基于知識(shí)的指控系統(tǒng)智能決策關(guān)鍵技術(shù)研究

張永亮，趙廣超，陳希亮，董 強(qiáng)

(1.解放軍理工大學(xué) 指揮信息系統(tǒng)學(xué)院，江蘇 南京 210007；2.中國(guó)洛陽(yáng)電子裝備試驗(yàn)中心， 河南 洛陽(yáng) 471003)

基于知識(shí)的指控系統(tǒng)智能決策關(guān)鍵技術(shù)研究

張永亮1，趙廣超2，陳希亮1，董 強(qiáng)1

(1.解放軍理工大學(xué) 指揮信息系統(tǒng)學(xué)院，江蘇 南京 210007；2.中國(guó)洛陽(yáng)電子裝備試驗(yàn)中心， 河南 洛陽(yáng) 471003)

著眼于知識(shí)在指揮控制中的作用機(jī)理，以提升軍隊(duì)指揮控制系統(tǒng)智能決策的科學(xué)性、智能化和適應(yīng)性為目標(biāo)，設(shè)計(jì)基于知識(shí)的指揮控制系統(tǒng)智能決策框架結(jié)構(gòu)，采用基于本體的知識(shí)表示技術(shù)構(gòu)建決策任務(wù)空間知識(shí)體系，研究面向情景空間的智能化知識(shí)服務(wù)技術(shù)，提出基于產(chǎn)生式規(guī)則的指揮實(shí)體靜態(tài)決策推理模型和基于動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)的動(dòng)態(tài)決策推理模型，旨在為未來(lái)我軍智能化指揮控制系統(tǒng)的論證和建設(shè)提供理論與技術(shù)準(zhǔn)備。

指控系統(tǒng);智能決策;知識(shí)本體;知識(shí)推薦;知識(shí)推理

0 引言

從知識(shí)工程(Knowledge-Based Engineering，KBE)角度看，知識(shí)是在數(shù)據(jù)、信息加工的基礎(chǔ)上，賦予其一定語(yǔ)義與語(yǔ)境而形成的相互關(guān)聯(lián)的信息結(jié)構(gòu)，是一種面向人員的更加注重效用的信息。知識(shí)的作用在于它可以跨越信息到?jīng)Q策、行動(dòng)的作用邊界，實(shí)現(xiàn)信息與決策和行動(dòng)的交聯(lián)(如圖1所示)，幫助軍事人員將獲取的信息迅速轉(zhuǎn)換為正確的決策和行動(dòng)。正如知識(shí)管理著名專(zhuān)家Thomas Davenport所指出，知識(shí)是一種包含了結(jié)構(gòu)化的經(jīng)驗(yàn)、價(jià)值觀、關(guān)聯(lián)信息以及專(zhuān)家見(jiàn)解等要素的動(dòng)態(tài)組合，比數(shù)據(jù)和信息更有價(jià)值是因?yàn)樗N近行動(dòng)[1]。

圖1 知識(shí)與決策、行動(dòng)的關(guān)系

當(dāng)前，“信息中心”技術(shù)體制的指控系統(tǒng)在信息化戰(zhàn)爭(zhēng)中暴露出知識(shí)化程度不夠、系統(tǒng)自主程度低、快速反應(yīng)能力弱等問(wèn)題[2]。面對(duì)信息時(shí)代指揮控制智能化的發(fā)展趨勢(shì)，指揮人員越來(lái)越需要基于知識(shí)的決策支持系統(tǒng)輔助指揮運(yùn)籌。美軍已經(jīng)認(rèn)識(shí)到“知識(shí)”在信息時(shí)代作戰(zhàn)系統(tǒng)中的重要作用，并于2006年在其國(guó)防白皮書(shū)中正式提出“知識(shí)中心戰(zhàn)”的概念，提出從“推送信息到邊緣”的網(wǎng)絡(luò)中心戰(zhàn)向“推送知識(shí)到邊緣”的知識(shí)中心戰(zhàn)轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略構(gòu)想，并據(jù)此牽引其C4ISR系統(tǒng)向智能化方向發(fā)展。美軍積極倡導(dǎo)并研發(fā)的“深綠”系統(tǒng)即是其代表性成果。

本文在繼承智能決策支持系統(tǒng)(Intelligent Decision Support System，IDSS)相關(guān)技術(shù)的基礎(chǔ)上，結(jié)合運(yùn)用認(rèn)知心理學(xué)、人工智能與知識(shí)工程[3]技術(shù)、指揮決策理論與方法，著重從指控系統(tǒng)智能決策框架設(shè)計(jì)、任務(wù)空間知識(shí)體系構(gòu)建、情景知識(shí)服務(wù)提供以及指揮決策推理等關(guān)鍵技術(shù)展開(kāi)研究，旨在提高我軍指控系統(tǒng)輔助決策的科學(xué)化水平、智能化程度和適應(yīng)性能力。

1 基于知識(shí)的指控系統(tǒng)智能決策架構(gòu)設(shè)計(jì)

對(duì)于指揮決策人員而言，從信息向知識(shí)的轉(zhuǎn)化能夠?qū)崿F(xiàn)“從簡(jiǎn)單的呈現(xiàn)原始數(shù)據(jù)到提供具有決策質(zhì)量的關(guān)于任務(wù)空間的知識(shí)與理解”。然而，現(xiàn)有指揮控制系統(tǒng)并不支持把數(shù)據(jù)直接轉(zhuǎn)換為知識(shí)，只能依靠決策人員的經(jīng)驗(yàn)與靜態(tài)知識(shí)，將戰(zhàn)場(chǎng)海量信息經(jīng)過(guò)分析、判斷、重新組織，通過(guò)人工呈現(xiàn)的形式，才能轉(zhuǎn)換為指揮員可以理解的關(guān)于戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)判斷所需的智能決策知識(shí)。于是，這一事實(shí)就形成了所謂的“知識(shí)縫隙”，即指揮決策所依據(jù)的戰(zhàn)場(chǎng)情境知識(shí)與信息系統(tǒng)提供的信息之間存在“斷層”。

為此，基于知識(shí)指控系統(tǒng)智能決策架構(gòu)需要完成對(duì)數(shù)據(jù)、模型、知識(shí)、交互四個(gè)部件的有效集成[4-5]。智能決策層次結(jié)構(gòu)總體框架模型如圖2所示。基于指控系統(tǒng)的智能化決策，是通過(guò)一系列知識(shí)處理方法來(lái)獲取軍事領(lǐng)域?qū)＜业闹R(shí)和經(jīng)驗(yàn)，并運(yùn)用合適的知識(shí)建模方法與語(yǔ)言，將知識(shí)形式化，然后，采用合理的知識(shí)服務(wù)策略，根據(jù)特定的使命任務(wù)、戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境和個(gè)性化知識(shí)需求進(jìn)行智能推理和演繹的過(guò)程。

圖2 基于知識(shí)的指控系統(tǒng)智能決策框架

2 基于本體的任務(wù)空間知識(shí)建模方法

科學(xué)規(guī)范的知識(shí)體系是智能化智能決策的關(guān)鍵[6-8]。基于知識(shí)的智能決策，首先要解決的問(wèn)題即是在指揮控制系統(tǒng)中構(gòu)建能夠反映信息化戰(zhàn)爭(zhēng)原貌的任務(wù)空間知識(shí)(Mission Space Knowledge，MSK)體系。總體來(lái)看，MSK主要由兩類(lèi)知識(shí)構(gòu)成：一類(lèi)可視作是反映任務(wù)空間規(guī)律、特點(diǎn)和屬性的“決策領(lǐng)域知識(shí)”(Operations Domain Knowledge，ODK)；另一類(lèi)，是與典型使命任務(wù)空間特征緊密關(guān)聯(lián)的知識(shí)，可理解為“情景知識(shí)”(Context Knowledge，CK)。CK是在元知識(shí)的作用下，依據(jù)當(dāng)前任務(wù)背景與態(tài)勢(shì)情況，由作戰(zhàn)人員結(jié)合其個(gè)性特征而形成的一類(lèi)知識(shí)。在指揮決策過(guò)程中，CK具有關(guān)鍵性的支撐作用，能夠直接為指揮員決策過(guò)程提供服務(wù)，是彌補(bǔ)“知識(shí)縫隙”的關(guān)鍵所在。

運(yùn)用基于本體的知識(shí)建模技術(shù)，以任務(wù)主題詞表為標(biāo)準(zhǔn)對(duì)選詞進(jìn)行規(guī)范化處理，參考任務(wù)概念建模工程EATI模型、EBI框架，對(duì)決策領(lǐng)域知識(shí)本體構(gòu)建進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，可形成統(tǒng)一的形式化知識(shí)本體表示規(guī)范。分析并確定知識(shí)本體概念術(shù)語(yǔ)及其層次關(guān)系，可構(gòu)建決策任務(wù)空間知識(shí)本體總體框架，從而形成任務(wù)空間知識(shí)的概念邏輯關(guān)系體系。決策任務(wù)空間知識(shí)本體的核心概念體系如圖3所示。

圖3 決策任務(wù)空間知識(shí)本體的核心概念體系

領(lǐng)域知識(shí)本體概念化表示后，需要運(yùn)用本體的代數(shù)系統(tǒng)形式化編碼為計(jì)算機(jī)可識(shí)別的形式，存儲(chǔ)在領(lǐng)域知識(shí)本體庫(kù)中，以便知識(shí)的重用和共享。可采用NAING M M等人提出的六元素方法描述決策領(lǐng)域知識(shí)本體(OMSK_ON)，運(yùn)用巴科斯范式(Backus-Naur Form，BNF)表示六元組為：

OMSK_ON：：=

(1)

其中，C表示不同層次的概念類(lèi)的集合；AC代表概念的屬性集合；R代表關(guān)系的集合，R中的每個(gè)關(guān)系ri(Cp，Cq)代表了概念Cp與Cq之間的雙向關(guān)系；AR表示每個(gè)關(guān)系的屬性集合；H是由C派生的概念層次關(guān)系，體現(xiàn)概念間的超類(lèi)—子類(lèi)關(guān)系的層次體系結(jié)構(gòu)；X代表公理集合，每條公理代表了一種約束條件。在形式化定義本體后，利用本體開(kāi)發(fā)工具protégé和本體描述語(yǔ)言O(shè)WL來(lái)構(gòu)建本體模型，完成對(duì)領(lǐng)域知識(shí)本體的形式化編碼，從而為后續(xù)的知識(shí)過(guò)濾、推送、組織和呈現(xiàn)奠定基礎(chǔ)。

3 面向戰(zhàn)場(chǎng)情景空間的主動(dòng)知識(shí)服務(wù)技術(shù)

知識(shí)就是存在于特定情景當(dāng)中的信息，正是有了情景的存在，知識(shí)才有了豐富的關(guān)系與意義。在任務(wù)執(zhí)行過(guò)程中，指揮決策受“情景”的影響很大，這里的“情景空間”是使命任務(wù)、戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)、指揮人員認(rèn)知特征等各種因素的總和。指揮決策人員不了解所處的情景空間，就會(huì)產(chǎn)生認(rèn)知上的偏差，甚至是誤判。

要為指揮決策人員提供智能化知識(shí)服務(wù)，必然要結(jié)合指揮決策中的“情景空間”來(lái)運(yùn)用知識(shí)[9-11]。這里需要解決三個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題：一是抽取反映任務(wù)空間情景特征的關(guān)鍵要素，構(gòu)建符合戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)的綜合情景空間模型，為實(shí)現(xiàn)面向任務(wù)空間的知識(shí)過(guò)濾提供約束條件；二是研究基于情景空間模型的知識(shí)過(guò)濾算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)知識(shí)資源的有效推薦；三是通過(guò)設(shè)計(jì)主動(dòng)知識(shí)服務(wù)運(yùn)作機(jī)制，實(shí)現(xiàn)符合決策人員認(rèn)知規(guī)律的智能化知識(shí)服務(wù)。基于情景過(guò)濾知識(shí)信息的過(guò)程如圖4所示。

圖4 基于情景的指揮決策知識(shí)過(guò)濾模型

4 面向認(rèn)知的指揮實(shí)體智能決策推理模型

指揮實(shí)體的智能決策模型是指在特定使命空間中對(duì)指揮實(shí)體決策過(guò)程及結(jié)果的抽象描述，主要用來(lái)表達(dá)指揮實(shí)體任務(wù)理解、態(tài)勢(shì)分析、條件判斷及決策結(jié)果等內(nèi)容[12-13]。智能決策推理模型的科學(xué)性關(guān)乎指揮控制系統(tǒng)智能決策實(shí)戰(zhàn)化運(yùn)用程度。

為滿(mǎn)足指揮實(shí)體智能化決策的需要，可以將指揮實(shí)體決策推理模型分為兩種類(lèi)型：靜態(tài)決策與動(dòng)態(tài)決策，分別對(duì)應(yīng)于籌劃與組織任務(wù)行動(dòng)階段、控制與協(xié)調(diào)任務(wù)行動(dòng)階段的指揮決策活動(dòng)，其基本過(guò)程描述如圖5所示。下面介紹基于產(chǎn)生式規(guī)則的推理技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)戰(zhàn)前任務(wù)部署的靜態(tài)決策過(guò)程，以及基于動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)[14](Dynamic Bayesian Net，DBN)的貝葉斯推理技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)時(shí)戰(zhàn)況的動(dòng)態(tài)決策過(guò)程。

圖5 指揮實(shí)體智能決策推理的基本過(guò)程

4.1 基于產(chǎn)生式規(guī)則的靜態(tài)決策推理模型

從人工智能的角度看，基于產(chǎn)生式規(guī)則的靜態(tài)決策過(guò)程是運(yùn)用產(chǎn)生式規(guī)則進(jìn)行知識(shí)邏輯推理的過(guò)程。其工作過(guò)程是根據(jù)知識(shí)庫(kù)存儲(chǔ)的軍事規(guī)則與實(shí)際“情景空間”知識(shí)進(jìn)行匹配，并由此選擇相應(yīng)決策結(jié)果，并推理出相應(yīng)決策方案。產(chǎn)生式規(guī)則的一般形式為：〈前件〉—>〈后件〉。其中，靜態(tài)決策模型中的前件可以認(rèn)為是靜態(tài)決策條件，后件是相應(yīng)的決策結(jié)果，前件和后件可以是由邏輯運(yùn)算符AND、OR、NOT等組成的邏輯表達(dá)式，也可以由函數(shù)、微分和積分公式等組成的數(shù)學(xué)表達(dá)式。

產(chǎn)生式規(guī)則的語(yǔ)義是，如果決策條件與已知的事實(shí)相匹配，則可得到分析判斷結(jié)論或者執(zhí)行相應(yīng)的動(dòng)作，即后件由前件來(lái)觸發(fā)。所以，前件是規(guī)則的執(zhí)行條件，后件是規(guī)則體。如果靜態(tài)決策條件集用C表示，最終靜態(tài)決策生成的兵力部署決策集用D表示，則對(duì)兵力部署決策集內(nèi)任意一個(gè)任務(wù)實(shí)體的行動(dòng)決策di可表示為：

di=f(AC)

(2)

其中，di是靜態(tài)決策D的任意一個(gè)行動(dòng)決策，即

di∈D，D={d1，d2，…，dn}，i∈{1，2，…，n}；f是靜態(tài)決策條件集C對(duì)應(yīng)兵力部署決策集D的關(guān)系函數(shù)，通過(guò)相應(yīng)的決策規(guī)則來(lái)表現(xiàn)。A是C的系數(shù)矩陣：

(3)

其中akj表示對(duì)于第k個(gè)任務(wù)實(shí)體動(dòng)作dk與第j個(gè)條件cj的關(guān)系，k∈{1，2，…，s}，j∈{1,2,…,m}。當(dāng)akj=0時(shí)，表示無(wú)關(guān)；當(dāng)akj=1，表示有關(guān)。

實(shí)際靜態(tài)決策過(guò)程中，一般取0≤akj≤1，表示第j條件cj對(duì)第k個(gè)動(dòng)作決策dk的權(quán)重關(guān)系，且影響行動(dòng)決策的條件子集Cz?C，表示它是一組靜態(tài)決策條件的組合。于是，對(duì)于靜態(tài)決策集中任一行動(dòng)實(shí)體的決策dk有：

(4)

4.2 基于動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)的動(dòng)態(tài)決策推理模型

對(duì)不確定性、不完全戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)信息進(jìn)行估計(jì)的動(dòng)態(tài)決策問(wèn)題，采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建立戰(zhàn)場(chǎng)事件的概率模型，將多個(gè)作戰(zhàn)實(shí)體在不同戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)層次進(jìn)行連接，從而構(gòu)造、演化成一個(gè)對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)能夠進(jìn)行感知、推理、預(yù)測(cè)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，是一種比較有效的戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)估計(jì)的建模方法。

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(BN)是基于概率分析和圖論的一種不確定性知識(shí)的表示和推理模型，利用變量之間的條件獨(dú)立性大大減少了定義全聯(lián)合概率分布所需的概率數(shù)目，在不確定性推理和決策問(wèn)題中得到廣泛應(yīng)用。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)隨機(jī)變量，具有因果關(guān)系的節(jié)點(diǎn)之間用箭頭相連，節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系使用條件概率表來(lái)描述。由給定節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)概率和條件概率可以得到各個(gè)節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)概率，以實(shí)現(xiàn)沿有向邊按照條件進(jìn)行概率傳播，從而完成整個(gè)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)利用變量之間的條件獨(dú)立性，將聯(lián)合分布分解為幾個(gè)局部分布的乘積：

(5)

動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(DBN)是對(duì)靜態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在時(shí)間軸上的擴(kuò)展，用來(lái)描述一個(gè)隨時(shí)間而改變和演化的系統(tǒng)模型。動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是由T個(gè)隱含狀態(tài)變量X={x0,x1,…,xT-1}序列的概率分布函數(shù)與T個(gè)觀測(cè)變量Y={y0,y1,…,yT-1}的序列構(gòu)成的，T是所調(diào)查事件的時(shí)間界。動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可描述為：

(6)

其中，p(xi|xi-1)是指在不同時(shí)間片上的狀態(tài)之間的概率函數(shù)；p(yi|xi)是指在同一時(shí)間片上各個(gè)節(jié)點(diǎn)的概率函數(shù)；P(x0)是指在過(guò)程開(kāi)始時(shí)的初始狀態(tài)。

運(yùn)用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行動(dòng)戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)決策態(tài)勢(shì)推理與預(yù)測(cè)時(shí)，需要解決兩個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題：戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)要素特征的提取和領(lǐng)域知識(shí)的獲取，它們共同決定著B(niǎo)N網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。由于態(tài)勢(shì)要素增多時(shí)，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜度成倍增加，因而在動(dòng)態(tài)決策態(tài)勢(shì)估計(jì)中，首先依賴(lài)軍事專(zhuān)家的領(lǐng)域知識(shí)進(jìn)行必要的網(wǎng)絡(luò)修改。戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)估計(jì)過(guò)程中，通過(guò)合理選取反映戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)的特征，并依據(jù)領(lǐng)域知識(shí)構(gòu)建特征間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，可以構(gòu)建起反映戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型。

5 結(jié)論

隨著智能化戰(zhàn)爭(zhēng)日益臨近，研制智能化的指控平臺(tái)輔助指揮人員運(yùn)籌帷幄，已是大勢(shì)所趨。基于知識(shí)的智能化指控系統(tǒng)的關(guān)鍵性技術(shù)的突破可以為設(shè)計(jì)、論證未來(lái)我軍智能化指揮信息系統(tǒng)提供重要參考。近年來(lái)，以深度學(xué)習(xí)為核心的認(rèn)知智能的突破與發(fā)展，使得從技術(shù)角度解決基于指揮信息系統(tǒng)的智能化輔助決策有望取得關(guān)鍵性進(jìn)展。研究基于知識(shí)與機(jī)器學(xué)習(xí)的智能決策支持系統(tǒng)是下一步指揮信息系統(tǒng)工程領(lǐng)域的工作重點(diǎn)。

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Research on the key technology of command and control system intelligent decision making based on knowledge

Zhang Yongliang1,Zhao Guangchao2,Chen Xiliang1,Dong Qiang1

(1.College of Command Information System，PLA University of Science and Technology, Nanjing 210001,China; 2.Luoyang Electronic Equipment Test Center of China, Luoyang 471003，China)

Focusing on knowledge in command and control mechanism, in order to enhance the military command and control system’s intelligent decision scientificity, intelligent and adaptability, the paper designs the intelligent decision frame structure of command and control system based on knowledge, which constructs decision task space knowledge system by using ontology based knowledge representation technology. And then this paper researches on intelligent knowledge service technology based on scene space, and proposes two inference models——based on production rules of command entity static decision inference model and based on dynamic Bayesian network in dynamic decision inference model, to provide theoretical and technical preparations for the demonstration of the system and the construction of our army intelligence command and control in the future.

command and control system; intelligent decision; knowledge ontology;knowledge recommendation;knowledge reasoning

TP273

A

10.19358/j.issn.1674- 7720.2017.02.018

張永亮，趙廣超，陳希亮,等.基于知識(shí)的指控系統(tǒng)智能決策關(guān)鍵技術(shù)研究[J].微型機(jī)與應(yīng)用，2017,36(2)：56-59.

2016-07-27)

張永亮(1982-)，男，博士，講師，主要研究方向：指揮控制與決策、人工智能。

趙廣超(1983-)，男，碩士，工程師，主要研究方向：指揮控制與決策、通信工程。

陳希亮(1985-)，男，碩士，講師，主要研究方向：指揮控制與決策、軍事信息學(xué)。