,從而增強“簡單一致”.

3 領域仿真工程

復雜系統(tǒng)涉及范圍廣、對象多元、信息流量大,對應用于輔助決策的人工系統(tǒng),其模型、數(shù)據(jù)和規(guī)則涉及多個專業(yè),需要許多方面的專業(yè)人員的協(xié)作和長期的積累[10].對于一個領域,如作戰(zhàn)領域,無論是裝備論證、模擬訓練還是分析評估的人工戰(zhàn)場,一些基本作戰(zhàn)單元模型、作戰(zhàn)規(guī)則、作戰(zhàn)數(shù)據(jù)是可以共享和共用的.而在社會性突發(fā)事件中,各種類型的人工社會構建也可以共用個體Agent、社會網(wǎng)絡等模型.

為了提高效費比,能在較短的時間內建立特定決策所需要的人工戰(zhàn)場或人工社會,要求可以采用已有的模塊來構建.要達到這一目的,需要在開發(fā)任一人工系統(tǒng)時,不孤立地設計與實現(xiàn)其中的模塊,而是盡量考慮整個領域的需求,使模塊具有可重用性,因此,需要引入領域仿真工程.

一個在很多方面需要人工系統(tǒng)支持的領域,有很多與人工系統(tǒng)構建應用相關的活動可在領域層面開展的.如相關標準制定、元模型設計、數(shù)據(jù)采集、VV&A活動、基本工具開發(fā)、仿真環(huán)境建立等,這些活動可形成領域中一系列的可共享的資源.領域仿真工程是針對一個領域中各種各樣的仿真需求,把一個領域的仿真活動作為一個整體進行籌劃,以領域可重用標準化仿真資源建設與應用為核心,應用系統(tǒng)工程的方法構建可重用、可共享的仿真資源,包括模型、數(shù)據(jù)、作戰(zhàn)規(guī)則、平臺工具和標準,高效地支持領域中的各種人工系統(tǒng)的構建和應用[11].

領域仿真工程促使領域上建立一個邏輯上統(tǒng)一的仿真資源庫、若干支持人工系統(tǒng)構建和應用的平臺、大量針對領域不同部門的不同類型需求人工系統(tǒng),領域中從事訓練、分析與評估的專業(yè)人員能夠直接使用這些人工系統(tǒng).在這樣的環(huán)境支撐下,領域人員進行人工系統(tǒng)計算實驗,強化了人工系統(tǒng)資源應用檢驗的頻次,從而提升對資源認識的“簡單一致”,進而增強其可信度.

從知識工程的角度,領域仿真建模是知識表示,人工系統(tǒng)構建是知識集成,計算實驗是產(chǎn)生新的知識,而平行執(zhí)行是知識應用的一種方式.領域仿真知識工程是領域仿真工程的主要組成部分,主要研究領域的知識轉化為可重用、可共享模型的工程理論與方法.其目標是領域知識的模型化,即形式化、顯式地設計和實現(xiàn)領域模型體系.其基礎性工作是發(fā)現(xiàn)領域知識體系的元知識,進而構建領域的元模型,然后按特定要求進行模型體系構建[12].

目前,領域仿真知識工程在模型方面有3個方面的遞進工作:1)基于標準術語的格式化領域概念模型;2)基于本體的形式化數(shù)學邏輯模型;3)基于元模型的組件化程序模型.這些工作可以引入MDA的思想與方法設計與實現(xiàn)[13].

領域仿真工程的目標實現(xiàn)需要在領域中建立領域仿真實驗(計算實驗)網(wǎng)絡來支持.有3個層次的網(wǎng)絡,通過進行學術交流、學術研究、協(xié)作開發(fā)資源以及聯(lián)合進行大型聯(lián)合實驗來推進實現(xiàn)領域仿真工程的目標:

1)實驗任務網(wǎng):支持領域中各個人工系統(tǒng)計算實驗應用單位聯(lián)合完成大型實驗任務或一系列相互聯(lián)系、精心安排的實驗活動,通常是耦合緊密的正式組織形式.

2)實驗協(xié)作網(wǎng):在任務網(wǎng)上擴展,增加計算實驗支撐單位,通過協(xié)作為計算實驗提供技術、模型、數(shù)據(jù)等支持,通常是合同運作方式.

3)實驗交流網(wǎng):在協(xié)作網(wǎng)基礎上擴展,增加各類實驗相關技術的研究單位,通常是論壇方式.

4 智能單元建模

人和社會組織要考慮復雜的個體或組織行為,指揮所要考慮復雜的指揮行為時,影響行為的因素非常多,很難在人工社會構建初期就建立一致的認可,或者說合理可用的模型.一種簡樸的思路是先進行計算實驗,再通過實驗結果分析來改進智能單元的模型,然后再實驗運行,多次迭代.

這種方式實際上是一種人機結合的學習過程,通過計算實驗來產(chǎn)生學習樣本.這樣的過程要能夠高效、盡可能自動化進行,對智能單元模型結構的設計有一定的要求:要求參數(shù)可調、結構可變,能夠充分動態(tài)配置.以人工戰(zhàn)場中指揮單元建模為例,基于這些要求的一種模型結構設計方法如下:

1)指揮單元模型組件化.將指揮單元分解成相對獨立的結構或能力要素,如將單元中的C4ISR分成若干功能獨立的要素,再將這些要素設計為組件.具體建模時,通過組合要素來構成完整的模型.組件化的模型框架可以提高模型的規(guī)范性以及系統(tǒng)的靈活拓展與演化能力[14].

2)指控組件中心化.把指控組件設計為整個模型的決策中樞,用來協(xié)調其他組件執(zhí)行相關任務,并負責與其他實體交互,這樣可以更好地描述建模對象的指揮能力和自主決策能力.

3)引入了指控功能拓展插件化.因為對指控能力的認識在不斷地變化,很難把它定下來,把它設計成為一個插件后,如果有變化,可以作為插件插入到指控組件中.這樣指控的靈活性、多樣性就可以充分描述,如體現(xiàn)指揮員性格差異、作戰(zhàn)條令差異.

5 結論

建模與仿真在裝備論證、指揮訓練方面已經(jīng)得到很好的應用.隨著建模與仿真向人工系統(tǒng)計算實驗的發(fā)展,面向輔助決策的應用亦將日益廣泛[15].相對論證與訓練,用于輔助決策的人工系統(tǒng)要求快速構建以及與真實系統(tǒng)有更高的相似性,因此,人工系統(tǒng)的高效、高平行度構建問題將引起廣泛關注[16].