分析了大数据时代传统的基于相似性思想的军事仿真系统在理论、模型、性能等方面面临的新挑战;结 合俄乌冲突的现实背景,提出了应用大数据技术推动军事仿真系统发展的几个方向;在数据、模型、机制等方面提出 了应用大数据技术的方法理念,为大数据背景下军事仿真系统的发展提供了参考。传统意义上基于相似性原理的建模与仿真技 术,一般是通过构建静态军事系统特征模型与动态 战争系统演化解析模型,从客观性角度实现仿真, 其中,具有代表性的如兰彻斯特方程、杜派指数、蒙 特卡洛随机事件等仿真方法[1]。这些方法都是基于 既定模型对军事及战争行为的各个组成部分进行 模型构建,通过相关参数体现系统间各个要素的运 行机制。从好的方面看,通过长期细致的分析建立 经得起推敲的仿真模型,可以在之后历次仿真活动 中都能够保证行为的高度一致性;但在信息化战争 中,随着战争形态的发展,军事要素间精准快速的 对抗冲突,以还原论和确定论为基础、量化式为主 的传统军事仿真系统,已难以完全而准确地对军事 活动及战争行为进行描述,更不必说重现智能化战 争条件下突出的体系对抗、多军兵种联合作战及战 场态势与资源迷雾等诸多战争系统的典型特征。大数据是在以网络信息技术为代表的生产力 发展到一定阶段的必然产物,也是自动化与智能化 发展的分水岭。大数据的潜在价值要求人们运用各 种数据挖掘工具与分析方法手段,实现对事件(物) 本质及其蕴含规律的探究,从而能够掌握事件(物) 的发展规律并能够预测其未来发展趋势。从目的性 来看,大数据技术实现了对大数据价值的挖掘与转 化,主要用来预测同类事件(物)的发展趋势,并为 人们提供决策支持,这与系统建模仿真的目标不谋 而合,二者都希望能够在建立对已有事件(物)充分 分析的基础上,实现对未知规律的探索和未来趋势 的预测。 随着新军事革命和军队信息化建设的突飞猛 进,军事大数据的建设发展也日臻完善。在军事仿 真系统的建设中探索应用大数据技术,能够为新时 代军队转型背景下的军事仿真系统发展和应用提 供许多新的思路。

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