网络科学在外军指挥控制领域应用研究综述

何明，柳强

(1.解放军理工大学，指挥信息系统学院，江苏 南京210007;2.总参第61 研究所，北京100039;3.海军指挥学院，江苏 南京211800)

1 引言

21 世纪以来，网络科学备受世界各国科学技术、教育、经济、军事等学者的高度关注，特别是美国军方及其科研院所，在网络科学领域进行了积极探索和深入研究。如美国西点军校于2004 年建立了与该研究领域相关的网络科学中心(Network Science Center，NSC)，并得到了美国国防部指挥控制研究规划组(Command and Control Research Project，CCRP)的支持，主要研究物理、生物和社会现象的网络表示方法［1］。2006 年，美国陆军研究实验室(Army Research Laboratory，ARL)与英国国防部(Ministry of Defense，MoD)联合建立了网络与信息科学国际技术联盟(International Technology Alliance，ITA)，预期在两个技术研究领域取得重大成果:一是联合互操作安全与混合网络，二是分布式联合决策信息处理［2］。2009 年，美国陆军组建了网络科学联合技术联盟(Network Science Collaborative Technology Alliance，NS -CTA)，目标是加深对通信网络、信息网络、社会/认知网络之间交叉知识方面的共性理解，以提高分析、预测、设计和影响复杂系统的能力［3］。

随着信息技术的不断深化和发展，指挥控制领域也发生了根本性变化。特别是以美国和北约为首的西方国家，先后提出了“网络中心作战”“网络赋能”等概念，催生了现代化指挥控制的新模式。突出强调了利用网络技术和手段将作战区域内的所有作战单元组成一个有机整体，充分发挥各作战系统的功能和优势，实现作战区域内各作战单元之间的信息共享、协同作战，从而提高整体作战效能与灵活适应能力。鉴于现代网络科学是专门研究网络结构与行为的科学，为表示和分析指挥控制节点所构成的复杂网络提供了强大而有效的数学方法。此外，信息时代的指挥控制领域还涉及自组织、自适应、自同步等问题，需要更精准的模型进行描述。正如Jeff Care 提出的观点［4］，自适应、自同步、网络化效能及其鲁棒性等概念在网络科学中都有明确的数学定义，可以从网络结构、网络动力学、网络演化三个方面对信息时代的战斗模型进行描述，这样能够有效解决指挥控制领域中所涉及的自适应、自同步等问题，从而提高指挥控制网络的整体作战效能。因此，借助网络科学在其他应用领域现有的理论、技术与方法，可以有效描述指挥控制过程，并建立相应的指挥控制网络数学模型，从网络结构、网络行为两个角度科学分析与解释指挥控制网络的各种性能与特征。

近年来，外军已掀起了网络科学在指挥控制领域应用的研究热潮，但出于保密原因，一些公开发表的文献资料相对较少。鉴于此，本文基于各类开放的文献数据库，搜集近五年网络科学在外军指挥控制领域应用的先期研究成果［5-13］，对指挥控制网络的组织机制、相关特性及其建模问题进行归纳与整理，以期为国内运用网络科学研究和分析信息时代的指挥控制新模式提供了理论与技术参考。

2 网络科学在指挥控制领域的应用现状

2.1 网络科学的定义及广泛应用

网络科学是一门交叉学科，美国国家研究委员会就将网络科学定义为研究运用网络来描述物理、生物与社会现象，并建立这些现象预测模型的科学［14］。Lewis 将网络科学定义为研究网络结构/网络动态行为理论基础与网络应用的科学，主要涉及社会网络分析、协作网络、综合应急网络、物理科学系统以及生命科学网络等方面［15］。Brandes 等人认为它是关于描述网络的方法论以及用于描述真实世界现象的相关网络理论［16］。

虽然网络科学没有统一明确的定义，但在很多具体领域都得到了广泛应用。例如，Newman 利用网络科学的理论方法主要研究了生物网络、技术网络、信息网络与社会网络［17］。美国国防研究机构则认为网络处在21 世纪经济、政治和社会结构的核心位置，交通、电网、社会与经济交流、商业联盟、军队组织与作战都能通过各种形式的网络表示，并分析其特性。

2.2 网络科学在指挥控制领域的应用成果

网络科学在指挥控制领域也逐渐开始生根发芽。早在2008 年，Van Ettinger 等人就根据北约所列出的DOTMLPFI(Doctrine，Organization，Training，Materiel，Leadership，Personnel，Facilities，and Interoperability or Information)因素将技术域、社会域、认知域映射到网络中［18］。其中，技术网络是指DOTMLPFI 因素中的物资和设备，认知网络是指条令、组织和训练，社会网络是指领导和个体。在Van Ettingger 的观点描述中，三种网络是交叠的循环网络，并通过互操作/信息为它们之间的联系提供“黏合剂”。相反，Monsuur 等人则发现三种网络能与军事作战单元和个体建立联系，作战单元与个体在某个具体网络(技术网络、认知网络或社会网络)中以节点的形式出现［19］。目前，国外相关研究机构及学者将网络科学的理论、技术与方法应用到指挥控制领域中已取得了一些先期的理论与实践成果，特别是在指挥控制网络的相关特性、仿真建模以及指挥控制组织的网络分析方面。

2.2.1 指挥控制组织的网络分析

在信息技术的推动以及网络中心作战/网络赋能理念的牵引下，指挥控制组织一直是该领域的一个研究热点。由于指挥控制节点能力的有限性、指挥控制组织结构的多样性以及使命任务的复杂性，要求指挥控制组织必须找到与具体任务环境相匹配的最佳组织模式，并在动态变化的恶劣环境中快速调整组织结构与策略，以维持指挥控制组织的良好效能，这就要求指挥控制组织必须具有灵活适应能力与快速响应能力。

目前，多数学者基于系统工程的思想研究指挥控制组织建模与设计问题，其理论与实验成果可参考文献［20］，这里不再赘述。同时，一些学者也开始从网络的角度认识与分析指挥控制组织的相关问题。

在指挥控制组织适应性研究方面，Van Fenema等荷兰军事研究学者从利比亚“统一保护者”行动实际案例出发，指出该行动的民间组织与军事组织在网络结构上存在网络缝隙(network gap)，这样会造成民间组织与军队组织在没有得到有效交互的情况下出现行动冲突［5］。虽然以连接件形式设立了盟军行动协调中心(Allied Movement Coordination Centre，AMCC)用于消除网络缝隙，但Van Fenema等人认为AMCC 只是一个集中式的指挥控制节点，从组织理论的角度分析，并不是与当前行动匹配的最佳组织模式，并建议在了解每个行动参与者利益、目标与资源的情况下，提供保持各方长期利益的组织协调机制，以实现民间组织与军事组织之间的协调行动。

在指挥控制组织设计研究方面，荷兰军事研究学者de Waard 运用商业领域对组织模块的观点提出了模块化组织理论［6］。他指出指挥控制与网络建模过程中，多数学者仅关注节点数量与网络性能之间的关系，而没有充分认识到组织方面的问题。他通过比较美国军队与荷兰军队的组织构成得出一条有意义的结论，即组织内部与组织之间的协作已然成为提高网络化作战效能的重要特性;同时指出军队组织应采用细粒度模块化的配置方法提高军事作战网络的鲁棒性;并主张将有关子群孤立和群间连通性的组织与管理理论应用到军事领域中。

虽然国外一些学者在指挥控制组织的网络分析方面取得了一定的进展，但也存在不足与改进的方面，如Van Fenema 等人在论文中只从实践的角度给出了消解军民组织网络冲突的一般结论与建议，而对如何用合理的网络结构搭建军民组织能够协调行动的网络并没有作深入探讨;而de Waard提出的模块化组织理论能否适用于真正的军事环境还需要实践检验，这些都是未来研究中所要考虑的问题。

2.2.2 指挥控制相关的网络特性

现代指挥控制系统是指将人员、装备、通信设施等以节点的形式组织起来，构成了指挥控制领域内相互交织关联的信息网络、认知网络以及社会网络。随着指挥控制系统网络化程度的不断提高，一些外军研究机构的学者开始关注指挥控制领域内各类网络的拓扑结构、运行机制以及动态演化等问题，特别是部分学者基于网络科学中的节点特性、网络度量等角度研究指挥控制领域内物理域、信息域、认知域的自同步、鲁棒性等网络特性问题，并取得一定的研究成果。

在指挥控制网络自同步研究方面，Janssen 等荷兰军事研究学者提出一种基于随机行动者方法(stochastic actor-based method)［7］，用于分析与评估网络中行动者所产生的动态行为对自同步、鲁棒性等网络特性的影响，并认为网络作战行动的节点并不仅仅是某个网络(例如，一个通信网络或社会网络)中的一部分，同时也隶属于其他网络，必须在模拟行动者动态行为时考虑不同网络之间的相互依赖关系。而澳大利亚巴里迪大学学者Dekker 探讨了指挥控制与网络的联系［8］，通过实验得出结论:具有较低平均路径长度、较高节点连通性以及良好子网链接的网络拓扑结构将能提高自同步速度;并建议联合作战力量应在作战组件(component)之间以更高的优先级组网，而不是在作战组件内部之间进行组网。英国军事研究学者Moffat则将研究重点放在理解信息的网络本质［9］，他认为信息网络能够促进作战力量实现自同步，并针对信息共享网络、认知域与物理域的自同步问题进行深入探讨，通过相关实验阐释局部网络化反馈如何在物理域内出现聚合效应。

在指挥控制网络鲁棒性研究方面，Deller 等美国军事研究学者从Cares 提出的信息时代战斗模型(Information Age Combat Model，IACM)出发，指出IACM 中的邻接矩阵特征值作为网络效能的唯一衡量指标是不严谨的，强调邻接矩阵的鲁棒值也是衡量网络效能的重要指标，应将邻接矩阵的特征值与鲁棒值结合起来作为衡量网络效能的综合指标［10］。

虽然一些学者运用网络科学中的复杂网络理论与方法深入研究了指挥控制领域内有关自同步、鲁棒性等网络特性问题，但仍然有一些方面值得探讨，如网络拓扑造成自同步所产生的信息过载问题，指挥控制网络的动态演化问题，都值得在后续的工作中进行深入研究。

2.2.3 指挥控制网络的建模问题

进入信息时代，越来越多的指挥控制节点加入到实际的网络中，使得当前的指挥控制网络变得异常复杂，指挥控制网络内部的组织设计、结构分析等问题变得抽象且难于理解。为此，人们借助成熟的建模理论与方法对指挥控制网络加以描述和分析。除了传统的建模理论与方法，国外一些学者也开始尝试从网络科学理论中的节点特性、网络度量、组织机制等角度出发，在指挥控制的子领域(即物理域、信息域、认知域、社会域)中研究指挥控制网络的相关建模问题。

瑞典军事研究学者Jensen 基于Brehmer 提出的指挥控制理论，提出了一种基于IACM 的扩展方法［11］，该方法可以模拟任何网络形式的指挥控制组织，并建议用经验数据去验证Brehmer 所提出的相关指挥控制理论，研究涉及数据搜集、调整与规划功能的指挥控制子理论。荷兰军事研究学者Grant 根据实物、信息与知识提出了一种可以表示指挥控制系统的本体方法［12］，并将所提出的本体划分为多个层次，即空间层、物理层、信息层、认知层以及社会组织层，在本体中提取出一系列与指挥控制相关的网络。而美国军事研究学者Drabble 提出了一种涉及能力、相互依存关系与易损性方面的指挥控制模型［13］，该模型的节点可表示成相互联系的个体、群体与资源，并根据内部节点的依赖程度去衡量这些节点。基于该模型可对一个网络中的重要节点进行排序和辨认，指出其存在的关键弱点以及对反馈的敏感程度，区分网络变化所产生的直接、间接、连锁与累积效应，找出敌方网络的结构缺陷，提高己方网络的自我恢复能力与鲁棒性。

上述研究中所提出的指挥控制模型虽然可以描述指挥控制网络内部各单元之间的关系特性，在一定程度上为分析和解释指挥控制网络的可靠性与演化性提供方法参考，但模型也存在不足，如指挥控制节点的行为描述过于简单化，且模型尚未形成相应仿真软件。

3 网络科学在指控领域应用的启示与建议

通过总结网络科学在外军指挥控制领域应用的先期研究可以发现:由于信息化条件下的指挥控制系统是一种人机交互的复杂系统，因此，运用网络科学中的网络结构、网络模型、网络动力学等方法描述信息时代的指挥控制系统较为合适。它能从网络的独特视角在整体上分析系统的各种性能与特征，如鲁棒性、自同步以及网络演化等。将网络科学运用到指挥控制领域是研究该领域相关问题的一个新起点。目前，国内在这方面的研究仍处于探索阶段，应积极借鉴外军的先进经验，重视网络化指挥控制方面的研究，积极探索有效的网络科学方法与技术，为指挥控制领域的发展服务。

3.1 设立相应的指挥控制研究机构

由于指挥控制领域涉及军事科学、智能科学、网络科学、认知心理学、社会学等多个学科领域，在理论与技术研究方面存在着诸多难点，因此，需要设立专门的指挥控制研究机构，组织与集中国内各方面的专家和人才，开展有关指挥控制的概念、理论、方法和技术方面的研究;建立健全完善的指挥控制学科体系，特别是要探索网络科学在指挥控制领域应用的新理论、新方法与新技术，为国内外指挥控制领域的相关专业人员提供价值较高的学术与科研成果。

3.2 开展指挥控制领域的前沿研究

在可以预见的未来，指挥控制领域将面临诸多挑战，如军方各部门彼此建立联盟，军民组织在灾难救援、反恐等实际行动中加强合作，使得当前的指挥控制方式变得愈来愈复杂;网络化环境促进了网络化指挥控制新模式的发展;新型组织形式(如边缘型组织)让指挥控制的组织与运作机制变得更加灵活。为此，开展指挥控制领域的前沿性研究非常必要，特别是要加强网络科学与指挥控制相结合方面的研究，如网络科学在指挥控制各子环节(如决策、行动与学习)中的特定应用。

3.3 重视指挥控制领域的仿真试验

仿真试验是验证指挥控制理论模型正确与否的一个重要途径，也为理解、分析指挥控制组织与运作机制提供了重要的经验参数。为此，应重视指挥控制领域的仿真环境建设，特别是要依托先进、灵活的仿真系统，透过网络科学的独特视角，从节点特性、网络度量、拓扑结构、动力学演化等维度进行针对性的仿真试验，依据试验结果给出提高指挥控制网络鲁棒性、自同步、自适应等整体能力的建设性结论与建议，促进指挥控制理论与技术的发展。

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［3］ NS -CTA. Network Science Collaborative Technology Alliance，US Army Research Laboratory［EB/OL］. (2014 -2 -6)http://www.ns-cta.org/ns-cta-blog.

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