《利用隐马尔可夫模型开发预测性军事规划工具》

随着新技术的出现，现代战场的演变日益复杂。然而，战场的本质仍然可以用德-约米尼的 “大战术 ”来解释。军事规划者的成功在于他们有能力在战场的决定性时刻，通过复杂系统的分层效应形成协同效应。协同效应需要在规划单元中工作的主题专家（SME）在时间和空间上整合系统和单位。本文探讨了如何应用隐马尔可夫模型（HMMs）来增强现有的兵力与均势相关性（COFM）计算器，将其作为军事规划中的预测工具。目前的工具侧重于用被称为等效因子的标量调整进攻行动的 3 比 1 兵力比。这些工具缺乏识别战场时间和空间物理特性的能力。在计划和训练中利用兵棋推演为严肃游戏改进计划工具提供了场所。本研究采用了在 OneSAF 中生成的场景，从简单的排级伏击到以旋翼资产为特色的联合武器机动，这些场景都需要进行塑造以确保有利的 COFM。重点是利用 HMM，使用潜在的可观测数据建立成功概率的时间序列指标，重点是通信动态。在本研究中，通过视觉和直接接触产生的数据来研究可观察到的通信。通过观察部队之间的接触，可以预测相对优势在时间和空间上的隐藏状态。利用 OneSAF 模拟生成的数据，HMM 可确定行动状态和成功概率，同时最大限度地减少部队内部所需的存在。