《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-约米尼男爵的 “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元。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。在计划和训练过程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作战机动，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，我们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。通过 OneSAF 模拟生成的数据，HMM 可以确定行动的状态和成功概率，同时最大限度地减少单元内部所需的存在。