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从兰德战略评估系统到联合一体化应急模型

2012-10-21 知远战略与防务研究所 廖凯

 

兰德战略评估系统(RAND Strategy Assessment System, RSAS)是一套自动化多场景的“兵棋推演”系统。最初开发这个系统的目的是为了改进战略分析的方法,为战略分析开发一个新的框架。[①]这个项目的资助方,国防部长办公室下属的净评估办公室(Office of Net Assessment)最初是希望将它用于“评价战略武装力量,评估力量平衡和测试作战计划”。[②]
RSAS发展初期主要为研究美国和苏联两个超级大国之间的冲突而设计,而后在1991年发布的最后一个版本开始转变设计,为研究多极化世界结构进行了改变。在最后的4.6版本,RSAS应冷战后全球安全和战略环境的变化进行了一系列重大修改,并改名为联合一体化应急模型 (Joint Integrated Contingency Model,JICM)。
RSAS和 JICM都分别在冷战时期和冷战后美国的战略制定和作战分析方面发挥了很大的作用。JICM一直沿用至今,作为联合参谋部的一个重要分析工具,JICM至今在支持参谋长联席会主席、各作战司令部、军种和联合分析人员的分析方面任扮演着重要角色。[③]并被美国军方各个部门乃至其他多个国家的部队所采用。
一、RSAS与JICM的起源与发展
上世纪七十年代,冷战进入高峰期,核战争一触即发。美国国防部投入大量人力物力用于评估美苏间战略力量平衡。随着战略分析的发展,国防部越发感觉到分析工具和方法上的不足,并最后决定开发一套全新的方法用于战略力量分析。在寻找合适的研究方法和承包商时,国防部对这套分析方法和推演系统的开发提出了以下要求:要能提供一套更加灵活的分析工具,能在多种情况下和突发事件中对美国和苏联的战略部队进行评估和比较;能将战略核部队和其他相关的核部队与常规部队一起进行考虑;能将更多的作战行动因素包含到分析中;目前,冲突的很多方面,如太空、指挥控制、反舰等都只是被独立分析,甚至经常被忽略,因此,这个系统还要能将这些被忽略或单独分析的方面完整的包含进去。另外这个推演系统还必须能反映军事原则方面的不对称性,军力态势,可能的战争计划和战术。[④]
在经过一番比较后,兰德公司的方法最后得到了采用。在国防部净评估办公室的支持下,兰德公司国防研究院在1979年成立了兰德战略评估中心(Rand Strategy Assessment Center),专门致力于开发一套基于作战模拟和建模分析的自动化、电脑化的兵棋推演系统 (或称为在最高决策层的政治-军事模拟)以用于改善国防部的战略分析方法。这个项目从1979年开始到后面演变为JICM,一直由国防部长办公室资助。从RSAS开始,这个项目主要由戴维斯(Paul K. Davis)负责,一直到1988年他开始全身心投入到防务规划和分析,从那以后RSAS一直到JICM都主要由他以前的副手布鲁斯·班耐特 (Bruce Bennett) 负责。[⑤]
作为一种分析工具,RSAS的起源可以追溯到兰德公司在上世纪50年代初的一系列活动。当时中国建国不久,美国军方逐渐开始担心一个共产主义大国在亚洲可能会对地区其他国家造成安全威胁。出于这种担心,兰德空军计划开始对在泰国,缅甸,台湾韩国,越南等地的假想战争做了大规模的研究。而人工兵棋推演就是分析这些假想战争的最主要的方法,这也就成了后面兰德公司包括RSAS在内的一系列自动化和电脑战略评估系统的先驱。[⑥] 50年代初期亚历山大.穆德(Alexander Mood)等人主要在兰德公司推动兵棋推演,而后赫尔默(Olof Helmer)又在50年代末60年代初开发了SAFE推演系统,[⑦]进一步推动了它的发展。然而这些传统的人工兵棋推演一般效率较低,速度慢并且只能处理一种场景。
RSAS在1980年四月正式启动,[⑧]直到1992年历时超过十二年。RSAS研发初期所明确的目标是:1.创建一个用于分析和讨论全世界范围军事战略的集成化框架;2.创造可用于测试各种变量的多场景分析能力;3.通过处理平时忽略的因素提高现实分析意识;4.增强对战略动态性的理解。[⑨]相比传统兵棋推演系统,RSAS这种自动化电脑推演系统利用人工智能制作电脑模型,并用这些模型来完全或部分代替人工操作。它不光加快了推演的速度,还能提供多场景以便更好的测试。
90年代初,因为冷战结束和战略环境变化等原因,这个项目被暂停。在以后的两年,项目组对RSAS的两个战区模型(CAMPAIGN-MT和CAMPAIGN-ALT)进行了整合,开发了一个新的集成战区模型(Integrated Theater Model),[⑩] 并将其用在了对RASA改革后而产生的一个新的模拟推演系统--联合一体化应急模型 (Joint Integrated Contingency Model,JICM)中,而经过修改后产生的JICM更适应冷战后国际战略环境。
RSAS的开发到向JICM的演变,大量来自各个方面的研发和顾问人员参加了这两个项目。虽然研发人员全部来自兰德公司。但是还有一个工作组,或者具体说相当于顾问组,来自美国国防部长办公室,联合参谋部,各军种及中央情报局等情报部门,和包括军事规划、战略分析、苏联研究、电脑专家、情报人员等各个领域。
二、RSAS的组成与功能
RSAS的出现使得“兵棋推演”更具效率,更严密也更利于战略分析。RSAS利用人工智能技术制造电脑模型以取代人工团队。不同于一般的兵棋推演系统,它的目的是以推演作背景研究,通过模型库来反映、测试并提高战略分析方法。以分析核战略为初衷,这个系统很快被用于国家级战略问题的分析。相比传统注重预测战斗结果的军事模型,RSAS其实是给美军提供了一个研究军事战略和军事行动的实验室。[11] RSAS的一个主要贡献是它使分析人员在面对非常多的政治-军事变量的情况下,能够更好的检查它们所产生的影响。
和传统的政治-军事推演不同,RSAS是一个自动化和电脑化的推演系统,它可以让传统推演中需要人工操作的功能用计算机自动完成,借助人工监督,人工智能电脑程序可以部分或全部的代替人工操作。RSAS由三个主要功能性部分组成:指挥和政府方 (The Command and Government Agents) 、战役 (CAMPAIGN)、RSAS系统软件。
作为一个军事-政治兵器推演系统,RSAS中的红方扮演苏联所主导的联盟(华约),蓝方扮演由美国主导的联盟(北约)。除此之外,它还包括:场景脚本(用于模拟其他第三方国)、军方(负责记录世界范围的军事力量和战事结果)、系统监视器(负责控制各代理间的互动和记录系统运行情况)。其自动化推演结构如图1所示。


1自动化推演结构图
 
联盟
红方和蓝方分别由四层模型构成,分别是:国家指挥层(National Command Level),负责施行国家最高政治决策层的职责;总司令层(General Command Level),负责执行中央军事和外交行动,执行参谋长联席会议、国务院或国家安全委员会的职责;超级战区指挥层(Supertheater Command Level)和它下属的地区指挥层(Area Command Level),代表特定的战区。
人工智能技术被用于模拟红方和蓝方的国家指挥层(national command level)的决策。基于净评估办公室对多场景多可能性的要求,红方和蓝方都具有多种备选的“个性”,这些“个性”,也就是国家指挥层的模型被称为“伊万(Ivan)”和“山姆(Sam)。例如红方有几种可能的行为或个性,分别被称为伊万1、伊万2、伊万3等,这些模型主要用于:
评估。用推演形式的政治-经济模拟的方式来评估军事战略,军队和指挥-控制系统;
提供。为用作训练或探索战略概念而开展的政治-军事战争推演的参加人员提供决策帮助或替身;
学习。学习替代性的威慑,战争升级控制和终止战争观点。[12]
场景脚本
场景脚本只是一个单层模型。它主要代表第三方非超级大国,而他们一般只是作一些政治决定,例如把本国部队交由红方或蓝方,给这两个超级大国提供从它本国领空穿越和在它领土内设基地的权利。[13] 或者也可能是保持中立,不做任何参与。因此这个兵器推演系统实际上可以是由很多国家参与,但冲突战争基于两个大国和他们各自的卫星国家组成。[14]
军方
军方作为RSAS系统所包含的一个仿真模型(simulation model),它自身就是一个由很多种战争和地理模型组成的一个集成软件系统,可以看成是一个比RSAS相对简单的,包含红、蓝两方的兵器推演系统。
三、联合一体化应急作战模型(JICM)
基于冷战后世界多极化发展趋势,在RSAS 4.6版本的基础上,经过重大修改而产生的联合一体化应急作战模型JICM)是一个集战略和作战两个层面的模拟系统,它沿用了RSAS的数据和模型库,并且还包括全球多个区域的模式和数据,供战略分析使用。JICM的研究人员也明确地说明,这个系统是针对冷战后的战略分析所设计,主要用于对未来战争的评估、武器技术和战术评估等。[15] JICM主要继承了RSAS在作战模型方面的特性,而其他的一些,例如政治和司令官一级的模型则被JICM放弃了。[16]也就是说从之前RSAS作为最高决策层的政治-军事模拟,在JICM被降级成为了一个战役级别的模拟系统。
四、数据库及模型库
经过二十多年的发展,到上世纪90年代末,从RSAS到JICM 3.0,已经发展成一个比较容易操作、互动性强的兵棋推演软件。为了RSAS的开发和便于对模型和据库的修改,兰德公司还开发了基于C语言的RAND-ABEL编程语言。这个系统还开发了多种不同的集成战场模型(RSAS Integrated Theatre Model)。到1992年最后一次的RSAS地图 5.0版本,已经是彩色地图。除了人工智能技术,RSAS还率先利用了战斗建模(combat modeling)。
作为一个全球兵棋推演和分析系统,RSAS拥有一个包含全世界几乎所有主要国家的战役数据库,和包含波兰、土耳其、波斯湾和韩国等地冲突案例。从项目一开始一直到1989年的RSAS 4.0版本都是主要用于美苏战略力量平衡的分析,因此系统和数据都基于两极世界而设计。由于1989年后苏联和全球战略环境的变化,特别是1991年的苏联解体,因此在1991年出版的RSAS 4.6版设计上开始朝着多极化世界发展,模拟也不再单单局限于两个超级大国之间的冲突。[17]
JICM更是已经发展为一个全球性,包括全世界多个地区,涵盖政治、经济、军事、地理等多方面的模型库和数据库的一个系统。JICM的数据库相当庞大,里面包括地理情况、咽喉点(choke point)、困难地形和海洋环境、武器性能和人员能力、C3I数据和战役、指挥结构等多方面的数据。[18]
五、RSAS与JICM的应用
自开始研发,这两个系统已经被广泛用于美国国防部净评估办公室、海军战争学院、海军研究生院、国防大学等部门和机构,甚至如澳大利亚和韩国等国家一些机构也采用了这些系统。[19]
RSAS曾被用于美苏战略平衡的研究、欧洲常规武装力量和封锁分析、净评估办公室的朝鲜半岛军事平衡分析、海军战争学院等的模拟推演。国防大学一些课程中被用于联合作战训练,海军研究生院还将RSAS用于课题研究、教学等方面。[20]
在对华战略分析方面,兰德公司的《恐怖的海峡?:中国-台湾军事对抗和美国的政策方案》,以及《同中国的冲突:前景,后果,和威慑战略》则是JICM最典型应用。《恐怖的海峡》完成于2000年,对2005年可能发生的台湾海峡的军事冲突进行了模拟推演,其间,兰德公司甚至还用JICM和商业游戏Harpoon配合对台海冲突进行了推演。[21]
六、结语
RSAS率先将人工智能和战斗建模技术用于了兵棋推演,作为美军最早的一套自动化、电脑化的模拟推演系统,它不光为净评估办公室和国防部提供了一套有力的系统分析工具,还为美军各个军种和部门提供了高效率的作训和学习工具。特别是在经济不景气,预算紧张的情况下,为美军和政府节约了大笔用于演习和培训的资金。
然而这些系统也存在一些不足和局限性。例如这些系统很难解决C4ISR的问题和数据库形成所需周期过长 (建造它的一个数据库一般需要几个星期到半年的时间) 的问题。另外,对分析人员要求过高也是这种模拟推演系统所面临的实际困难。


[①] Paul K. Davis, Cindy Williams, Improving the Military Content of Strategy Analysis Using Automated War Games: A Technical Approach and an Agenda for Research (Santa Monica, RAND, 1982), .v.
[③] The Joint Staff (TJS),Fiscal Year 2009 Budget Estimates, February 2008, .696-697.
[④] MARSHALL. "A Program to Improve Analytic Methods related to Strategic Forces,"  49.
[⑤] Paul K. Davis, “Influence of Trevor Dupuy’s Research on the Treatment of Ground Combat in RAND’s RSAS and JICM Models,” TNDM Newsletter, (Falls Church, VA.:Dupuy Institute, 1999), .10.
[⑥] RAND Corporation, Project Air Force 50th: 1946-1996 (Washington, D.C., April 11, 1996), .30.
[⑦] A. W. MARSHALL. "A Program to Improve Analytic Methods related to Strategic Forces." Policy Sciences 15 (1982): 47.
[⑩] Bruce W. Bennett, Arthur M. Bullock, Daniel B. Fox, Carl M. Jones, John Y. Schrader, Robert Weissler, Barry Wilson, JICM 1.0 Summary (Santa Monica, RAND, 1994), xiii.
[11] Bruce W. Bennett, RSAS 4.6 Summary (Santa Monica, RAND, 1992), 1.
[12] Paul K.Davis, Steven C. Bankes and James P. Kahan, Methodology for Modeling Command Level Decisionmaking in War Games and Simulations,(Santa Monica, RAND, July 1986), v.
[13] Bruce W. Bennett, Paul K. Davis, The Role of Automated War Gaming in Strategic Analysis (Santa Monica, RAND, 1988), 3-4.
[14] Paul K. Davis, H. E. Hall, Overview of System Software in the RAND Strategy Assessment System (Santa Monica, RAND, 1988), vii.
[15] Bruce W. Bennett. et al., JICM 1.0 Summary (Santa Monica, RAND, 1994).
[17] Bruce W. Bennett, RSAS 4.6 Summary (Santa Monica, RAND, 1992), vi.
[18] James Ong and Michael F. Ling, Using the Joint Integrated Contingency Model for Campaign Analysis (Edinburgh South Australia, DSTO Electronics and Surveillance Research Laboratory, 2002), 3.
[19] James M. Sims. Politico-Military Gaming: A Method for Developing Strategy and Security Policy, paper presented at the Fourth Republic of Korea-United States Analysis Seminar, Seoul, Korea, 28 September 1987; Ong and Ling, Using the Joint Integrated Contingency Model for Campaign Analysis.
[20] Bennett, RSAS 4.6 Summary, 12-17.
[21] David A. Shlapak, David T. Orletsky, Barry Wilson, Dire Strait? : Military Aspects of the China-Taiwan Confrontation and Options for U.S. Policy (Santa Monica, RAND, 2000), 18.

[责任编辑:诺方知远]

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