О математическом моделировании военных действий. Программные продукты и системы Создать программу модель боевых действий

2. Глава 1 «Анализ существующих подходов к проведению компьютерных командно - штабных военных игр».

3. Глава 2 «Формализация компьютерных командно - штабных военных игр».

4. Глава 3 «Методика проектирования диспетчера управления информационными процессами при проведении компьютерных командно - штабных военных игр».

5. Глава 4 «Экспериментальные исследования эффективности управления информационными процессами при проведении компьютерных командно - штабных военных игр».

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Имитационное моделирование при проведении компьютерных командно-штабных военных игр»

Результаты анализа военных конфликтов, а также основных положений военных доктрин и взглядов военных специалистов стран НАТО на боевое применение средств воздушного нападения (СВН) обусловливают возрастание требований к должностным лицам органов управления войсковой ПВО по обеспечению надежного прикрытия войск и объектов. Одним из эффективных подходов к нетрадиционному решению задач оперативной и боевой подготовки командного состава в сложившихся условиях является использование вычислительной техники и достижений в области имитационного и математического моделирования систем и процессов управления. Анализ проводимых исследований показал, что рассмотренные подходы к реализации компьютерных форм оперативной подготовки (КФОП), разновидностью которых являются командно-штабные военные игры (КШВИ), с технической точки зрения предусматривают широкое использование вычислительных сетей на базе персональных ЭВМ.

При реализации КФОП, по сравнению с существующими АСУ войсками, изменяются типы каналов информационного обмена и сокращается их количество, фактически происходит трансформация информационной топологии реальных АСУ в локальную вычислительную сеть. Кроме того, возникает необходимость моделирования по одному информационному каналу информации различных типов, под которые в реальных АСУ выделены отдельные независимые каналы. Вместе с тем, необходимо обеспечить соответствие задач, решаемых в ходе компьютерных КШВИ (ККШВИ), логике работы реальных органов управления, а также оперативность и функциональную полноту их реализации. Кроме того, специфика проведения ККШВИ определяет необходимость решения ряда дополнительных задач, связанных с реализацией функций подыгрыша и контроля действий участников игры. Эти особенности информационного обмена при проведении компьютерных КШВИ приводят к увеличению загруженности локальной сети и интенсивности потоков данных, циркулирующих в ней. В связи с этим, возникает необходимость управления указанными потоками данных с учетом логики, функциональной направленности и приоритетности решаемых в ходе игры задач, а также зависимости ценности обрабатываемой информации от времени задержки на ее обработку. При реализации компьютерных КШВИ с использованием системы имитационных моделей, изменяются типы каналов информационного обмена и сокращается их количество.

Сравнительный анализ возможностей существующих средств диспетчеризации по управлению информационным обменом применительно к задачам, решаемым при проведении компьютерных КШВИ, показал, что они не обеспечивают качественного решения указанных задач. Поэтому, возникает необходимость разработки специализированных средств управления информационными процессами, протекающими в ходе компьютерных КШВИ. В качестве такого средства предлагается использовать диспетчер управления информационными процессами (ДУИП), под которым в работе понимаетсяпрограммное средство, определяющее порядок протекания процессов в вычислительной сети в соответствии с принятыми соглашениями и ограничениями по функциональным, логическим и временным аспектам их реализации.

Существующий методический аппарат разработки средств диспетчеризации обеспечивает создание специализированных средств управления информационным обменом в вычислительных сетях, но не позволяет использовать его для разработки ДУИП. В связи с этим возникает противоречие между необходимостью разработки средств управления информационными процессами, обеспечивающих техническую реализацию ККШВИ, и технологическими возможностями существующего методического аппарата по созданию таких средств.

Учитывая данные обстоятельства, а также перспективу возможного расширения перечня решаемых в ходе ККШВИ задач, представляется актуальным решение задачи разработки комплексного методического аппарата проектирования диспетчера управления информационными процессами, обеспечивающего повышение эффективности управления ими с учетом специфики решаемых в ходе компьютерных КШВИ задач.

Объект исследований. Роль объекта исследований в диссертационной работе возложена на отработку функций ПВО в процессах командно-штабных учений (КШУ), проводимых в человеко-компьютерной среде.

Основные установки и идеи. На выбор предмета исследования и направления работы оказали влияние следующие установки:У1. Командно-штабные учения допускают их интерпретацию в виде спецефического класса военных игр, что открывает доступ к теоретическому и практическому опыту игр, в том числе и к опыту разработок развлекательных военных игр.

У2. Любую версию реализации аппаратно- программной поддержки КШУ следует строить в форме клиент-серверного приложения для локальной вычислительной сети.

Предмет исследований. Предметом исследования является специализированная аппаратно-программная оболочка, поддерживающая процессы КШВИ, в которой функции управления и оценки хода игры сосредоточены только на защитных функциях ПВО и закрыты от воздействия участников КШВИ.

Направление исследований. Направлением исследований в работе является прменение специализированного программного продукта в КШВИ в контексте имитационной модели защитных функций ПВО на "шаге игры".

Цели и задачи исследований. Основная научная цель работы связана с поиском теоретического обобщения реализации защитных функцийПВО в процессе КШВИ, управления условиями их прменения оценивания их результативности и достижения требуемых обучающих эффектов.

Основная практическая цель связана с разработкой эффективной системы диспетчирования в клиент-серверной среде, обслуживающей проведение КШВИ. Достжение отмеченных целей требует решения следующих основных задач:1. Разработать и исследовать имитационную модель КШУ, раскрывающую подготовку, исполнение и оценивание защитных функций ПВО в контексте игровой интерпретации КШУ.

2. Разработать и исследовать систему коммуникации, учитывающую структуру составного субъекта учений и ролевые функции каждого из участников учения.

3. На базе спецификаций имитационной модели КШУ разработать систему диспетчирования, обеспечивающую управление информационными потоками и их обработку на оперативно-тактическом уровне.

Метод исследований. Сущность метода исследований определена как управляемая комбинаторика методов и средств имитационного моделирования, теории и практики игр, искусственного интелекта и алгоритмизации. Научная новизна1. Предложена и исследована имитационная модель КШУ с игровой интерпретацией действий участников учений, обеспечивающая интегрированное представление защитных функций ПВО и спецификаций аппаратно-программного комплекса, обслуживающего проведение учений.

2. Разработана и исследована система структурных функциональных и информационных спецификаций клиент-серверной реализации КШВИ, учитывающая динамику процессов, в том числе и коммуникативных, в реальном времени.

Достоверность. Теоретическая достоверность полученных результатов подтверждается формулировкой основных положений диссертации на основе достоверных знаний из области прикладной информатики, имитационного моделирования и теории игр.

Эксперементальные подтверждения достоверности получены при разработке на базе имитационной модели клиент-серверной реализации КШВИ и ее испытаний.

Практическая ценностьВ состав практических результатов, полученных в диссертационной работе входят:- системы методов и средств диспетчирования оперативно-тактических действий в процессах КШУ;- база знаний об основных действиях участников КШВИ, построенная и реализованная по образцу библиотек продукций экспертных систем;- адаптация и настройка сетевой версии вопросно-ответного процессора У/К^А к специфике информационно-коммуникативных процессов КШВИ;- система методов и средств оценивания информационных потоков в клиент-серверной реализации КШВИ.

Реализация и внедрениеДля аппаратно-программной поддержки КШВИ разработана система программных средств, в основу которых положена клиент-серверная реализация вопросно-ответного процессора \VIQA, настроенного на командно-штабную структуру коллектива пользователей." Построенная система имитационных моделей и разработанный ДУИП были внедрены в 726 учебном центре войсковой ПВО ВС РФ для проведения КШВИ с использованием локальной сети в августе 2002 года.

На защиту выносятся1. Имитационная модель КШУ с игровой интерпретацией действий как интегрированный источник спецификаций для аппаратно-программных средств поддержки КШВИ, учитывающий реалии времени учений.

2. Комплекс прграммных средств с клиент-серверной структурой, объединяющий методы и средства имитационного моделирования, теории и практики игр, экспертных систем и систем диспетчирования.

Апробация работыОсновные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на военно-научных конференциях, проводившихся в ВУ войсковой ПВО ВС РФ и его филиале в период с 2000 по 2003 год, на Всероссийских научно-технических конференциях.I)1. АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ ПОДХОДОВ К ПРОВЕДЕНИЮ КОМПЬЮТЕРНЫХ КОМАНДНО-ШТАБНЫХ ИГРУровень оперативной подготовки руководящего состава и органов управления Вооруженных Сил России является одним из важных факторов, определяющих степень готовности Вооруженных Сил к решению поставленных перед ними задач. До настоящего времени это достигалось исключительно традиционными способами организации и проведения мероприятий оперативной подготовки.

Внедрение в систему подготовки войск компьютерных форм оперативной подготовки представляет собой закономерный этап дальнейшего развития существующих традиционных форм обучения, повышения их эффективности на базе научно-технических достижений современной компьютерной техники, новых методов математического моделирования и новых информационных технологий. В области отечественных КФОП основные наработки принадлежат специалистам 27 ЦНИИ МО РФ и ВУ ВПВО ВС РФ. В частности, введено и обосновано понятие компьютерных форм оперативной подготовки, сформулированы концепции их создания и применения. Под компьютерными формами оперативной подготовки понимаются формы подготовки командования, оперативного состава и слушателей ввузов, в основу которых должно быть положено применение автоматизированных систем моделирования боевых действий (АСМБД) и реализованные в их составе средства специального математического и программного обеспечения. Здесь важно заметить, что моделирование подразумевает исследование объекта,базирующееся на его подобии модели и включающее построение модели, изучение ее и перенос полученных сведений на моделируемый объект, поэтомуавтоматизированные системы моделирования боевых действий представляют собой комплекс технических, математических, информационных и программных средств, обеспечивающих принятие решений обучаемыми и руководством на основе моделирования боевых действий противоборствующих сторон.

Техническую основу такого комплекса, как правило, составляют ПЭВМ, объединенные в локальную вычислительную сеть (ЛВС).

Область исследования будет представлять собой на основе математического моделирования разработку комплексной методики проектирования диспетчера управления информационными процессами при проведении КШВИ.

Эффективность применения КФОП определяется качественно новой организацией проводимых мероприятий на базе комплексного использования автоматизированных систем и электронно-вычислительной техники, программных и информационных средств, обеспечивающих имитационное моделирование развития боевых действий противоборствующих сторон в соответствии с принимаемыми решениями и прогноз возможных результатов их реализации в конкретно складывающейся боевой обстановке.

Принципиально важным в КФОП является то, что обучаемые принимают решения в ходе ведения операций (боевых действий) по результатам моделирования боевых действий противоборствующих сторон на фоне единой оперативно-стратегической обстановки.

В ходе КФОП обучаемые приобретают такие навыки, как умение оперативно применять средства вычислительной техники для выработки и принятия решений при управлении войсками (силами), у них формируется ясное понимание роли и возможностей вычислительной техники и средств автоматизации в совершенствовании управления войсками.

Кроме того, внедрение КФОП позволяет скрыть проведение крупномасштабных игр и общую направленность оперативной подготовки; снизить ущерб, наносимый окружающей среде в ходе учебно-боевой деятельности войск; устранить отставание в вопросах компьютеризации оперативной подготовкикомандного состава наших Вооруженных Сил от вооруженных сил ведущих зарубежных государств.

Однако практическая реализация КФОП в общей системе оперативной и боевой подготовки личного состава, включая образовательный процесс в ВУЗах МО, требует проведения углубленного анализа возможностей организации и проведения таких форм подготовки в целях наиболее полного учета особенностей их реализации как в информационном, так и в техническом аспектах. Первый аспект определяет анализ и оценку потоков данных, обрабатываемых в ходе компьютерных игр, второй - возможности их технической реализации, включая вопросы выбора и использования конкретных технических средств.

Прежде чем приступить к построению имитационной модели ККШВИ важно напомнить, что игрой в теории игр называется схематизированная и приспособленная для математического изучения модель конфликта. Приэтом, разумеется, описывающая конфликт игра должна сохранять все основные, существенные черты моделируемого конфликта. Прежде всего в игре должны быть отражены характеристики («компоненты») конфликта:а) участвующие в конфликте стороны (в теории игр их называют игроками);б) те решения, которые игроки могут принимать (эти решения обычно называют стратегиями игроков);в) степень осуществления целей каждого игрока в ситуации, складывающейся в результате выбора игроками своих стратегий (эти последние характеристикиможно измерять числами, которые называются выигрышами). Точное описание множества игроков, множество стратегий для каждого игрока,а также их функций выигрыша и составляет задание игры. Игры, заданные в таком виде, обычно называют играми в нормальной форме.

1.1. АНАЛИЗ ОСОБЕННОСТЕЙ ОРГАНИЗАЦИИ И ПРОВЕДЕНИЯ КОМПЬЮТЕРНЫХ КОМАНДНО-ШТАБНЫХ ВОЕННЫХ ИГРОпределяя компьютерную форму оперативной подготовки и в частности компьютерную командно-штабную военную игру, как объект исследования, нужно отметить, что в общем виде структура компьютерных форм оперативной подготовки как способа организации учебного процесса и структура традиционных форм оперативной подготовки, в принципе аналогичны (рис. 1.1) и включают следующие элементы: обучаемых, учебные цели и задачи, содержание и методы обучения, аппарат руководства и технические средства обучения. В то же время анализ содержания структурных элементов схем, представленных на рис. 1.1, позволяет выделить ряд отличий между ними (табл. 1.1.).

Наиболее существенные отличия - технические средства обучения и связанные с ними особенности организации и практического выполнения отрабатываемых учебных вопросов. Организационно-технической основой компьютерных форм оперативной подготовки являются автоматизированные системы моделирования боевых действий. Применение средств имитационного математического моделирования в АСМБД предусматривает изменение методов организации и проведения мероприятий оперативной подготовки и предопределяет особенности компьютерных форм обучения в целом.

Главное содержание работы руководства при проведении компьютерных форм оперативной подготовки - вручение участникам игры директив, приказов и распоряжений от вышестоящего командования, наращивание обстановки и розыгрыш боевых действий, рассмотрение (изучение) принятых решений, планов операций (боевых действий), директив, (приказов) и распоряжений, изучение методов работы обучаемых с использованием средств АСМБД и специального математического и программного обеспечения, контроль за практическими действиями штабов и войск, исследование новых вопросов оперативного искусства. Принципиально изменяется (по сравнению с традиционными формами обучения) порядок доведения информации о текущей обстановке. Решения, принятые обучаемыми, вводятся в моделирующий комплекс (расчетно-моделирующую подсистему АСМБД), результаты моделирования через базу данных (БД) выводятся на АРМ участников игры.

Результаты моделирования выводятся на АРМ должностных лиц аппарата руководства в полном объеме за играющие стороны, и в части касающейся на АРМ обучаемых с последующим изменением обстановки через временные интервалы, равные шагу моделирования. При этом предусматривается доведение обстановки до вышестоящих инстанций, в частности до управления армий и фронта, только за условно действующие войска: до управления армий - за соединения и части армейского подчинения, до управления фронта -соответственно за объединения и соединения фронтового подчинения. Сбор информации об обстановке от управлений, реально действующих на игре, вышестоящие инстанции должны осуществлять в установленном порядке по линии боевого управления.

Данные за противоположную сторону доводятся в объеме, соответствующем возможностям сил и средств разведки сторон, с учетом решений обучаемых на организацию разведки.

Результаты действий обучаемых и развитие обстановки в ходе проведения КФОП должны протоколироваться. Фиксация действий должностных лиц, протоколирование развития обстановки с момента получения противоборствующими сторонами боевых задач до завершения их выполнения будут способствовать существенному повышению ответственности должностных лиц за свои действия, стремлению работать с полной отдачей. Ведение протокола обеспечит также объективность оценок действий обучаемых при подведении итогов, существенно упростит работу аппарата руководства при подготовке разбора игры.

Аппарат руководства Среда обученияСпособы создания среды обученияВвод обучаемых в учебную обстановкуПодыгрыш обстановкиОбозначениеИмитацияНатурное моделирование обстановки Привлекаемые силы и средства Группы разработки учения Посредники и группы подыгрыша; средства связи Группы имитации; имитационные средства Реальные войска, силы и средстваОбучаемые органы управленияа)Аппарат руководства Среда обученияСпособы создания среды обученияВвод обучаемых в учебную обстановкуПодыгрыш обстановкиИмитационное моделирование обстановкиПривлекаемые силы и средстваГруппа разработки ученияКомпьютерный центрАСМБД Группы подыгрыша Обучаемые органы управленияб)Рис. 1.1. Структурная схема реализации форм оперативной подготовки:а) традиционных;б) компьютерных.

Таблица 1.1Отличительные особенности элементов компьютерных форм оперативной подготовки от традиционныхЭлементы структур Отличительные особенностиОбучаемые При проведении КФОП от обучаемых требуются умения и навыки в работе со средствами автоматизации. Обучаемые получают возможность принимать решения и анализировать их на основе многовариантного моделирования боевых действий.

Учебные Цели Появляется возможность объективного контроля знаний, умений и навыков обучаемых. Учебные цели могут достигаться в более короткие сроки за счет использования обучающих программ.

Методы обучения Математическое моделирование боевых действий явится основой методики компьютерных форм оперативной подготовки и обеспечит аппарату руководства: повышение динамичности наращивания обстановки и проведения розыгрыша боевых действий в реальном масштабе времени методом "свободной" игры; расширение спектра применяемых методических приемов; повтор розыгрыша отдельных эпизодов боевых действий в ускоренном временном режиме, остановка оперативного времени для анализа принятых решений и показ альтернативного варианта решения с выявлением его преимуществ, документирование и послеигровое воспроизведение хода ирезультатов действий войск (сил) и т.д.; качественный анализ и объективную оценку решений, принимаемых обучаемыми.

Аппарат руководства Наличие автоматизированных систем моделирования боевых действий (АСМБД) предопределяет необходимость включения в аппарат руководства должностных лиц, обеспечивающих функционирование АСМБД. Сокращается состав групп наращивания обстановки (групп подыгрыша), принципиально изменяются функциональные обязанности посредников.

Технические средства обучения Организационно-технической основой КФОП является автоматизированная система моделирования боевых действий, применение которой коренным образом изменяет методы подготовки и проведения мероприятий оперативной подготовки и предопределяет особенности КФОП в целом.

В общем виде структурная схема комплекса технических и программных средств, обеспечивающих организацию и проведение компьютерных КШВИ, приведена на рис. 1.2.

Как уже отмечалось ранее, основным компонентом такого комплекса технических и программных средств является автоматизированная система моделирования боевых действий, представляющая собой сложную организационно-иерархическую систему, включающую комплексы технических, математических, программных и информационных средств.

Заключение диссертации по теме «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ», Ямпольский, Леонид Семенович

ЗАКЛЮЧЕНИЕ ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

Проведен анализ существующих подходов к проведению компьютерных КШВИ, а также существующих методических и инструментальных средств управления информационным обменом и диспетчеризации информационных процессов. В результате проведенных исследований были получены следующие результаты:

1. Разработана и исследована имитационная модель КШУ, исходящая из их игровой интерпретации, в которой акцентируется место и роль ПВО в их защитной функции.

2. Разработана система компьютерной поддержки коллективных действий участников КШВИ, обеспечивающая управление и коммуникацию в рамках командно-штабной оргструктуры.

3. Имитационная модель КШВИ использована как источник спецификаций, на основе которого произведен выбор вопросно-ответного процессора WIQA как базовой инструментальной среды реализации КШВИ.

4. Проведены адаптация и настройки вопросно-ответного процессора WIQA к специфике исследованной версии КШВИ и определены место и роль диспетчера КШВИ в инструментальной среде.

5. Проведен анализ информационных процессов, протекающих при проведении компьютерных КШВИ. Проведено формальное описание информационных процессов, что позволило определить возможности по управлению ими и распределить управленческие функции между создаваемым диспетчером и средствами используемых операционных систем и сетевых технологий.

6. Разработана методика оценки эффективности управления информационными процессами при проведении компьютерных КШВИ. Обосновано понятие эффективности управления информационными процессами и аспектов их реализации, в отношении которых следует проводить указанную оценку.

7. На основе предложенного в работе научно-методического аппарата разработан прототип диспетчера управления информационными процессами. На его основе были проведены экспериментальные исследования по управлению информационными процессами и оценке его эффективности. Проведенный эксперимент полностью подтвердил теоретические положения разработанного научно-методического аппарата по проектированию диспетчера управления информационными процессами и оценке эффективности управления.

8. Разработанный научно-методический аппарат обеспечивает качественно новое решение задачи проектирования средств управления информационными процессами применительно к специфике их протекания при проведении компьютерных КШВИ.

Полученное решение указанной задачи является общим для класса задач разработки средств управления информационными процессами при проведении компьютерных КШВИ всех уровней войсковой ПВО.

Полученные результаты работы предлагается использовать для решения научно-технических задач проектирования средств управления информационными процессами при организации конкретных компьютерных КШВИ.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Ямпольский, Леонид Семенович, 2003 год

1. Зиновьев Э. В. Принципы построения системы управления информационными процессами и ресурсами в сети ЭВМ. Автоматика и вычислительная техника. 1985. №3. С. 45-52.

2. Шуенкин В. А., Донченко В. С. Прикладные модели теории массового обслуживания. Киев, Учебно-методический кабинет высшего образования, 1992.

3. Никитин Н. М., Окунев С. Л., Самсонов Е. А. Алгоритм разрешения конфликтов в локальной сети со случайным множественным доступом. Автоматика и вычислительная техника. 1985. №5. С. 41-46.

4. Хазацкий В. Е., Юрьева С. А. Приоритетный множественный доступ в локальных сетях передачи данных с контролем несущей и обнаружением конфликтов. Автоматика и вычислительная техника. 1985. №5. С. 47-52.

5. Щеглов А. Ю. Принципы унификации методов кодового управления множественным доступом к ресурсам вычислительных систем и ЛВС. Информационные технологии. 1998. №2. С. 20-25.

6. Пирогов В. В., Олевский С. М. Архитектура системы организации взаимодействия прикладных процессов, использующей общедоступную память. Автоматика и вычислительная техника. 1987. №6. С.

7. Азаренков В. В., Сорокин В. П., Степанов Г. А. Автоматизированные системы управления войсковой ПВО. Обработка информации в автоматизированных системах управления войсковой ПВО. Киев, ВА ВПВО, издательство академии. 1985. 156с.

8. Емельянов Г. М., Смирнов Н. И. Анализ информационного обмена при проектировании проблемно-ориентированных локальных вычислительных сетей. Автоматика и вычислительная техника. 1987. №1. С. 45-50.

9. Пирогов В. В., Олевский С. М. Инструментальная база данных "Механизмы взаимодействия процессов". Автоматика и вычислительная техника. 1987. №4. С. 25-29.

10. Гершуни Д. С. Планирование вычислений в системах жесткого реального времени (обзор и перспективы). Вычислительная техника. Системы. Управление. 1991. Вып. 6. С. 4-51.

11. Альянах И. Н. Моделирование вычислительных систем. Л., Машиностроение. Ленинградское отделение, 1988. -С. 223,

12. Якубайтис Э. А. Архитектура вычислительных сетей. М., Статистика, 1980. -С. 279.

13. Якубайтис Э. А. Информатика Электроника - Сети. М., Финансы и статистика, 1989.-200 с.

14. Информатика: Энциклопедический словарь для начинающих. Сост. Д. А. Поспелов. М., Педагогика-Пресс, 1994. С. 352.

15. Липаев В. В. Проектирование программных средств. М., Высшая школа, 1990. С.303 .

16. Липаев В. В. Проектирование математического обеспечения АСУ. М., Советское радио, 1977. С. 400.

17. Барвинский В. В., Евменчик Е. Г. Применение новых информационных технологий в преподавании оперативно-технических дисциплин. Материалы 19-й научно-методической конференции. Тверь, ВУ ПВО. 1999. С. 27-32.

18. Коршунов Ю. М. Математические основы кибернетики. М., Энергия, 1980.

19. Дэвис Д., Барбер Д., Прайс У., Соломонидес С. Вычислительные сети и сетевые протоколы. М., Мир, 1982. С. 562.

20. Справочник офицера противовоздушной обороны Воениздат, 1987 г.

21. В.А.Веников «Основы теории моделирования» Издательство «Наука», 1983 г.

22. Н.Н.Воробьев «Теория игр» Издательство «Знание», 1976 г.

23. Азаренков В. В., Сорокин В. П., Степанов Г. А. Автоматизированные системы управления войсковой ПВО. Обработка информации в автоматизированных системах управления войсковой ПВО. Киев, ВА ВПВО, издательство академии. 1985. 156с.

24. Под. ред. Едемского А. Ф. Автоматизированные системы управления войск ПВО Сухопутных войск. Основы построения АСУ. Смоленск, ВА ПВО СВ, издание академии. 1993. 252с.

25. Под. ред. Честаховского В. П. Автоматизированные системы управления войск противовоздушной обороны Сухопутных войск. Часть I. Основы построения автоматизированных систем управления. Киев, В А ПВО СВ, издание академии. 1977. 396с.

26. Под. ред. Гаврилова А. Д. Автоматизированные системы управления войск ПВО Сухопутных войск. Основы стрельбы и управления огнем. Смоленск, ВАПВО СВ РФ, издание академии. 1996. 168с.

27. Азаров Б. И. Устройство средств автоматизированного управления. Автоматизированный пункт управления 9С717/6. Смоленск, СВЗРИУ, издание училища. 1990. 106с.

28. Шуенкин В. А., Донченко В. С. Прикладные модели теории массового обслуживания. Киев, Учебно-методический кабинет высшего образования, 1992.

29. Никитин Н. М., Окунев С. Л., Самсонов Е. А. Алгоритм разрешения конфликтов в локальной сети со случайным множественным доступом. Автоматика и вычислительная техника. 1985. №5. С. 41-46.

30. Хазацкий В. Е., Юрьева С. А. Приоритетный множественный доступ в локальных сетях передачи данных с контролем несущей и обнаружением конфликтов. Автоматика и вычислительная техника. 1985. №5. С. 47-52.

31. Щеглов А. Ю. Принципы унификации методов кодового управления множественным доступом к ресурсам вычислительных систем и ЛВС. Информационные технологии. 1998. №2. С. 20-25.

32. Пирогов В. В., Олевский С. М., Хайкин И. А. Об одном классе протоколов прикладного уровня. - АВТ, 1986, № 3, с. 11-16.

33. Vasudevan R., Chan P. P. Designing servers in distributed environment: A study of the process structuring methodology. - In: Proc. IEEE 1st Int. Conf. Office Autom., New Orleans, La, Dec. 17-19, 1984. Silver Spring, Md, 1984, p. 21-31.

34. Васильев Г. П. и др. Программное обеспечение неоднородных распределенных систем: анализ и реализация. М.:Финансы и статистика, 1986.160 с.

35. Флинт Д. Локальные сети ЭВМ: архитектура, принципы построения, реализация. М.: Финансы и статистика, 1986. 359 с.

36. Якубайтис Э. А. Информационные вычислительные сети. М., Финансы и статистика, 1984. 232 с.

37. Дэвис Д., Барбер Д., Прайс У., Соломонидес С. Вычислительные сети и сетевые протоколы. М., Мир, 1982. 563 с.

38. Основы теории вычислительных систем. Под ред. Майорова С. А. Учебное пособие для ВУЗов. М., Высшая школа. 1978.

39. Клейнрок Л. Теория массового обслуживания. М., Машиностроение. 1979.

40. Блэкман М. Проектирование систем реального времени. М., Мир. 1977.

41. Вентцель Е. С. Теория вероятностей. М., Наука. 1969.1. ПЕРЕЧЕНЬ СОКРАЩЕНИЙ

42. API Application Programming Interface (интерфейс прикладного программи рования)

43. MOM Message Oriented Middleware (промежуточное программное обеспечение передачи сообщений)

44. ORB Object Request Broker (брокер объектных запросов)

45. OSI Open System Interconnection (взаимодействие открытых систем)

46. RPC Remote Procedure Call (удаленный вызов процедур)

47. АПД аппаратура передачи данных

48. АРМ автоматизированное рабочее место

49. АСМБД автоматизированная система моделирования боевых действий

50. АСУ автоматизированная система управления

51. АСУВ автоматизированная система управления войсками1. БД база данных1. ВС вычислительная система

52. ЗРК зенитный ракетный комплекс

53. ЗРС зенитная ракетная система

54. ККШУ компьютерные командно-штабные учения

55. КСА комплекс средств автоматизации

56. КФОП компьютерные формы оперативной подготовки

57. КШУ командно-штабные учения

58. ЛВС локальная вычислительная сеть1. ОС операционная система

59. ПВО противовоздушная оборона

60. ПО программное обеспечение

61. ППО промежуточное программное обеспечение1. ПЭВМ персональная ЭВМ

62. СВН средства воздушного нападения

63. СМПО специальное математическое и программное обеспечение

64. СУБД система управления базами данных

Обратите внимание, представленные выше научные тексты размещены для ознакомления и получены посредством распознавания оригинальных текстов диссертаций (OCR). В связи с чем, в них могут содержаться ошибки, связанные с несовершенством алгоритмов распознавания. В PDF файлах диссертаций и авторефератов, которые мы доставляем, подобных ошибок нет.

ВОЕННАЯ МЫСЛЬ № 7/2009, стр. 12-20

Моделирование вооруженного противоборства: перспективы развития

Полковник В.И. ВЫПАСНЯК ,

кандидат военных наук

Полковник Д.Б. КАЛИНОВСКИЙ

Полковник О. В. ТИХАНЫЧЕВ ,

кандидат технических наук

В НАСТОЯЩЕЕ время существенно возрастают роль и значение военно-научного обоснования решений органов государственного и военного управления в области строительства, подготовки, планирования применения и управления Вооруженными Силами в ходе решения стоящих перед ними задач по обеспечению военной безопасности государства. При этом, как показывает опыт локальных войн и вооруженных конфликтов, важнейшими условиями успешного достижения целей современных операций являются своевременное отслеживание и отображение в режиме времени, близком к реальному, обстановки в зонах конфликтов, прогнозирование ее развития, проработка различных вариантов действий войск сторон, в том числе с использованием методов математического моделирования.

Актуальность проблемы применения методов математического моделирования в военном деле подтверждается большим количеством публикаций на эту тему в различных периодических изданиях. Их анализ показывает, что мнения авторов различаются в диапазоне от полного неприятия математических моделей в военном деле до вполне объективного понимания этого вопроса, хотя и с определенными оговорками.

Причины такого разброса мнений различны. Кто-то считает, что для информационной поддержки планирования операции вполне достаточно расчетных задач и математического аппарата сравнения боевых потенциалов, другие настаивают на применении упрощенных моделей, уповая на способности командира «выстраивать мысленную модель предстоящего боя и операции», или просто не делают различий между моделями и расчетными задачами, достаточно вольно трактуя их определения.

Хотя почти все авторы говорят о необходимости прогнозирования в работе командиров (командующих) и штабов, очень часто звучит мнение, подтверждаемое, на первый взгляд, обоснованными примерами и рассуждениями, что использование методов математического моделирования нецелесообразно, а иногда и опасно, поскольку ведет к искажению оценки результатов планирования. Причин данного заблуждения, на наш взгляд, несколько. Это, во-первых, непонимание сущности математического моделирования, назначения используемых моделей, их возможностей, принимаемых при разработке допущений и границ применения. Во-вторых, выдвижение одинаковых оперативных и технических требований к моделям и задачам различного назначения, применяемым для разных уровней управления. И, наконец, в-третьих, необоснованная «абсолютизация» результатов моделирования.

Все это является следствием различного понимания военными теоретиками и должностными лицами органов военного управления проблемы моделирования вооруженного противоборства. Чтобы обоснованно обсуждать данную проблему, необходимо прежде всего определиться с основными ее составляющими: терминологией математического моделирования; классификацией математических моделей и методов прогнозирования; методикой и границами применения математических моделей; технологиями реализации математических моделей различного назначения.

В первую очередь следует уяснить, что считать математической моделью (ММ), а что информационно-расчетной задачей (ИРЗ), а также, чем отличается математическое моделирование от проведения оперативно-тактических расчетов (ОТР). В справочной литературе существует достаточно большое количество определений рассматриваемых понятий.

Так, в «Военной Энциклопедии» математическая модель трактуется как описание какого-либо явления (объекта) с помощью математической символики. В «Военном энциклопедическом словаре» математическое моделирование в военном деле сформулировано как метод военно-теоретического или военно-технического исследования объекта (явления, системы, процесса) путем создания и изучения его аналога (модели) с целью получения информации о реальной системе.

Оперативно-тактические расчеты в этом же словаре изложены как вычисления, проводимые личным составом управлений, объединений, соединений, частей и подразделений, цель которых определить количественные, качественные, временные и другие показатели для принятия решений на операцию (бой) или обоснования планирования применения войск и обеспечения управления.

Одна из самых популярных электронных интернет-энциклопедий «Википедия» дает свои формулировки понятий, относящихся к математическому моделированию. Так, задача в самой общей «канонической» форме - логическое высказывание типа: «даны заданные условия, требуется обеспечить достижение некоторой цели», а модель - логическое или математическое описание компонентов и функций, отображающих существенные свойства моделируемого объекта или процесса.

На основании приведенных в этом же источнике определений можно четко увидеть существенное различие между отдельной математической моделью, комплексом и системой моделей. Комплекс моделей - совокупность моделей, предназначенных для решения одной сложной задачи, каждая из которых описывает ту или иную сторону моделируемого объекта или процесса. Если же модели связаны так, что результаты одних оказываются исходными данными для других до получения общего результата, то комплекс обращается в систему моделей. Система моделей - совокупность взаимно связанных математических моделей для описания сложных систем, которые невозможно воспроизвести в одной модели. Для планирования и прогнозирования поведения крупных объектов разрабатываются системы моделей, построенные обычно по иерархическому принципу, в несколько уровней. Они называются многоуровневыми системами.

И, наконец, в действующем ГОСТе серии «РВ» приведены следующие определения математической модели и расчетной задачи. Математическая модель операции (боевых действий) - система математических зависимостей и логических правил, позволяющая с достаточной полнотой и точностью воспроизводить во времени наиболее существенные составляющие моделируемых боевых действий и рассчитывать на основе этого численные значения показателей прогнозируемого хода и исхода боевых действий.

Расчетная задача - совокупность математических зависимостей, алгоритмов и данных для выполнения оперативно-стратегических (оперативно-тактических) или специальных расчетов, позволяющая оценить обстановку, которая сложится в результате предполагаемых действий или рассчитать параметры управления, обеспечивающие достижение требуемого результата с вероятностью не ниже заданной.

Анализ данных определений показывает различие между ММ и ИРЗ, заключающееся в том, что первые предназначены для прогноза развития ситуации при разных вариантах исходных данных, а вторые - преимущественно для проведения прямых расчетов в интересах получения конкретного результата. Раньше ИРЗ решались в основном вручную, а ММ - на «больших» ЭВМ. С развитием средств автоматизации многие задачи были переложены в виде программ на ЭВМ, что позволило усложнить применяемый математический аппарат, количество учитываемых факторов, и привело к некоторому «стиранию» грани между ММ и ИРЗ. Это, на наш взгляд, одна из причин недоразумений по отношению к применению математического моделирования в ходе проведения оперативно-тактических расчетов.

В соответствии с руководящими документами основными функциями штабов является сбор информации и ее оценка, планирование операции (боя) и прогнозирование изменений обстановки. С планированием все достаточно ясно: оно подразумевает преимущественно решение прямых и обратных ИРЗ. А вот для оценки обстановки, прогнозирования ее изменений, а также для сравнительной оценки спланированных вариантов применения войск (сил) требуется применение разнообразных математических методов прогнозирования (рис.).

Классификация методов прогнозирования

Каждый из данных методов апробирован в различных областях управленческой деятельности и доказал свое право на существование. Но не все из них могут быть использованы в практической деятельности командиров (командующих) и штабов при организации военных действий. Это обусловлено особенностями ведения вооруженной борьбы, заключающимися в существенной неопределенности исходных данных, необходимости учитывать огромное количество факторов и высокой «стоимости» ошибочных решений. Исходя из этого методы экстраполяции тенденций и некоторые виды моделей практически никогда не используются при организации военных действий. Иное дело - экспертные методы и математическое моделирование, но и на их применение оказывают существенное влияние вышеперечисленные особенности.

Формально любой из отображенных на рисунке подходов к прогнозированию можно отнести к моделированию процессов и определению тенденций: логическому, мысленному, математическому. Но исходя из специфики моделирования вооруженного противоборства, определения ММ, применяемого в ГОСтах серии «РВ», целесообразно, говоря о моделировании, рассматривать именно математические модели, описывающие процессы вооруженного противоборства, его составных частей и отдельных форм. Далее речь пойдет преимущественно о таких моделях.

Классификация математических моделей влияет на требования к ним, на формирование перечней ММ и ИРЗ, обеспечивающих поддержку принятия решений должностных лиц органов военного управления. По своему назначению ММ принято разделять на исследовательские и штабные (табл. 1).

Таблица 1

Классификация математических моделей

Исследовательские модели предназначены как для обеспечения проведения исследований, связанных с развитием вооружения, разработкой новых способов ведения операций и боевых действий, так и для анализа результатов расчетов при заблаговременном планировании. Основное требование к ним - обеспечение необходимой точности математического описания исследуемых процессов. Менее жесткие требования предъявляются к оперативности моделирования.

Штабные модели - это математические модели операций (боевых действий), предназначенные для обеспечения практической деятельности штабов. К ним предъявляются два основных требования: первое - возможность применения в реальном режиме времени, вписывающемся в алгоритм работы штаба; второе - обеспечение существенного повышения объективности и обоснованности решений, принимаемых по управлению войсками.

По форме описания процесса вооруженного противоборства ММ подразделяются на аналитические и стохастические. И те, и другие могут быть как штабными, так и исследовательскими.

По получаемому результату моделирования модели наиболее значимо разделяются на прямые (описывающие) и прескриптивные (оптимизирующие или предписывающие). Первые позволяют ответить на вопрос: «что будет если...», вторые: «как сделать, чтобы получилось так». Наиболее часто в военном деле применяются описывающие модели. Применению прескриптивных моделей, более перспективных с точки зрения поддержки принятия решений, препятствует ряд объективных и субъективных факторов.

Объективным является то, что при большом количестве учитываемых факторов очень сложно сформулировать формальную задачу поиска оптимального решения. Не менее сложно интерпретировать полученные результаты. Субъективные факторы: нежелание должностных лиц доверять поиск решения программе, принципы работы которой им неизвестны. Встречается также мнение, что алгоритм работы прескриптивной модели можно вычислить, и, зная его, просчитать результат решения. Это мнение, несомненно, ошибочно, так как даже при известном алгоритме работы модели невозможно вычислить результат моделирования, не имея точных сведений о вводимых в модель исходных данных.

Трудно судить, насколько существенны эти факторы для разработки ММ, но факт налицо: в настоящее время для прогнозирования в военной области применяются описывающие модели. Вероятно, эта тенденция сохранится и в ближайшей перспективе.

В некоторых источниках, рассмотренных в начале статьи, высказывается мнение, что моделирование (а иногда и прогнозирование) можно заменить проведением прямых расчетов, достаточно с той или иной степенью приближения описать процесс системой уравнений. Однако в таком подходе кроется незаметный, но опасный подвох. Во-первых, некоторые процессы описать в явном виде просто невозможно. Во-вторых, описание поведения системы уравнениями в явном виде требует введения значительного количества поправочных и обобщающих коэффициентов, большинство из которых получается эмпирическим путем при обобщении статистики известных событий. Делается это в строго заданных условиях, о которых потенциальный пользователь расчетной системы в момент принятия решения знать не будет. Любое изменение в формах, методах, средствах вооруженной борьбы снижает точность системы уравнений, искажает решение задачи. Поэтому расчетные методики никогда не заменят модель, оперирующую вероятностными подходами.

Границы применения математического моделирования, перечень применяемых ММ в рамках выше приведенной классификации определяется задачами прогнозирования и оценки, решаемыми в использующих их органах военного управления, а также возможностями по предоставлению входной и потребностями в выходной информации моделей. Из анализа требований основных руководящих документов, опыта мероприятий оперативной подготовки можно определить потребности органов военного управления в применении математических моделей и представить их иерархическую структуру (табл. 2).

Предложенная классификация не является догмой, а лишь отражает потребности органов военного управления в средствах расчетно-информационной (в перспективе и интеллектуальной) поддержки и обоснования принимаемых решений. Реализация предложенных моделей по уровням управления, их многозвенная взаимоувязка по существу и является перспективой развития математического моделирования.

Несмотря на объективную необходимость использования математических моделей при организации военных действий, на их применение существенное влияние оказывают субъективные факторы, связанные с отношением должностных лиц к результатам моделирования. Следует четко понимать, что модель не средство непосредственной выработки решений на применение войск (сил) или обоснования путей развития системы вооружений, а лишь инструмент, обеспечивающий осуществление одного из этапов этого процесса - проведение сравнительной оценки качества принимаемых решений. Этот инструмент разрабатывается под определенные задачи и условия с некоторыми допущениями и имеет соответствующую область применения. Причем не всегда возможно и необходимо разрабатывать некую универсальную модель, часто целесообразнее иметь набор инструментов, применяемых для решения конкретных задач на определенных рабочих местах (уровнях управления), приспособленных к конкретным условиям работы. Только такое понимание позволит сформировать правильный подход к применению модельных технологий в органах военного управления и вывести организацию военных действий (операций, боевых действий) ВС РФ на качественно новый, соответствующий требованиям ведения современной войны уровень.

В этой связи, а также с точки зрения технологической реализации модельных технологий, наиболее целесообразной представляется классификация математических моделей относительно их включения в состав специального математического и программного обеспечения (СМПО) автоматизированных систем управления войсками (АСУВ). При таком подходе модели могут быть реализованы, во-первых, непосредственно в составе СМПО комплексов средств автоматизации (КСА) АСУВ; во-вторых - в виде отдельных программно-технических комплексов (ПТК), обеспечивающих решение конкретных задач; в-третьих - в составе стационарных или мобильных многофункциональных моделирующих центров (компьютерных центров моделирования военных действий - КЦ МВД).

Опыт разработки и эксплуатации АСУВ показывает, что в ряде случаев существует объективная необходимость включения математических моделей в состав СМПО АСУВ, например, для обеспечения сравнительного анализа вариантов применения войск при выработке замысла операции, оценки эффективности вариантов построения массированного огневого удара и др. Математические модели, функционирующие в составе специального программного обеспечения (СПО) АСУВ должны обеспечивать автоматизированный обмен информацией с базой данных системы, другими моделями и задачами, получая большую часть информации от них в автоматизированном режиме. Эти модели должны иметь предельно простой пользовательский интерфейс, обеспечивающий достаточный набор формализованных управляющих воздействий по порядку применения войск (сил) и боевых систем, а также функций по наглядному представлению результатов моделирования.

Таблица 2

Иерархическая структура математических моделей вооруженного

противоборства

Речь идет в первую очередь о штабных моделях, иногда еще называемых в специальной литературе «экспресс-моделями», хотя определение «экспресс» звучит несколько уничижительно, отражая лишь внешние потребительские качества модели - простоту управления и быстроту получения результата. В то же время штабные модели являются достаточно сложным продуктом: они адекватно описывают процесс, для моделирования которого они разрабатывались. Внешняя простота достигается длительной работой над оптимизацией вычислительных алгоритмов и пользовательских интерфейсов. Зато именно такие модели могут широко использоваться офицерами, не имеющими специальной компьютерной подготовки.

Справедливости ради следует отметить, что творческая и «штучная» работа по созданию интерфейсов программ и выработке подходов по их унификации, выполнить которую может только специалист с широким оперативным и техническим кругозором, не относится к научной деятельности. При этом отсутствие унифицированных подходов к интерфейсной реализации математических моделей и информационно-расчетных задач в работе должностных лиц существенно снижает их пользовательские свойства, затрудняет освоение должностными лицами и внедрение в деятельность органов военного управления.

Более разнообразные по функционалу, хотя и более сложные в эксплуатации модели иногда целесообразно не включать в состав СМПО АСУ В, а использовать в составе многофункциональных компьютерных моделирующих центров или отдельных специализированных ПТК. Это обусловлено следующими факторами:

сложные модели, комплексы и системы моделей могут формировать требования к вычислительной технике, не всегда обеспечиваемые средствами серийных АСУВ;

дороговизна разработки и необходимость обслуживания сложных математических моделей иногда делает нецелесообразным поставки их в органы военного управления для использования всего несколько раз в году, а иногда и реже, целесообразнее использовать одну модель в режиме перемещения в составе мобильных ПТК с собственным персоналом;

более сложные и разнообразные в управлении модели требуют для обслуживания более подготовленных специалистов, которые не всегда есть в автоматизируемых органах военного управления;

требования к составу и детализации исходных данных сложных моделей (комплексов и систем моделей) не всегда позволяют организовать их автоматизированное взаимодействие с базой данных АСУВ;

разнообразие выходной информации требует ее комплексной оценки, часто на грани науки и искусства, что может быть обеспечено только опытным специалистом в области моделирования. Более того, только специалист в области моделирования может детально знать допущения и ограничения, принятые при разработке модели, область ее применения и оценить степень влияния этих факторов на результаты моделирования. В деле оперативного (боевого) планирования, учитывая высокую цену ошибки, это немаловажное обстоятельство.

Эти факторы в совокупности с необходимостью обеспечения решения задач оперативного планирования и формирования программы вооружений обусловливают необходимость создания специализированных компьютерных центров (отдельных ПТК) моделирование военных действий (КЦ МВД) вне рамок АСУВ. Такие компьютерные центры моделирования могут быть стационарными или подвижными, оснащаться компьютерами в различной комплектации, но при этом должны обязательно соблюдаться условия возможности обмена информацией между КЦ МВД и АСУВ и обеспечения требований сохранности исходной информации АСУВ.

Стационарные моделирующие центры могут использоваться в интересах органов управления высшего звена при осуществлении стратегического планирования, организации и анализе результатов мероприятий оперативной подготовки, формировании программ вооружения, разработке мобилизационных планов и проведении других подобных мероприятий.

Мобильные КЦ МВД могут применяться для усиления штабов оперативно-стратегического и оперативного звеньев при оперативном планировании и заблаговременной подготовке операций, а также в ходе проведения мероприятий оперативной (боевой) подготовки.

Таким образом, математическое моделирование в области вооруженного противоборства целесообразно, на наш взгляд, развивать по следующим основным направлениям:

Первое - создание штабных моделей, учитывающих основные влияющие на процесс противоборства факторы, с предельно простым интерфейсом для использования в составе СПО АСУВ при проведении сравнительной оценки решений на применение войск (сил). Наряду с этим можно рассмотреть возможность внедрения моделей в состав расчетно-моделирующих комплексов в целях проведения сравнительной оценки рассчитываемых вариантов в автоматическом режиме, незаметно для пользователя.

Второе - создание специализированных ПТК, в том числе мобильных, сопрягаемых с КСА АСУВ по входным и выходным данным, для моделирования в интересах решения сложных задач и задач с ограниченным доступом к информации.

Третье - создание вне рамок АСУВ многофункциональных КЦ МВД, включающих комплексы и системы математических моделей и расчетных задач в целях обеспечения решения широкого спектра задач оценки и прогнозирования обстановки в интересах принятия военно-политических решений, планирования военных действий и строительства Вооруженных Сил.

Предложенная классификация моделей, предлагаемый понятийный аппарат и подходы к реализации ММ для органов военного управления различного уровня позволит, на наш взгляд, четко определить место и принципы использования технологий математического моделирования в ВС РФ, выработать единый взгляд на методы применения ММ в системе строительства, планирования применения, подготовки и управления войсками (силами), упорядочить процесс их разработки и внедрения в практику деятельности органов военного управления.

Анализ состояния, перспектив развития моделирования и динамики роста затрат на разработку математических моделей военных действий в ВС ведущих государств мира, показывает серьезность отношения к этому вопросу за рубежом и служит дополнительным подтверждением актуальности рассматриваемых в данной статье вопросов.

Военная Мысль. 2004. № 10. С. 21-27; 2003. № 10. С. 71-73.

Военная Мысль. 2007. № 9. С. 13-16; 2007. № 10. С. 61-67; 2008. № 1. С. 57-62.

Военная Мысль. 2005. № 7. С. 9-11; 2006. № 12 С. 16-20.

Военная Мысль. 2007. № 10. С. 61-67; 2007. № 9. С. 13-16; 2008. № 3. С. 70-75.

Военная Энциклопедия. М.: Воениздат, 2001. Т. 5. С. 32.

Военный энциклопедический словарь. М.: МО РФ, Институт военной истории, 2002. С. 1664.

http://www.wikipedia.org._

Зарубежное военное обозрение. 2006. № 6. С. 17-23; 2008. № 11. С. 27-32.

Для комментирования необходимо зарегистрироваться на сайте

Процесс создания математических моделей боевых действий трудоемок, длителен и требует использования труда специалистов достаточно высокого уровня, имеющих хорошую подготовку как в предметной области, связанной с объектом моделирования, так и в области прикладной математики, современных математических методов, программирования, знающих возможности и специфику современной вычислительной техники. Отличительной особенностью математических моделей боевых действий, создаваемых в настоящее время, является их комплексность, обусловленная сложностью моделируемых объектов. Необходимость построения таких моделей требует разработки системы правил и подходов, позволяющих снизить затраты на разработку модели и уменьшить вероятность появления трудноустранимых впоследствии ошибок. Важной составной частью такой системы правил являются правила, обеспечивающие корректный переход от концептуального к формализованному описанию системы на том или ином математическом языке, что достигается выбором определенной математической схемы. Под математической схемой понимается частная математическая модель преобразования сигналов и информации некоторого элемента системы, определяемая в рамках конкретного математического аппарата и ориентированная на построение моделирующего алгоритма данного класса элементов сложной системы .

В интересах обоснованного выбора математической схемы при построении модели целесообразно провести ее классификацию по цели моделирования, способу реализации, типу внутренней структуры, сложности объекта моделирования, способу представления времени.

Необходимо отметить, что выбор классификационных признаков определяется конкретными целями исследования. Целью классификации в данном случае является, с одной стороны, обоснованный выбор математической схемы описания процесса боевых действий и ее представление в модели в интересах получения достоверных результатов, а с другой - выявление особенностей моделируемого процесса, которые необходимо учитывать.

Цель моделирования - исследование динамики протекания процесса вооруженной борьбы и оценка показателей эффективности боевых действий. Под такими показателями понимается численная мера степени выполнения боевой задачи, которую количественно можно представить, например, относительной величиной предотвращаемого ущерба объектам обороны или наносимого противнику ущерба.

Способ реализации должен состоять в формализованном описании логики функционирования образцов вооружения и военной техники (ВВТ) в соответствии со своими аналогами в реально протекающем процессе. Необходимо учитывать, что современные образцы ВВТ - это сложные технические системы, решающие комплекс взаимосвязанных задач, которые тоже являются сложными техническими системами. При моделировании таких объектов целесообразно сохранить и отразить как естественный состав и структуру, так и алгоритмы боевого функционирования модели. Причем в зависимости от целей моделирования может потребоваться варьирование этими параметрами модели (составом, структурой, алгоритмами) для различных вариантов расчета. Данное требование определяет необходимость разрабатывать модель конкретного образца ВВТ как составную модель его подсистем, представляемых взаимосвязанными компонентами.

Таким образом, по классификационному признаку тип внутренней структуры модель должна быть составной и многокомпонентной, по способу реализации - обеспечивать имитационное моделирование боевых действий.

Сложность объекта моделирования. При разработке компонент, определяющих состав моделей образцов ВВТ, и объединении моделей образцов ВВТ в единую модель боевых действий необходимо учитывать отличающиеся на порядки характерные масштабы осреднения по времени величин, фигурирующих в компонентах.

Конечной целью моделирования является оценка показателей эффективности боевых действий. Именно для расчета этих показателей и разрабатывается модель, воспроизводящая процесс боевых действий, который условно назовем главным. Характерный временной масштаб всех остальных входящих в него процессов (первичной обработки радиолокационной информации, сопровождения целей, наведения ракет и др.) много меньше главного. Таким образом, все протекающие в вооруженной борьбе процессы целесообразно разделить на медленные, прогноз развития которых интересует, и быстрые, характеристики которых не интересуют, однако их влияние на медленные необходимо учитывать. В таких случаях характерный временной масштаб осреднения выбирается так, чтобы иметь возможность составить модель развития главных процессов. Что касается быстрых процессов, то в рамках создаваемой модели необходим алгоритм, позволяющий в моменты осуществления быстрых процессов учитывать их влияние на медленные.

Возможны два подхода к моделированию влияния быстрых процессов на медленные. Первый состоит в разработке модели их развития с соответствующим характерным временным масштабом осреднения, много меньшим, чем у главных процессов. При расчете развития быстрого процесса в соответствии с его моделью характеристики медленных процессов не меняются. Результатом расчета является изменение характеристик медленных процессов, с точки зрения медленного времени происходящее мгновенно. Для того чтобы иметь возможность реализовать этот способ расчета влияния быстрых процессов на медленные, необходимо вводить соответствующие внешние величины, идентифицировать и верифицировать их модели, что усложняет все этапы технологии моделирования.

Второй подход состоит в отказе от описания развития быстрых процессов с помощью моделей и рассмотрения их характеристик в качестве случайных величин. Для реализации этого способа необходимо иметь функции распределения случайных величин, которые характеризуют влияние быстрых процессов на медленные, а также алгоритм, определяющий моменты наступления быстрых процессов. Вместо расчета развития быстрых процессов производится выброс случайного числа и в зависимости от выпавшего значения в соответствии с известными функциями распределения случайных величин определяется значение, которое примут зависимые показатели медленных процессов, таким образом учитывается влияние быстрых процессов на медленные. В результате характеристики медленных процессов также становятся случайными величинами.

Необходимо отметить, что при первом способе моделирования влияния быстрых процессов на медленные быстрый процесс становится медленным, главным, и на его протекание влияют быстрые уже по отношению к нему процессы. Эта иерархическая вложенность быстрых процессов в медленные - одна из составляющих того качества моделирования процесса вооруженной борьбы, которое относит модель боевых действий к структурно-сложной.

Способ представления модельного времени. На практике используют три понятия времени: физическое, модельное и процессорное. Физическое время относится к моделируемому процессу, модельное - к воспроизведению физического времени в модели, процессорное - это время выполнения модели на компьютере. Соотношение физического и модельного времени задается коэффициентом K, определяющим диапазон физического времени, принимаемого за единицу модельного времени.

В силу дискретного характера взаимодействия образцов ВВТ и их представления в виде компьютерной модели модельное время целесообразно задавать путем приращения дискретных временных отрезков. При этом возможны два варианта его представления: 1) дискретное время есть последовательность равноудаленных друг от друга вещественных чисел; 2) последовательность временных точек определяется значимыми событиями, происходящими в моделируемых объектах (событийное время). С точки зрения вычислительных ресурсов второй вариант более рационален, поскольку позволяет активизировать объект и имитировать его работу только при наступлении некоторого события, а в промежутке между событиями предполагать, что состояние объектов остается неизменным.

Одной из основных задач при разработке модели является выполнение требования синхронизации всех моделируемых объектов по времени, то есть правильное отображение порядка и временных отношений между изменениями в процессе боевых действий на порядок выполнения событий в модели. При непрерывном представлении времени считается, что существуют единые для всех объектов часы, которые показывают единое время. Передача информации между объектами происходит мгновенно, и таким образом, сверяясь с едиными часами, можно установить временную последовательность всех происходивших событий. Если в модели существуют объекты с дискретным представлением времени, для формирования единых часов модели необходимо объединить множество временных отсчетов моделей объектов, упорядочить и доопределить значения сеточных функций на недостающих временных отсчетах. Синхронизировать модели объектов с событийным временем можно только явно, путем передачи сигнала о наступлении события. При этом необходима управляющая программа-планировщик организации выполнения событий различных объектов, которая и определяет требуемый хронологический порядок выполнения событий.

В модели боевых действий необходимо совместно использовать событийное и дискретное время, такое представление времени называют гибридным. При его использовании моделируемые объекты приобретают свойство изменять значения некоторых показателей состояния скачкообразно и практически мгновенно, то есть становятся объектами с гибридным поведением.

Подводя итог приведенной классификации, можно сделать вывод о том, что модель боевых действий должна представлять собой составную, структурно-сложную, многокомпонентную, динамическую, имитационную модель с гибридным поведением.

Для формализованного описания такой модели целесообразно использовать математическую схему на основе гибридных автоматов . В этом случае образцы ВВТ представляются многокомпонентными активными динамическими объектами. Компоненты описываются набором переменных состояния (внешние и внутренние), структурой (одноуровневой или иерархической) и поведением (карта поведения). Взаимодействие между компонентами осуществляется посредством посылки сообщений. Для объединения компонент в модель активного динамического объекта используются правила композиции гибридных автоматов.

Введем следующие обозначения:

sÎRn - вектор переменных состояния объекта, который определяется совокупностью входных воздействий на объект , воздействий внешней среды , внутренних (собственных) параметров объекта hkÎHk,;

Множество вектор-функций, определяющих закон функционирования объекта во времени (отражают его динамические свойства) и обеспечивающих существование и единственность решения s(t);

S0 - множество начальных условий, включающее все начальные условия компонент объекта, порождаемые функцией инициализации в процессе функционирования;

Предикат, определяющий смену поведения объекта (выделяет из всех специально отобранных состояний нужное, проверяет условия, которые должны сопутствовать наступившему событию, и принимает при их выполнении значение истина), задается множеством булевских функций;

Инвариант, определяющий некое свойство объекта, которое должно сохраняться на заданных промежутках времени, задается множеством булевских функций;

- множество вещественных функций инициализации, ставящих в соответствие значению решения в правой конечной точке текущего промежутка времени значение начальных условий в левой начальной точке на новом временном промежутке :s()=init(s());

Гибридное время, задается последовательностью временных отрезков вида , - замкнутые интервалы.

Элементы гибридного времени Pre_gapi, Post_gapi являются «временной щелью» очередного такта гибридного времени tH={t1, t2,…}. На каждом такте на отрезках локального непрерывного времени гибридная система ведет себя как классическая динамическая система до точки t*, в которой становится истинным предикат, определяющий смену поведения. Точка t* является конечной точкой текущего и началом следующего интервала. В интервале расположены две временные щели, в которых могут изменяться переменные состояния. Течение гибридного времени в очередном такте ti=(Pre_gapi,, Post_gapi) начинается с вычисления новых начальных условий во временной щели Pre_gapi. После вычисления начальных условий проводится проверка предиката на левом конце нового промежутка времени. Если предикат принимает значение истина, оcуществля-ется переход сразу во вторую временную щель, в противном случае выполняется дискретная после-довательность действий, соответствующих текущему такту времени. Временная щель Post_gapi предназначена для выполнения мгновенных дейст-вий после завершения длительного поведения на данном такте гибридного времени.

Под гибридной системой H понимается математический объект вида

Задача моделирования заключается в нахождении последовательности решений Ht={(s0(t),t, t0), (s1(t),t,t1),…}, определяющих траекторию гибридной системы в фазовом пространстве состояний. Для нахождения последовательности решений Ht необходимо проводить эксперимент или имитацию на модели при заданных исходных данных. Другими словами, в отличие от аналитических моделей, с помощью которых получают решение известными математическими методами, в данном случае необходим прогон имитационной модели, а не решение. Это означает, что имитационные модели не формируют свое решение в том виде, в каком это имеет место при использовании аналитических моделей, а являются средством и источником информации для анализа поведения реальных систем в конкретных условиях и принятия решений относительно их эффективности.

В 2 ЦНИИ МО РФ (г. Тверь) на основе представления моделируемых объектов в виде гибридных автоматов разработан имитационный моделирующий комплекс (ИМК) «Селигер», предназначенный для оценки эффективности группировок сил и средств воздушно-космической обороны при отражении ударов средств воздушно-космическо-го нападения (СВКН). Основу комплекса составляет система имитационных моделей объектов, имитирующая алгоритмы боевого функционирования реальных образцов ВВТ (зенитно-ракетный комплекс, радиолокационная станция, комплекс средств автоматизации командного пункта (для радиотехнических войск - радиолокационной роты, батальона, бригады, для зенитно-ракетных войск - полка, бригады и др.), боевой авиационный комплекс (истребительной авиации и средств воздушно-космического нападения), средства радиоэлектронного подавления, огневые комплексы нестратегической противоракетной обороны и др.). Модели объектов представлены в виде активных динамических объектов (АДО), в состав которых входят компоненты, позволяющие исследовать в динамике различные процессы при их функционировании.

Например, радиолокационная станция (РЛС) представлена следующими компонентами (рис. 1): антенная система (АС), радиопередающее устройство (РПрдУ), радиоприемное устройство (РПрУ), подсистема защиты от пассивных и активных помех (ПЗПАП), блок первичной обработки информации (ПОИ), блок вторичной обработки информации (ВОИ), аппаратура передачи данных (АПД) и др.

Композиция данных компонент в составе модели РЛС позволяет адекватно моделировать процессы приема-передачи сигналов, обнаружения эхосигналов и пеленга, алгоритмы помехозащиты, измерения параметров сигнала и др. В результате моделирования рассчитываются основные показатели, характеризующие качество РЛС как источника радиолокационной информации (параметры зоны обнаружения, точностные характеристики, разрешающая способность, производительность, помехозащищенность и т.п.), что позволяет оценить эффективность ее работы при различных условиях помехоцелевой обстановки.

Синхронизация всех моделируемых объектов по времени, то есть правильное отображение порядка и временных отношений между изменениями в процессе боевых действий на порядок выполнения событий в модели, осуществляется программой управления объектами (рис. 2). В функции данной программы также входят создание и удаление объектов, организация взаимодействия между объектами, протоколирование всех событий, происходящих в модели.

Использование протокола событий позволяет проводить ретроспективный анализ динамики боевых действий любым моделируемым объектом. Это дает возможность оценить степень адекватности моделей объектов как с использованием методов предельных точек, так и посредством контроля корректности моделирования процессов в компонентах объекта (то есть проверка адекватности методом прогона от входа к выходу ), что повышает достоверность и обоснованность получаемых результатов.

Необходимо отметить, что многокомпонентный подход позволяет варьировать их составом (например, исследовать боевую работу ЗРК с различным типом АСЦУ) в интересах синтеза структуры, удовлетворяющей определенным требованиям. Причем за счет типизации программного представления компонент, без перепрограммирования исходного кода программы.

Общим преимуществом данного подхода при построении модели является возможность оперативного решения ряда исследовательских задач: оценка влияния изменения состава и структуры системы управления (количество уровней, цикл управления и др.) на эффективность боевых действий группировки в целом; оценка влияния различных вариантов информационного обеспечения на потенциальные боевые возможности образцов и группировки в целом, исследование форм и способов боевого применения образцов и др.

Построенная на основе гибридных автоматов модель боевых действий представляет собой суперпозицию совместного поведения параллельно и/или последовательно функционирующих и взаимодействующих многокомпонентных АДО, являющихся композицией гибридных автоматов, функционирующих в гибридном времени и взаимодействующих через связи на основе сообщений.

Литература

1. Сирота А.А. Компьютерное моделирование и оценка эффективности сложных систем. М.: Техносфера, 2006.

2. Колесов Ю.Б., Сениченков Ю.Б. Моделирование систем. Динамические и гибридные системы. СПб: БХВ-Петербург, 2006.

ЗАРУБЕЖНОЕ ВОЕННОЕ ОБОЗРЕНИЕ № 11/2008, стр. 27-32

JWARS ВС США

Капитан 1 ранга Н . РЕЗЯПОВ ,

майор С. ЧЕСНОКОВ ,

капитан М. ИНЮХИН

В арсенал инструментария всех звеньев руководства ВС США уже довольно давно и прочно вошло компьютерное моделирование. С начала 2000-х годов военное руководство США выделяет средства имитации и моделирования боевых действий в число приоритетных технологий при формировании военно-технической политики. Высокая динамика развития вычислительной техники, технологий программирования, системотехнических основ моделирования различных реальных процессов обозначили огромный прорыв США в области разработки моделей и имитационных систем.

Основными направлениями развития моделирования в ВС США являются: оптимизация структуры ВС, выработка концепций боевого применения войск (сил), развитие тактики и оперативного искусства, оптимизация процесса приобретения новых образцов ВВТ, совершенствование оперативной и боевой подготовки и др. При этом в последнее время акцент делается на создание систем и моделей, направленных на решение задач в области строительства и применения объединенных и коалиционных группировок войск (сил). Примером может служить объединенная система моделирования боевых действий JWARS (Joint Warfare System), представляющая собой модель проведения военных операций объединенными группировками войск. Она позволяет моделировать наземные, воздушные, морские операции и боевые действия, действия сил специальных и информационных операций, защиту/ применение химического оружия, действия систем ПРО/ПВО на ТВД, управления и космической разведки, связи, тылового обеспечения.

JWARS - это современная конструктивная система моделирования, разработанная с использованием CASE-средств (автоматизированная разработка программного обеспечения) на языке программирования Smalltalk. Она использует событийное время и имитирует деятельность и взаимодействие военных подразделений. В рамках этой системы достаточно глубоко проработаны вопросы создания трехмерного виртуального боевого пространства, учета погодных условий и особенностей рельефа местности, тылового обеспечения боевых действий, создания четкой системы информационных потоков, а также вопросы поддержки принятия решений в системе управления и контроля.

Основным назначением JWARS является моделирование боевых действий объединенных оперативных формирований (ООФ), что должно повысить качество объединенного оперативного планирования и применения вооруженных сил, оценки боевых возможностей объединенных формирований и разработки концептуальных документов строительства ВС в целом.

Эта система позволяет осуществлять комплексный контроль процесса оперативного планирования и исполнения, а также многократную отработку выполнения одних и тех же задач, что существенно повышает возможности анализа результатов проводимых действий и выбора наиболее эффективного сценария применения сил и средств.

Возможности JWARS :

- позволяет планировать военные операции продолжительностью более 100 дней;

- временной масштаб моделирования 1:1000 (в 1 000 раз быстрее, чем реальное время);

- время инициализации модели до 3 мин.

Развитие модели осуществляется под непосредственным руководством начальника управления анализа и оценки программ. Подчеркивается значимость JWARS для разработки и проверки перспективных стратегических концепций, развития форм и способов боевого применения ООФ в условиях сетецентрических боевых действий.

Последняя версия JWARS отличается наличием модульной системы моделирования сети межтеатровых воинских перевозок, усовершенствованным олоком моделирования системы управления ООФ, возможностью моделирования ударов по мобильным целям, наличием геоинформационной и геофизической базы данных по Юго-Восточной Азии, Дальнему Востоку, Южной Азии и Южной Америке, возросшим быстродействием вследствие модернизации программного кода и внедрения новой технической базы, возможности конструирования сценария и др.

Моделирование применения ОМП в настоящее время охватывает имитацию защиты от химического оружия и оценку его воздействия на боевые подразделения и окружающую среду. В ближайшей перспективе планируется создание блоков моделирования оценки применения биологического и ядерного оружия.

Модель действий ВВС поддерживает решение около 20 видов типовых задач. Описываются процессы непосредственной авиационной поддержки, применения КР, нанесения массированных ракетно-авиаци-онных ударов (МРАУ), обеспечения ПВО районов боевых действий, уничтожения наземных/воздушных/морских целей, подавления системы ПВО противника, массированного применения БЛА, целеуказания и наведения при временных ограничениях, постановки мин с воздушных носителей, дозаправки в воздухе и т. д.

Модель действий ВМС содержит процессы поражения надводных целей, применения ПЛ против надводных сил, морской блокады, ПЛО (воздушными, подводными и надводными средствами), минной войны на море, поддержки наземных сил корабельной артиллерией, проведения морских десантных операций и др.

Модель действий ПРО/ПВО на ТВД базируется на оценке действий системы «Пэтриот»/ТХААД, «Иджис», лазерного оружия воздушного базирования. Имитируется ракетная угроза и функционирование интегрированной системы ПРО на ТВД.

Моделирование систем управления, связи, компьютерного обеспечения, разведки и наблюдения (C4ISR) основывается на ситуационной цифровой карте обстановки, имитации информационных потоков на поле боя, сборе и агрегации информации об обстановке с распознаванием целей, постановке задач средствам обнаружения, в том числе космическим, и др.

Процесс принятия решений основан на базе знаний по тактическим нормативам, а также предпочтениях лиц, принимающих решения.

Система позволяет моделировать работу средств РЭБ, оценивать процессы восстановления системы управления после воздействия противника.

При моделировании информационных операций имитируется прямое воздействие на системы связи, обнаружения и обработки информации противника.

В настоящее время невозможна оценка последствий динамического ввода информационных вирусов либо искажения информации в компьютерах или информационных потоках противника, а также отсутствует возможность вскрытия мер по введению в заблуждение (планируется реализовать в последующих версиях).

Моделирование функционирования космических сил и средств учитывает планируемую модернизацию (перспективный облик) сил и средств, процессы контроля космического пространства, имитацию противокосмических операций и информационной войны.

Тыловое обеспечение моделируется с учетом автономности, планирования перевозок сил и средств воздушным, железнодорожным, автомобильным, морским и трубопроводным транспортом, обеспечения со стороны союзников и др.

Примерами задач, решавшихся с помощью JWARS в условиях сетецентрических военных действий, являются оценка эффективности:

Защиты критически важных объектов (территория США, базы, группировки ВС на ТВД, силы и объекты союзников и др.);

Нейтрализации ОМП и средств его доставки;

Защиты информационных систем;

Мер по противодействию противнику посредством непрерывного наблюдения, слежения, массированного воздействия высокоточными воздушными и наземными средствами по критическим важным стационарным и мобильным целям;

Новых информационных технологий и инновационных концепций для разработки архитектуры «объединенной» системы управления и системы единой карты оперативной обстановки и др.

JWARS включает продукционную экспертную систему с выводом на основе решающих правил «если.., то.., иначе...». Обновление базы знаний (значений фактов, правил) о противнике осуществляется в результате информационного процесса разведки. База знаний

содержит также информацию о своих силах, результатах оценки обстановки, в том числе противником. Она предоставляет пользователям автоматически генерируемые решения, в которые можно вносить свои коррективы в интерактивном режиме. Решающие правила базы знаний являются ключевыми для динамического функционирования модели. В результате срабатывания правила каждому факту могут быть назначены одно или несколько действий. Действия выполняются, когда значение вычисленного факта становится равным определенной пороговой величине и производит изменения в состоянии базы данных.

Срабатывание правил также в автоматическом режиме генерирует запросы к системе разведки, которая выдает нотификации (ответы) на эти запросы. Работа правил определяет динамику поведения модели во времени. Генерируемые системой разведки ответы оцениваются критерием сатисфакции (степени удовлетворения запроса). В случае низкого значения коэффициента удовлетворения запрос переформулируется с учетом взаимозависимости между запросами и состоянием оперативной обстановки.

При оценке оперативной обстановки используется цифровая географическая карта с нанесенной сеткой координат (Common Reference Grid). Для каждой ячейки координатной сетки, соответствующей участку суши, рассчитывается значение показателя, характеризующего степень контроля ситуации своих сил и противника, на базе вычисления «силы влияния» по определенной методике. В результате каждая ячейка окрашивается в синий или красный цвет.

Модель процессов обнаружения и классификации объектов (целей) носит стохастический характер, зависящий от действий сил противника, видимости, степени радиоэлектронного противодействия, характера местности. На основе рассчитанных вероятностей определяется количество обнаруживаемых сил и средств противника из реально присутствующих, затем моделируется вероятностный процесс распознавания/классификации целей, в результате чего они соотносятся, например, либо с конкретным типом образца ВВТ, либо лишь с определенным классом образцов. Затем формируется итоговый доклад работы средства обнаружения.

Процесс ассоциации и корреляции результатов работы различных разведывательных средств в условиях единого информационного пространства заключается в следующем:

1. Результаты обнаружения каждого средства разведки наносятся на ситуационную карту.

2. Экстраполируются позиции каждого из ранее обнаруженных объектов во времени к моменту поступления новых докладов о результатах работы средств разведки.

3. На основе расчета расположения «центра масс» ранее обнаруженных объектов производится отбор вероятных кандидатов для ассоциации с объектами, информация о которых содержится во вновь поступивших докладах о результатах работы средств разведки.

4. Вычисляется вероятностная величина ассоциации объектов.

5. На базе относительной величины вероятности ассоциации определяется, является ли объект вновь обнаруженным из ранее известных или новым объектом, обнаруженным впервые.

Характер алгоритмов, используемых в JWARS:

1. Вероятностный (стохастический) процесс (Монте-Карло) - вычисления на основе генераторов случайных чисел, дискретные выходные величины (моделирование процессов обнаружения, планирование ударов СВН по наземным целям, ПРО/ПВО на ТВД, минная война на море, борьба с ПЛ, противоборство надводных сил флотов и т. д.).

2. Детерминированные вычисления (аналитические и на основе формул теории вероятностей). Возможно моделирование процессов применения и защиты от ОМП, маневрирования силами и средствами.

Свойства модели JWARS, характерные для условий сетецентрических военных действий:

Возможность динамически в интерактивном режиме реагировать на происходящие события исходя из восприятия ситуации каждой стороной на базе анализа оперативной обстановки;

Создание основы для принятия решения с использованием аналитической оценки сложившейся ситуации;

Осуществление высокой степени координации/синхронизации действий командующего ООФ с действиями подчиненных командиров во всех звеньях руководства;

Интеграция разведывательной информации для приятия решений;

Моделирование поведения «ключевых объектов» (centers of gravity) - военных и экономических - в отношении состояния ВПР противника;

Оценка реализации конечной цели военной операции (end state), например в виде изменения политики руководства государства;

Описание агрегированных критериев достижения победы (географических -отсутствие подразделений противника на определенной территории, желаемого соотношения сил - избежание потерь своих сил и союзников, нанесение поражения противнику в течение определенного времени);

Определение степени достижения целей военной операции.

Программно система JWARS состоит из трех модулей: функционального, имитационного и системного, которые объединены в единый комплекс. Функциональный модуль содержит прикладное программное обеспечение, позволяющее моделировать боевые функциональные возможности. Специальное программное обеспечение имитационного модуля создает виртуальное изображение боевого пространства. Системный модуль обеспечивает функционирование аппаратных средств системы JWARS и создает человеко-машинные интерфейсы обмена данными, с помощью которых осуществляется ввод исходных данных и получение результатов моделирования.

Функциональный модуль. Основным элементом системы JWARS является объект

боевого пространства - Battle Space Entity (BSE). Номинальный уровень детализации: батальон для общевойсковых операций, эскадрилья для воздушных операций, корабль для морских операций и разведывательные платформы для систем разведки и наблюдения. Вспомогательными объектами боевого пространства выступают объекты инфраструктуры (порты, аэродромы и т. п.), пункты управления (штабы, командные пункты, узлы связи и т. п.). Объекты боевого пространства характеризуются статическими (например, радиус поражения ударных средств) и динамическими (в частности, координаты местоположения) свойствами. Данные также включают информацию о взаимодействии объектов друг с другом и внешней средой.

Взаимодействие объектов боевого пространства в системе JWARS реализуется с помощью различных алгоритмов, которые меняются в зависимости от характера моделируемой деятельности, функциональных возможностей модели, с которой алгоритм связан, и наличия данных. Все взаимодействия между объектами боевого пространства в JWARS представляют собой события моделирования. Значимость отдельных событий может изменяться от относительно низкой до очень высокой.

Имитационный модуль. Этот модуль содержит средства имитации необходимой инфраструктуры, разработанные объектно-ориентированным методом, что обеспечивает их модульность и, следовательно, достаточную гибкость, необходимую для оперативного внесения изменений в виртуальное боевое пространство.

Система JWARS предъявляет жесткие требования к хранению и обработке данных. Для соответствия этим требованиям необходима надежная система управления базами данных. В JWARS для этих целей используется система управления базами данных (СУБД) ORACLE, которая служит для хранения всей информации, в том числе как входной, так и выходной.

Подобно другим имитационным системам последнего поколения JWARS в обязательном порядке поддерживает стандарты HLA-архитектуры.

Системный модуль. Он включает аппаратные средства системы JWARS, с помощью которых пользователи осуществляют моделирование. Человеко-машинный интерфейс используется при разработке сценариев боевых действий, ведении разведки боевого пространства, осуществлении боевого управления и контроля, а также при проведении анализа результатов.

Имитация широкого спектра военных подразделений в JWARS обеспечивается применением баз знаний о событийных данных, правилах и причинно-следственных связях, которые в совокупности позволяют аналитически описать положение своих формирований и войск (сил) противника, а также внешние условия. По заявлениям разработчиков, сравнительно небольшой набор причинно-следственных связей обеспечивает возможность моделирования различных военных операций с достаточно высокой степенью реалистичности без вмешательства человека.

Более ранние версии системы JWARS позволяли учитывать такие факторы, как уровень подготовки личного состава и его морально-психологическое состояние. В результате имелись возможности по созданию подразделений разного уровня боеспособности, с различными личными качествами командиров, такими как склонность к авантюризму, обеспокоенность некачественным решением поставленной боевой задачи и др. Эти характеристики дают определенную гибкость при создании стратегии поведения тех или иных подразделений. В последних версиях JWARS была установлена жесткая иерархия командной линии постановки задач, которая позволила в целом имитировать реальную оценку выполнения задач подчиненными подразделениями и вырабатывать оптимальные варианты их боевого применения. Другими словами, вышестоящие инстанции ставят боевую задачу и вводят ограничения для ее решения.

Главная цель создания причинно-следственных связей состоит в том, чтобы в автоматизированном режиме воспроизводить поведение подразделения исходя из складывающейся боевой обстановки. Есть возможность применения мастера создания причинно-следственных данных для выработки неограниченного числа новых правил.

Так как правила могут быть сохранены как данные, то легко формировать наборы правил, не изменяя при этом программного кода системы JWARS.

Самые простые правила JWARS используют элементарные логические отношения (больше чем, и, или, и т. д.), в то время как более сложные рассуждения о том, благоприятна ли ситуация или нет, строятся на основе более сложных отношений (если, то, иначе).

Одной из тенденций развития этого инструментария системы JWARS будет реализация в скором времени возможности построения логических причинно-следственных правил на основе математического аппарата нечеткой логики.

Для облегчения применения пользователем нечетких правил будет реализована система автоматизированной помощи и интуитивно понятного графического интерфейса.

Подразделения в системе JWARS имеют разнообразные возможности и могут выполнять различные действия или задачи одновременно, если они не противоречат друг другу (например, оставаться на месте и передвигаться). Действия подразделения могут быть изменены в зависимости от полноты данных о ситуации. Например, сталкиваясь с превосходящими силами противника, подразделение, обладающее неполной информацией относительно местоположения других дружественных союзных сил, может отступить, пока ситуация не станет более определенной. Чем более сомнительна ситуация, тем раньше будет начато отступление. Как только ситуация определится, могут быть предприняты специальные действия, соответствующие моменту. Подразделение должно использовать все имеющиеся в его распоряжении ресурсы для того, чтобы решить поставленные задачи, не нарушая ограничений, например, касающихся числа потерь личного состава и техники.

В более ранних версиях JWARS, в которых не было системы причинно-следственных связей на тактическом уровне, отмечались случаи, когда в процессе моделирования боевые подразделения вместо вступления в бой продвигались к своим целям, лишь отвечая огнем. Встречались также случаи, когда подразделения неуместно вступали в бой. База знаний причинно-следственных связей позволила улучшить возможности по оценке ситуации и вносить изменения в варианты боевого применения подразделений. Как показано на рисунке на см. ниже, подразделение атакует противника, сближается с ним, уничтожает его или заставляет отступить, а затем возобновляет выполнение первоначального задания. Тем временем подразделения обеспечения, как свои, так и противника, оценивают ситуацию как опасную и пытаются не попадать в зону ведения огня.

Правила JWARS могут быть легко связаны с определенными типами подразделений. Это позволяет пользователям формировать новые подразделения и автоматически назначать им соответствующие наборы правил и действий, основанные на различных комбинациях характеристик. Любое подразделение, созданное как боевое (бронетанковое, пехотное и т. п.), может унаследовать эти правила. Однако некоторые правила для небольших подразделений (группы глубинной разведки, группы специального назначения) могут быть более важными по отношению к общим боевым правилам.

Для обеспечения действий небоевых подразделений разрабатываются соответствующие правила, которые, например, заставляют их менять курс, чтобы избежать столкновений с противником. Боевые и небоевые подразделения, подчиняясь приказу общего начальника о перемещении в определенное местоположение, определяют свой маршрут на основе имеющихся правил. В связи с этим возможны существенные различия в их маршрутах.

Практика использования JWARS показывает, что наборы нечетких правил - это хороший инструмент для принятия сложных решений, так как они не только обеспечивают возможность выбора среди предопределенных вариантов действий, но и позволяют генерировать новые. Однако в этой системе в основном все еще используются стандартные, а не нечеткие правила в связи с полнотой наборов стандартных правил и их простотой использования при принятии структурированных решений. Большинство экспертов считает, что стандартные правила гораздо проще формулировать. Однако в перспективных версиях JWARS будут улучшены инструменты редактирования и автоматизированной проверки нечетких правил с целью облегчения работы с ними.

Один из ключевых аспектов деятельности военных подразделений - совместные действия. Поскольку одна из главных функций системы - это оценка эффективности действий различных структур, совместные действия должны быть очень гибким компонентом модели. Например, обеспечение ресурсами подразделений в JWARS может осуществляться из многочисленных источников, часть из которых в определенных условиях обстановки предпочтительнее, но при этом любой из них отвечает минимальным требованиям. Понимание этого компромисса будет главной задачей применения баз знаний в областях совместного использования ограниченных ресурсов. Подразделения в системе JWARS не договариваются о совместных действиях и не формируют временные коалиции, а запрашивают дополнительные ресурсы и используют запасы, основываясь на оценке ситуации. Таким образом, подразделение, участвующее в боевых действиях, может запросить дополнительную огневую поддержку и получить ее от одного или более источников в зависимости от расставленных приоритетов. При следующем запросе в качестве обеспечивающего может выступить другое подразделение или вид оружия, но в любом случае поддержка будет осуществляться, пока не исчерпаны все ресурсы.

В целом необходимо отметить, что развитие систем моделирования и имитации в США рассматривается как один из основных факторов обеспечения эффективности строительства и применения ВС. Громадный потенциал, накопленный в данной области, уже сейчас оценивается как значительно опережающий возможности других стран мира в этой сфере. В перспективе ожидается дальнейшее глобальное комплексирование моделей и внедрение систем виртуальной реальности (искусственного многомерного боевого пространства) на базе телекоммуникационных сетей, призванных обеспечить доступ пользователей как к оперативной, так и физической моделируемой среде, стандартизированным моделям и базам данных, а также к различного рода сценариям. Перспективные системы моделирования боевых действий будут имитировать применение ВС на любом континенте, на море, в воздухе и космическом пространстве, весь спектр их задействования (включая миротворческие операции, борьбу с терроризмом и т. п.). Системы будущего смогут с высокой степенью точности моделировать действия на фоне искусственно созданной боевой обстановки, воспроизводящей особенности любого ТВД. В качестве противника будут выступать как полностью, так и частично компьютеризированные «аналоги» реальных войсковых формирований.

По степени задействования человека зарубежные специалисты четко разделяют все средства моделирования и имитации на натурные, виртуальные и конструктивные. Конструктивные средства предполагают применение виртуальных войск (сил) в виртуальном боевом пространстве.

Под HLA-архитектурой понимается структура имитационной системы на уровне взаимосвязей отдельных компонентов, а также стандарты, правила и спецификации интерфейсов, определяющие взаимодействие моделей при разработке, модификации и функционировании.

Для комментирования необходимо зарегистрироваться на сайте

«Военная мысль» №5.2004г.

ВОЕННАЯ ТЕОРИЯ И ПРАКТИКА

Полковник А.А. ЕГОРОВ, кандидат военных наук

В МОДЕЛИРОВАНИИ, как и во всякой творческой деятельности, возможны различные концепции построения математических моделей, в том числе и те, которые характеризуются новаторскими идеями, предполагающими отступление от общепринятых принципов и правил моделирования. Это, например, попытка формализации мыслительной и психологической деятельности военачальников и военнослужащих воюющих сторон, применение ситуационного моделирования и др. Сегодня разработано большое количество математических моделей, различных по структуре и содержанию, но все они предназначены для решения практически одних и тех же задач.

Несмотря на множественность взглядов на способы моделирования, математические модели все же имеют некоторые сходные черты, которые позволяют объединять их в отдельные классы. Существующая классификация математических моделей боевых действий (операций) объединения ВВС учитывает следующие признаки: целевую направленность; способ описания функциональных связей; характер зависимостей в целевой функции и ограничениях; фактор времени; способ учета случайных факторов. Хотя эта классификация условна и относительна, она все же позволяет привести наши знания о моделировании в определенную систему, сравнить модели, а также выработать перспективные направления их развития.

Однако данная классификация моделей боевых действий (операций) не дает полного представления о методах построения моделей, предназначенных для поиска наилучших вариантов ведения боевых действий (операций) объединения ВВС, о иерархической структуре таких моделей, о полноте учета в них различного «рода» и «вида» неопределенностей, оказывающих доминирующее влияние на ход и исход моделируемых боевых действий (операций). Чтобы убедиться в этом, достаточно провести анализ существующей классификации моделей боевых действий (операций) объединения ВВС. Согласно ей в зависимости от целевой направленности математические модели боевых действий (операций) принято подразделять на «оценочные» и «оптимизационные».

В оценочных (описательных) моделях элементы замысла (решения, плана, варианта) предполагаемых действий сторон являются заданными, то есть входят в состав исходной информации. Итогом моделирования являются расчетные результаты действий сторон в боевых действиях (операциях). Такие модели чаще всего называют моделями оценки эффективности боевых действий (операций). Для них выработка рациональных способов применения сил и средств не является основной задачей.

В оптимизационных (оптимизирующих, нормативных) моделях конечная цель состоит в определении оптимальных способов ведения боевых действий (операций). Основу этих моделей составляют математические методы оптимизации. По сравнению с оценочными моделями оптимизационные представляют наибольший интерес для планирования боевых действий (операций), поскольку они позволяют не только провести количественную оценку эффективности вариантов ведения боевых действий (операций), но и осуществлять поиск наиболее эффективных вариантов для конкретной обстановки.

Так как сегодня отсутствует единый метод оптимизации, позволяющий учесть весь спектр причинно-следственных связей боевых действий (операций) объединения ВВС, существующие модели поиска наилучших вариантов применения войск (сил) структурно представляют собой комбинацию различных математических методов оптимизации. Особенность построения таких комбинированных моделей состоит в том, что задача моделирования боевых действий расчленяется на ряд подзадач, каждая из которых решается давно апробированным классическим методом оптимизации. Например, подзадачи распределения авиационных ударных средств по объектам поражения и подзадачи распределения средств ПВО по воздушным целям решаются с использованием методов нелинейного программирования, а подзадачи построения маршрутов полета к объектам поражения методом динамического программирования.

Однако сочетание в модели методов оптимизации не позволяет достичь основной цели моделирования боевых действий (операций) определить наилучший способ применения войск (сил), поскольку такой подход не дает возможности в полной мере учитывать глубокую взаимосвязь процессов, характеризующих ход вооруженного противоборства. Это обусловлено тем, что данные подзадачи имеют различные условия решения. Например, подзадача распределения ударных авиационных средств по наземным целям решается отдельно от подзадачи определения оптимального (рационального) способа прорыва ПВО. Вместе с тем это взаимосвязанные вопросы, поскольку от степени прорыва ПВО противника зависит величина потерь в ходе боевого вылета нашей ударной авиации, которая как раз и подлежит распределению по объектам авиационного удара.

Чтобы обеспечить комплексную оптимизацию действий войск (сил) в каждом эпизоде моделируемых боевых действий (операций), предложен новый метод построения моделей метод субоптимизации. Он предусматривает поиск рациональных способов ведения боевых действий (операций) «сверху вниз» последовательно на каждом из уровней управления, но в рамках общего замысла боевых действий (операций). Неоспоримым достоинством субоптимизации является то, что на каждом уровне управления более детально выявляются факторы и условия боевых действий соединений и частей и выбираются наиболее разумные способы их действий.

Таким образом, учитывая потребность командующих и штабов объединений ВВС в эффективном обеспечении поиска рациональных вариантов ведения боевых действий (операций), необходимо ввести новую классификацию оптимизационных моделей боевых действий (операций) объединения ВВС, которая предусматривает разделение моделей на комбинированные и субоптимизационные. Это может помочь пользователям значительно расширить представление об особенностях построения и функционирования моделей, предназначенных для поиска рациональных способов ведения боевых действий (операций).

Иерархичность принятия решения на боевые действия (операцию) не может не найти отражения при построении математических моделей боевых действий (операций) объединения ВВС, поскольку парадигмой построения моделей является максимальное отражение моделируемой действительности.

Однако парадигму моделирования разработчики существующих моделей оперативного уровня понимают односторонне, а именно: модели строят только методом детального воспроизведения воздушных, противовоздушных боев, составляющих основное содержание боевых действий (операций). При этом не уделяется должного внимания детальному воспроизведению иерархической сущности принятия решений на всех уровнях управления, что предоставляет командирам соединений и частей возможность проявлять разумную инициативу, но в рамках общего замысла боевых действий (операций) объединения.

Модели прямого воспроизведения только лишь воздушных и противовоздушных боев можно отнести к разряду одноуровневых моделей. Но поскольку в рамках тактического уровня («на поле» тактического уровня) решаются задачи и оперативного уровня, математическая модель становится громоздкой и неудобной для практического использования. Применение таких моделей сопряжено, во-первых, с необходимостью подготовки большого объема исходных данных, во-вторых, со снижением оперативности непосредственного моделирования боевых действий (операций) и, в-третьих, со сложностью восприятия полученных результатов моделирования.

Структура многоуровневых математических моделей боевых действий (операций) представляет собой целостную систему функционально взаимосвязанных подмоделей (агрегатов) различного уровня, которые взаимосвязаны не только горизонтальными отношениями между собой, но и отношениями подчиненности. Композиционный подход в многоуровневых моделях можно рассматривать как один из перспективных путей их совершенствования с сохранением требуемой степени детализации моделирования боевых действий (операций). Система подмоделей различного уровня управления создает благоприятные условия для моделирования боевых действий (операций) при параллельном или комбинированном методах планирования боевых действий. Оперативность планирования повышается в основном за счет подмоделей тактического уровня. Подготовка исходных данных, моделирование и трактовка его результатов на подмоделях тактического звена осуществляются параллельно соответствующими командирами и их штабами.

Предлагаемый подход к построению математических моделей боевых действий (операций) объединения ВВС, предусматривающий применение метода детального воспроизведения иерархической сущности принятия решений на боевые действия (операцию), позволил ввести еще один признак классификации математических моделей по иерархической структуре. Согласно этому признаку математические модели могут классифицироваться на одноуровневые и многоуровневые.

В существующей классификации математических моделей боевых действий (операций) важное место занимает классификация по способу описания функциональных связей между параметрами (процессов функционирования элементов системы). В соответствии с этим признаком математические модели подразделяются на аналитические и имитационные.

В аналитических моделях процессы функционирования элементов системы описываются в виде некоторых функциональных соотношений или логических условий. Наиболее полно исследование процесса можно провести, если известны явные зависимости, связывающие выходные характеристики с начальными условиями и входными переменными системы. Однако такие зависимости удается получить только для сравнительно простых моделей или при весьма жестких ограничениях, накладываемых на условия моделирования, что является неприемлемым для моделирования боевых действий (операций) объединения ВВС.

Аналитические модели в зависимости от вида применяемых в них аналитических зависимостей (целевая функция и ограничения) принято классифицировать на линейные и нелинейные. Если целевая функция и ограничения линейные, то модель называют линейной. В противном случае модель нелинейная. Например, модели, в основе которых лежит метод линейного программирования, являются линейными, а в моделях, построенных на основе методов максимального элемента или динамического программирования, целевая функция и (или) ограничения нелинейны.

В имитационных моделях имитируются (копируются) элементарные явления (бои, авиационные удары, специальные боевые полеты), составляющие основное содержание боевых действий (операций) с сохранением их логической структуры и последовательности протекания (во времени), что позволяет в определенные моменты времени оценить их характеристики. Имитационные модели позволяют достаточно просто учитывать такие факторы, как наличие дискретных и непрерывных элементов, нелинейные характеристики элементов системы, многочисленные случайные воздействия и др. В настоящее время имитационное моделирование наиболее эффективный и часто единственно доступный метод исследования таких сложных систем, как боевые действия (операции) объединения ВВС.

В зависимости от учета фактора времени модели боевых действий (операций) подразделяются на статические, динамические, непрерывные и дискретные.

Статические модели служат для описания боевых действий (операций) в какой-либо момент времени. Они отражают определенный «временной срез» боевых действий (операций). Поэтому статические модели применяются для исследования наиболее важных этапов боевых действий (операций). Как правило, это начальный этап, от исхода которого в значительной степени зависят дальнейший ход событий и конечный результат операции.

Динамические модели описывают боевые действия (операцию) в развитии. Это позволяет выявлять тенденции развития боевых действий (операций), факторы и взаимосвязи, которые, на первый взгляд, не оказывают существенного влияния на моделируемый процесс, но могут стать важным предметом рассмотрения. Тенденция развития динамических моделей боевых действий (операций) явно направлена на усиление их роли в исследовании способов применения войск (сил) сторон. Благодаря способности отражать преемственность между отдельными эпизодами боевых действий (операций) динамические модели нашли достойное применение для решения задач долгосрочного планирования и прогнозирования применения войск (сил).

Математические модели боевых действий (операций) с непрерывным временем моделирования характеризуются тем, что их переменные и выходные параметры изменяются непрерывно, без скачков и последовательно принимают все возможные вещественные значения на всем временном интервале. В непрерывных моделях для нахождения промежуточных значений используют интерполяцию. Так как она предусматривает нахождение промежуточных значений функции, то в основе модели должен лежать аналитический метод, обеспечивающий функциональную зависимость исходных и конечных величин. Аналитические методы наименее подходят для описания всей совокупности факторов боевых действий (операций) объединения ВВС, поэтому непрерывные модели не нашли широкого применения для поиска способов применения войск (сил).

Довольно большое распространение в моделировании боевых действий (операций) объединений ВВС получили дискретные модели. Главное достоинство последних состоит в том, что для их построения необязательно иметь аналитическую зависимость между входными и выходными величинами и можно использовать имитационный метод моделирования.

В дискретных моделях все процессы (входные и внутренние) отличаются скачкообразной, резко выраженной сменой конечного числа состояний: входных, выходных и внутренних. Продвигаясь в дискретной модели боевых действий (операций) последовательно от эпизода к эпизоду с заданным временным шагом моделирования, командующий и его штаб получают комплексное, системное представление о процессах, происходящих в ходе боевых действий (операций). Величина шага моделирования варьируется и может выбираться исходя из требуемой глубины моделирования отдельных эпизодов. Если необходимо глубже изучить тот или иной момент операции, величина шага уменьшается.

На развитие и исход боевых действий (операций) объединения ВВС влияет большое число факторов, имеющих в основном вероятностную природу. В зависимости от способа учета случайных факторов математические модели боевых действий (операций) принято классифицировать на детерминированные, стохастические (вероятностные) и комбинированные.

Однако данная классификация требует важного уточнения, касающегося стохастических (вероятностных) математических моделей боевых действий (операций). Название класса «стохастические (вероятностные) модели» не дает полного представления о способах учета в моделях других «видов» и «родов» неопределенностей. Чтобы уточнить классификацию математических моделей боевых действий (операций) по способу учета случайных факторов, рассмотрим подробно компоненты этого класса.

Характерной особенностью детерминированных моделей боевых действий (операций) является то, что для данной совокупности входных значений модели всегда получается единственный результат. Каждый выбранный командующим объединения ВВС способ применения войск (сил) приводит к строго определенным последствиям, поскольку в ходе моделирования пренебрегают случайными, заранее непредвиденными воздействиями.

Детерминированные модели можно рассматривать как сознательное упрощение реальной действительности, носящей на самом деле неопределенный характер. До того времени, когда в штабах стали применять мощные вычислительные средства, детерминированные модели были основным инструментом оценки эффективности боевых действий (операций). Вся стохастическая неопределенность «пряталась» в исходные данные, в частности в величины вероятностей поражения воздушных целей, наземных объектов, вследствие чего вероятностная задача становилась детерминированной и решалась обычными математическими методами.

Чтобы не усложнять учет неопределенностей, обусловленных слабо предсказуемыми действиями противника, в детерминированных моделях исследовались наиболее вероятные (как правило, типовые), по мнению военных экспертов, варианты применения противником своих войск (сил). Поэтому детерминированные модели можно считать лишь одним из этапов научного изучения вооруженного противоборства.

Наиболее перспективным классом моделей являются недетерминированные модели, поскольку по сравнению с детерминированными позволяют исследовать большее количество возможных вариантов действий противника в ходе ведения боевых действий (операций) объединения ВВС. Необходимо подчеркнуть, что именно недетерминированные, а не стохастические (вероятностные) модели, как это принято в практике моделирования боевых действий (операций). Данное уточнение является очень важным. Прежняя классификация моделей боевых действий (операций), по сути дела, игнорирует наличие другого типа неопределенностей нестохастических (реальных). К этому типу неопределенности относят неопределенность природы, то есть внешней среды, неопределенность целей (степень соответствия желаемого результата реальным возможностям), неопределенность действий противника.

Нестохастические неопределенности вооруженного противоборства, особенно неопределенности действий противника, играют чуть ли не решающую роль в моделировании боевых действий (операций). Столкновение воюющих сторон, преследующих противоположные цели, оказывает существенное влияние на сценарий развития боевых действий (операций). Для каждого такого сценария командующий и его штаб и выбирают рациональный способ применения своих войск (сил). В какой-то степени нестохастическая неопределенность является первичной по отношению к другому роду неопределенности стохастической, поскольку сторонами могут быть выбраны такие варианты действий, которые снижают количество случайных элементарных событий.

В недетерминированных моделях реалистичнее по сравнению с детерминированными моделями отражается комплексное влияние на ход и исход боевых действий (операций) нестохастических и стохастических неопределенностей. Влияние этих неопределенностей в недетерминированных моделях оценивается с учетом наиболее существенных факторов, обусловливающих проявление этих неопределенностей. Так, для учета нестохастической неопределенности предусматривается, что противник практически не ограничен в выборе вариантов способов применения своих войск (сил). Для исследования стохастических неопределенностей случайные процессы, связанные с поражением (обнаружением, радиоэлектронным подавлением) воздушных целей, наземных объектов, воспроизводятся с учетом конструктивных ошибок средств поражения (обнаружения), дальности до цели и ее ракурса, возможности выполнения воздушной целью противоракетного маневра, маскировки наземных объектов поражения, электромагнитной обстановки и т.д.

По способу учета случайных факторов кроме детерминированных и недетерминированных моделей следует выделить класс комбинированных моделей. В них используются приемы учета неопределенностей, характерные как для детерминированных, так и недетерминированных моделей. Среди комбинированных моделей можно выделить те, в которых наиболее глубоко исследуется влияние на результат моделирования боевых действий (операций) стохастической неопределенности, либо наоборот оцениваются слабо предсказуемые действия противника, а вероятностная природа элементарных событий поражения (обнаружения) воздушных целей, наземных объектов учитывается в исходных данных в соответствующих величинах исходных вероятностей.

С точки зрения учета нестохастических неопределенностей математические модели можно классифицировать на модели, построенные на методах теории игр, и ситуационные (военные игры). Их принципиальное отличие состоит в одном важном ограничении, а именно предположении в моделях теории игр полной («идеальной») разумности противника. Расчет на разумного противника лишь одна из возможных позиций в конфликте, но в теории игр именно она кладется в основу. В реальном конфликте зачастую выбор рационального способа применения войск (сил) состоит в том, чтобы угадать слабые стороны противника и своевременно воспользоваться ими.

Именно поэтому наибольшую популярность приобретают ситуационные модели (военные игры). Как и в реальных боевых действиях (операций), в ситуационных моделях предусматривается, что в их ход в любой момент может вмешаться человеческий фактор. Причем игроки обеих сторон практически не ограничены в выборе стратегии своего поведения. Каждый из них, выбирая свой очередной ход, может в зависимости от сложившейся обстановки и в ответ на предпринятые оппонентом шаги принимать то или другое решение. Затем он приводит в действие математическую модель, которая показывает, какое ожидается изменение обстановки в ответ на это решение и к каким последствиям оно приведет спустя некоторое время. Последствиями могут быть возможное количество потерь сторон, количество подавленных постановщиками помех средств ПВО, ударных средств, пунктов управления и связи и т.д. Следующее «текущее решение» принимается уже с учетом реальной новой обстановки. В результате рациональное решение выбирается после многократного повторения такой процедуры.

Важной особенностью игровых и ситуационных моделей является стремление глубоко рассмотреть все возможные виды действий и противодействий, выявить и изучить возможные варианты применения войск (сил) под воздействием противника.

В зависимости от количества сторон, участвующих в моделировании боевых действий (операций), нестохастические модели можно подразделить на двусторонние («парные») и многосторонние («множественные»), сочетаний и типов которых существует множество, включая модели, связанные с участием большого количества игроков и многих посредников. Участниками «множественных» моделей могут быть не только непосредственные противники, но и представители войск (сил), взаимодействующих с объединением ВВС, посредники и т.д. В качестве посредников могут выступать независимые военные эксперты, имеющие возможность вмешиваться в необходимых случаях в ход моделирования боевых действий (операций).

С точки зрения учета стохастической (вероятностной) неопределенности математические модели боевых действий (операций) можно подразделить на вероятностные и статистические. Мотивацией такой классификации является различие задач математической статистики и теории вероятностей.

Задачи математической статистики в известной мере являются обратными по отношению к задачам теории вероятностей (несмотря на то что она основана на понятиях и методах теории вероятностей). В теории вероятностей считаются заданными вероятностные характеристики случайных событий поражения (обнаружения, радиоэлектронного подавления) воздушных целей, наземных объектов. По заданным характеристикам рассчитываются эффективности боевых действий (операций), например: математическое ожидание числа сохраненных объектов, математическое ожидание числа пораженных воздушных целей и т.д.

В математической статистике исходят из того, что вероятностная модель не задана (или задана не полностью), а в результате машинного эксперимента стали известны реализации случайных событий. На основе этих данных математическая статистика подбирает подходящую вероятностную модель для получения вывода о рассматриваемых явлениях, связанных с поражением (обнаружением, подавлением) воздушных целей, наземных объектов.

На ранних этапах математического моделирования, в том числе моделирования боевых действий (операций), вероятностный подход являлся наиболее популярным методом учета стохастической неопределенности. Это обусловлено тем, что объем вычислений статистических методов по сравнению с вероятностными методами чрезмерно велик. Для получения обоснованных результатов моделирования с помощью статистических методов требуются быстродействующие ЭВМ.

По мере развития вычислительной техники статистические методы получают все большее применение для учета стохастической неопределенностей боевых действий (операций). Статистика вычислительного эксперимента по поражению (обнаружению) воздушных целей, наземных объектов, полученная в ходе моделирования боевых действий (операций), содержит в себе информацию об условиях проведения эксперимента: конструктивные ошибки средств поражения (обнаружения); дальность до цели и ее ракурс; возможность выполнения воздушной целью противоракетного маневра; маскировка наземных объектов поражения; электромагнитная обстановка. В вероятностных моделях вероятностные характеристики случайных явлений поражения (обнаружения, подавления) воздушных целей, наземных объектов должны быть заданы заранее, что является затруднительным, поскольку невозможно достаточно точно спрогнозировать те условия обстановки, в которых будет осуществляться поражение (обнаружение) воздушных целей, наземных объектов.

Таким образом, можно привести уточненную классификацию математических моделей боевых действий (операций) объединения ВВС**, которая может быть осуществлена по следующим признакам (табл.):

целевой направленности; способу построения оптимизационных моделей; иерархической структуре; способу описания функциональных связей; характеру зависимостей в целевой функции и ограничениях; учету фактора времени; способу учета случайных факторов; учету нестохастических неопределенностей; количеству участвующих в моделировании сторон; учету стохастических неопределенностей. В таблице новые и уточненные классы математических моделей выделены жирным шрифтом.

Основной направленностью уточненной классификации является установление четких границ между моделями боевых действий (операций), а главное выявление тенденций развития математического моделирования таких сложных систем, какими являются модели боевых действий (операций) объединения ВВС. В результате классификации установлено, что основными тенденциями математического моделирования боевых действий (операций) являются: во-первых, разработка субоптимизированных математических моделей, предназначенных для поиска оптимальных вариантов ведения боевых действий (операций) объединения ВВС; во-вторых, разукрупнение крупномасштабной задачи моделирования боевых действий (операций) за счет применения метода детального воспроизведения иерархической сущности принятия решений на боевые действия (операцию); в-третьих, создание класса моделей, в которых корректно учитывается воздействие как стохастических неопределенностей, связанных с поражением (обнаружением) воздушных целей, наземных объектов, так и нестохастических, обусловленных трудно предсказуемыми действиями противника.

Математическое моделирование и оценка эффективности боевых действий Войск ПВО. Тверь: ВА ПВО, 1995. С. 105; Военная мысль. 1989. № 2. С. 38; Военная мысль. 1987. № 7. С. 34.

К числу методов оптимизации относятся аналитические методы (метод Лагранжа, уравнения Ланчестера), итерационные (методы линейного, нелинейного, динамического программирования), неитерационные (методы случайного поиска, многофакторного анализа), а также методы последовательной оптимизации (ситуационный метод, методы покоординатного поиска и наискорейшего спуска).

Военная мысль. 2003. № 10. С. 24.

Военная мысль. 2003. № 10. С. 23-24.

Для комментирования необходимо зарегистрироваться на сайте

О математическом моделировании военных действий. Программные продукты и системы Создать программу модель боевых действий

Рекомендованный список диссертаций

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Имитационное моделирование при проведении компьютерных командно-штабных военных игр»

Похожие диссертационные работы по специальности «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ», 05.13.18 шифр ВАК

Формирование профессиональных компетенций у курсантов военных командных вузов 2011 год, кандидат педагогических наук Овсянников, Игорь Вячеславович

Организация педагогического менеджмента в условиях военно-инженерного вуза 2005 год, кандидат педагогических наук Агаджанов, Георгий Георгиевич

Заключение диссертации по теме «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ», Ямпольский, Леонид Семенович

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Ямпольский, Леонид Семенович, 2003 год