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围绕战术演算构建多维智慧化战略推演体系的综合研究框架与方法探

2025-12-03

本文围绕“以战术演算为核心构建多维智慧化战略推演体系”的总体目标，提出一个系统化、结构化、智能化的综合研究框架，并对相应方法路径进行深入分析。文章首先指出，未来军事领域的战略博弈正呈现智能化、透明化、体系化三大趋势，因此亟需建立可解释、可验证、可扩展的智慧化推演体系。在此基础上，文章从战术演算模型设计、多维数据融合机制、智能推演算法体系以及体系级应用与评估四个方面展开论述，通过细致推演每一环节的理论意涵、模型方法、技术支撑与应用场景，构建出一个全链路的智慧化战略推演方案。文章强调，该体系不仅适用于传统军事推演，也可延展至安全决策、联合作战筹划、应急体系构建等场景，具有高度普适性与前瞻意义。最后，文章总结提出要构建一个能够真实反映复杂战场、高效支撑战略研判并可充分融入智能技术的新型推演体系，为未来智慧化决策提供理论基础和技术工具。

1、战术演算驱动的模型构建体系

战术演算作为战略推演体系的底层逻辑，其核心作用在于以可量化、可组合、可递推的方式刻画战场行为模式。构建战术演算模型首先需要明确变量体系，包括兵力态势、时间要素、空间几何结构、指挥链条以及作战约束条件等。只有建立结构化变量集合，才能确保后续模型具备可计算性与可扩展性。进一步，战术演算应采用模块化建模方式，将侦察、打击、支援、干扰等行为进行组件化表达，使推演体系具备拼接性与可重构性。

其次，在模型设计中，需引入可解释机制，使推演过程不仅能展示结果，更能追溯结果的形成逻辑。可解释化战术演算强调每一节点、每一行动的因果路径呈现，避免深度模型“黑箱化”带来的决策风险。同时，战术演算模型应支持多种建模模式，如基于规则的演算、基于概率的演算、基于博弈论的演算乃至基于强化学习的演算，形成多模型融合的体系结构。

最后，战术演算体系必须具备动态调参能力，以适应战场的不确定性与快速变化。在实际推演中，可通过实时输入战场数据或模拟参数变化，使模型能够按需调整推演节奏、战术方案及行为路径。这种动态性是传统推演系统难以实现的，也是智慧化推演体系的显著优势之一。

2、多维数据融合的智能认知框架

多维数据是智慧化战略推演的核心资源来源，涵盖侦察感知数据、地理空间数据、行为模式数据、历史案例数据以及实时模拟数据等。构建多维数据融合框架的第一步，是实现数据的标准化与结构化处理，包括特征萃取、时间序列对齐、空间映射与语义标签化等，使不同来源的数据能够在统一空间参与推演。

其次，多维数据融合需要利用智能算法增强推演对复杂态势的认知能力。例如，通过图神经网络分析兵力关系网络、通过时空模型捕捉战场变化趋势、通过贝叶斯模型融合多源不确定数据，使推演系统能形成“态势全景图”。此外，为提升数据利用效率，还应构建数据质量评估机制，滤除噪声数据并对数据可信度进行标注，从而提高推演结果的可靠性。

最后，融合后的多维数据需与战术演算模型深度绑定，实现“数据驱动演算—演算反哺数据—智能优化模型”的闭环体系。在此过程中，可通过在线学习机制持续更新数据结构，通过自适应算法增强模型对战场动态的响应能力，使推演系统具备“成长性”和“自我强化”的特点。

智能推演算法是多维战略推演体系的计算引擎，其目标是将战术演算与多维数据融合后的态势输入转化为高质量、可实施的战略推演结果。首先，可采用强化学习算法构建自主推演智能体，使其在模拟战场中不断试错、强化策略，通过价值函数逼近形成最优战法策略。这类智能体可在各种战术约束下编排行动序列，为不同决策BSport必一网页版提供策略参考。

其次，应构建多智能体协同推演机制，使不同角色、不同兵种、不同作战单元的智能体能够在统一规则下进行博弈与协同。多智能体推演不仅能够模拟复杂战场结构，还能深入研究不同战术体系间的冲突与配合，从而提升战略推演的真实性与预测能力。通过对这些智能体进行行为建模，可以分析其相互影响关系，最终形成体系对抗视角的推演框架。

最后，可采用推演可视化算法将推演过程在三维或多层次界面上展示，使指挥人员能够直观理解推演逻辑。可视化不仅是一个呈现工具，更是策略评估、战法优化与情景再构建的重要环节。通过可视化技术，可快速比较不同推演路径、展示兵力变化与关键节点，使智能推演真正成为辅助决策的强有力工具。