网络化战争与复杂网络

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锋，武汉大学博士研究生，上校 ． 口 李德毅 王新政 胡钢锋 建立在信息栅格基础上的网络化战争，是信息化战争的 一 种基本形态，也是信息时代军队转型的一种具体化形式。 跟踪网络化战争的发展过程，认识其规律，把握其本质，是军 事变革理论研究的一项重要任务。上世纪末 、本世纪初兴起 的复杂系统和复杂网络的研究为解决该问题提供了全新的途 径。 一 、信息在 网络化战争中的主导地位 红蓝双方在信息化战争条件下的对抗如图 1所示，双方 指挥员的认知活动，是各 自形成的包括信息的获取与感知、 传输与分发、分析与处理、开发与利用等环节构成的认知链 条。传感器网是认知链中信息流的源头。图中，红方通过传 感器网从战场空间获取和感知信息，然后通过信息网传输与 分发获取的信息，继而再通过数据融合，分析和处理所得到 的信息，送到指挥所进行开发与利用，形成作战 方案 气瓶 现场处置方案 .pdf气瓶 现场处置方案 .doc见习基地管理方案.doc关于群访事件的化解方案建筑工地扬尘治理专项方案下载 、计划 和命令，并指挥部队实施火力打击，体现了信息为主导的战 争。红方如此，蓝方亦然，形成在信息流的各个过程、各个 环节的对抗。主要表现为：在获取与感知阶段，有侦察与反 侦察、监视与反监视、定位与反定位；在传输与分发阶段， 有通信对抗，还有数据链对抗；在分析与处理阶段，有情报 战；在开发与应用阶段，表现为指挥所之间的对抗，如指挥 控制战；即使在火力交战过程中，也还有制导与反制导，隐 身与反隐身等信息的对抗。 网络化战争作为信息化战争的一种基本形态，强调在信 息共享基础上的态势感知共享和打击行为的同步，强调对敌 构成的信息压制和信息优势，必然体现了信息的主导地位。 中国军事科学 2006年第3期 第 l9巷第3期 图 1 信息在信息化战争中的主导地位 二 、网络化战争解析 1．网络化战争的本质 网络化战争不同于传统的以火力打击平 台为中心的战争，它是指通过战场各个作战单 元的网络化，把信息优势变为作战行动优势， 使主战部队、友邻部队和后备部队共同感知战 场态势，从而协调行动，发挥最大作战效能的 作战样式。在网络支持下，各个作战单元基于 实时共享态势感知，自主、协调地对敌实施打 击。在网络化战争中，每一个作战单元，每一 个火力打击平台，在战场环境中都具有自主协 调对敌实施打击的能力，因为它们能够实时共 享态势感知，把握战场全局。 网络化战争是以网络为中心或者为依托 进行作战。这个网络，不同的人从不同的角度 看可以分为传感器网、指挥控制网、火力交战 网，它们都植根于信息栅格之上，从不同的粒 度(尺度)来看，可以分为战斗网、战役网和战 略网。正是依赖于这些网格的互联、互通、互 操作，才形成了以信息基础设施为主的网络优 势，进而形成以作战空间传感器网为主的信息 优势，再形成以数据融合和知识发现为主的认 知优势，以一体化联合作战构想与协同为主的 组织优势，以一体化联合火力打击为表现形式 的行动优势，层层递进，最终形成全谱优势。 · 1 1 2 · 这里需要指出的是，网络化战争这个词容 易产生歧义，以至有人误将重点放在计算机和 通信网络上，从而忽略了本应重点强调的战争 行动。网络只是手段，而不是 目的。网络化战 争并不是以网络中心计算和通信为重点，而是 重在信息的流动、共享与同步上，目的是为各 作战单元提供迅速、准确、有效的共享态势感 知，进而实现作战效能的协同和同步。 2．网络化战争的价值链 信息化条件下的网络化战争，其战场环境 可以抽象划分为三个域，即信息域、认知域和 物理域。这三个域的关系可以通过网络化战 争的价值链进行描述。 信息域的要素包括系统联网、信息共享、 信息协同、信息流同步和网络攻防。首先，系 统联网是指将与指挥控制相关的信息系统联 网，然后将网络中的信息共享，利用共享后的 信息进行协同。可以认为，信息共享是信息协 同的初级阶段，信息协同的高级阶段即为信息 流的同步。通过信息流的同步，在网络攻防中 取得信息优势。信息共享、信息协同和信息同 步是信息域的三个境界。 认知域的要素包括“指战员联网”、感知 共享、感知协同、意图同步和智力对抗，这里的 感知是指挥员对战场态势的认识。首先，“指 战员联网”是指战员通过各种网络途径互通 信息，战场中的每个指战员都有自己对战场环 境的认识，称为态势感知。不同指战员的态势 感知，依赖网络进行交互、磋商与协调，做到超 前预警，征兆聚焦，形成共识，利用共享的态势 感知进行协同，最终形成一致的作战意图，在 认知域中取得决策优势。感知共享、感知协同 和意图同步是认知域的三个境界。 物理域主要指火力打击域，其要素包括作 战力量联网、装备资源共享、火力打击协同、作 战效能同步和兵力兵器对抗。首先，将作战单 元网络化，进而可以共享火力打击资源，在整 个战场环境下，通过协同，实施联合火力打击， 李德毅 王新政 胡钢锋 ：网络化战争与复杂网络 军事科技 获得作战效能的同步。共享火力资源、火力协 同和联合火力打击是物理域的三个境界。 图2 网络化战争的价值链 网络化战争发生在上述三个域之中，在每 个域中都有敌我网络攻防问题 ，包括传感器 网、指挥控制网和交战网等。每个域中自身都 有共享、协同和同步三个境界，要想对敌形成 优势，必须使我方的境界更高。认真理解网络 化战争的信息域、认知域和物理域的各种境 界，是认识网络化战争的基础。 网络化战争战场三域的关系可以用一条 价值链来描述，见图2。网络化战争的三域是 环环相扣的，从物理域中来，经过信息域 、认知 域 ，再到物理域中，形成一次又一次的战役或 战斗。左侧的物理域中主要包含传感器网，通 过信息栅格，获取大量的战场感知信息，到了 信息域中，就要实现在适当的时间、适当的地 点，将适当的信息以适当的形式送给适 当的 人，而不是将任何信息在任何时候、任何地点 以任何形式送给任何人。这五个“适当”而不 是五个“任何”是对信息共享的重要诠释。指 挥员在指挥所里所要的是“适当”的信息，而 不是“任何”信息，才能在信息域中得出高效 (相对于时间而言)、高质量(相对于真实性而 言)的共享信息，在认知域里，各级指挥员可 以形成高效、高质量的共享态势感知，进行协 同，形成作战意图的同步，在物理域中将各个 作战单元网络化，实现联合火力打击，同步作 战效能。在信息域对抗中形成对敌信息优势， 在认知域对抗中形成对敌知识和决策优势，在 物理域对抗中形成对敌火力打击优势，最终形 成对敌全谱优势。 信息域、认知域和物理域可以作为认识网 络化战争的三个视图，在这些视图中，我们又 可以在多粒度 (尺度)下分析其网络体系结 构，在战斗、战役、战略等不同层次上对其进行 认识。通过对网络化战争价值链的解析，可以 看出，无论是在何种视图、何种粒度下，信息都 贯串网络化战争的整个过程之中，占有主导地 位。 3．网络化战争的结构模型和演化过程 网络化战争主要包含三种网络，即传感器 网、指挥控制网和交战网，它们均建立在信息 栅格基础之上。前三类网络是面向具体应用 的，它们均通过信息栅格互联、互通。网络化 战争的结构模型如图3所示。 图3 网络化战争的结构模型 信息栅格是实现传感器系统网络化、指挥 控制系统网络化和交战系统网络化的基础设 施，也是各类电子信息系统综合集成的基础。 传感器网把所有从战略到战术级的侦察、监视 装备获取的情报融合在一起，例如从卫星、飞 机、雷达、潜艇声纳、侦察部队等所得到的情 报，从而快速形成战场态势感知图，跟踪敌 目 标，并实时更新。交战网将主战武器平台网络 · l1 3 ． 中国军事科学 2006年第3期 第 l9卷第3期 化，能够控制分散在战场中的各种武器平台， 甚至战区外的远程打击武器，根据所探测的目 标以及指挥员的决心，迅速选择最有效的火力 攻击手段。指挥控制网是指将指挥控制系统 网络化，每个指挥控制系统成为指挥控制网中 的一个节点，指挥控制网中的节点可与传感器 网中的节点互联，也可与交战网中的火力打击 节点互联。因此，战场态势的真实感知能力、 指挥决策的正确性和及时性、火力打击的精度 和范围都大大提高了。 图4 网络化战争的结构演化 应该说，网络化战争并不是对平台中心战 · ll4· 的全部否定，而是从平台中心战逐步继承、发 展、演化过来的。网络化战争的结构模型也不 是全新的指挥关系和作战结构，只是因为网络 的使能作用，促进了上下级作战单元之间、同 级作战单元之间、作战保障力量和打击力量之 间，有条件更好地协同乃至完全同步。网络化 战争的结构演化如图4所示。一般而言，成功 地打击一个目标，需要在限定的时间内完成如 下五个步骤：第一，探测 目标；第二，识别目标； 第三，制定打击 目标的决策，形成作战命令 ；第 四，把决策传送给火力打击平台；第五，武器瞄 准与开火。打击是否成功的三个要素就是打 击精度、打击覆盖率和打击时限。它们取决于 目标的运动变化、传感器和武器的作用距离、 武器的杀伤半径、通信和处理信息所需时间以 及做出决策所需时间。有效的打击范围取决 于传感器和武器的作用距离、精度及其对所耗 费时间的影响。 图4(a)给出了平台中心战的火力打击过 程。在平台中心战中，侦察和打击能力归于单 一 作战平台，这个平台可以是地面部队、坦克、 飞机、水下或者水面舰艇等，同级的平台与平 台之间的信息互通能力非常有限，单一平台侦 察感知的范围难以超过武器最大杀伤范围。 因此，战斗力常常由于平台自身的缺陷而不能 充分发挥。 图4(b)给出了带有一体化指挥的平台中 心战的火力打击过程。在各个火力打击平台 之间加入了指挥控制系统，上级指挥所的作战 命令、连同相关的战场态势信息通过指控系 统，送给下级指挥所；下级指挥所接受上级指 挥所的命令，同时结合自己探测到的情报，对 敌实施攻击，并将相关情况反馈给上级指挥所 和通报给友邻部队。指挥控制系统可以引导 火力打击平台迅速攻击锁定的目标，但是却往 往不足以直接控制武器对敌实施攻击。随着 技术手段的日新月异，被跟踪目标或者潜在攻 击目标的位置往往具有很大的不确定性，本级 李德毅 王新政 胡钢锋 ：网络化战争与复杂网络 军事科技 指挥所所获得的信息量往往不足以精确地对 目标进行识别，各级指挥所要想获得并维持共 同的战场全局作战态势是非常困难的。 当战争形态演化到网络化战争时期，出现 了重大的不同，如图4(C)所示。上下级作战 单元之间、同级作战单元之间，不同作战力量 之间，通过数据链等方法实现了传感器系统的 联网、指挥控制系统的联网以及武器平台之间 的联网，不但形成了态势感知和共享的基本环 境，还形成指挥控制意图、实际打击效果共享 的基本环境。在整个作战过程中，信息流的容 量、质量和实时性得以大幅度提高。各级作战 单元尽管没有建立新的指挥关系，但是作战单 元中的情报侦察力量、指挥控制力量和火力打 击力量，都能够通过网络，共享战场态势感知， 更好地达成一致的作战意图，更好地感受到战 场上将要发生什么，预先达成一致的警觉，进 而达成一致的作战意图，相互之间可以更好地 实现作战行动和作战效能的同步，使得战争进 入一个指挥效率更高、作战更精确、更协同、更 自主的境界。 4．网络化战争的复杂性 人类战争从古至今，均充满了复杂性和不 确定性，战争的形态演化到网络化战争，更具 有空前的复杂性。人类认识战争规律的过程， 就是要发现战争中不确定性中的规律性、竞争 中的协同性和无序中的有序性，及复杂性中的 简单性。网络化战争的一个重要 目的就是通 过网络优势，获取信息优势，进而获取认知优 势、决策优势、组织优势和行动优势，先于敌方 为各级指挥员的决策和战斗人员的行动提供 更迅速、更准确、更有效的信息支持，先于敌方 主导战场态势，最大限度地降低战争的不确定 性，预先警觉，掌握战场的主动权。实施和应 对网络化战争，就是要正确认识不同视图(各 类指战员)中、不同粒度(战略、战役、战术) 下、不同时间(战争进行过程的不同阶段)内， 各种网络的拓扑结构及其抱团特性。因此，网 络化战争理论必然与复杂系统和复杂网络的 研究息息相关。 目前，复杂网络的研究不仅成为学科交叉 的前沿 ，而且已经成为整个科学技术的前沿。 从20世纪末以来，复杂网络的研究取得了很 多突破性的成果，已经迅速发展成为一门前沿 热门学科。在基础理论的层面上研究网络化 战争，必然要以复杂网络的一些最新研究成果 作为基础。 三 、复杂网络的研究 1．复杂系统的演化和新特性的涌现 在常规的网络研究中，人们常常把网络看 作是一个僵死的系统，忽略了网络的演化，即 网络随时间的演变和变异过程，而实际上这种 演化时刻发生。20世纪的科学研究认识到， 简单确定性的系统会演变为复杂的、不确定的 行为，如分形结构，蝴蝶效应，混沌现象等，还 认识到复杂系统在随时间演化的混乱、混沌过 程中，会出现涌现，即量变到质变的突变，物理 学中称之为相变。导致相变的诱因和临界条 件，成为人们研究复杂系统的核心问题，传统 的系统还原论方法是不能解决这些问题的，复 杂系统不单单是简单个体单元的叠加，不可能 用单元的个体性质来预言复杂系统整体丰富 的行为。 通常，一个复杂系统是由若干分系统组成 的，分系统又是由子系统组成的，子系统又是 由更小的系统组成的，人们称之为系统的体系 结构。在这样的体系结构中引入时间维，研究 系统的演化和自组织机理，研究子系统之间动 态的相互作用，以及由此所导致的在不同粒度 (尺度)上，系统呈现出的共同行为或 自组织， 由此可能涌现出系统新的特性，见图5。 人们对大量实际的复杂系统，如技术系统 中的因特网、电力网，社会系统中的人际关系 网、合作关系网，生物系统中的新陈代谢网、神 · 11 5 ． 中国军事科学 2006年第3期 第19卷第3期 图5 复杂系统的组成与演化 经网等等进行实证研究和建模分析，发现这些 网络的演化规则非常相似。实际生活中的复 杂系统，是受某些简单规则所驱动的组织行 为，不同系统、不同学科之间的相似性，以及宏 观和微观上的自相似性，导致复杂系统和复杂 网络研究必然是跨系统、跨尺度和跨学科的。 复杂网络是复杂系统的一种，因此 ，研究网络 化战争是不能忽视网络的演化和新特性的涌 现。 2．复杂网络的普遍性质 度量复杂网络不确定性的基本参数主要 有：网络的平均距离、节点的度分布、集聚系数 和介数。利用这四个基本参数可以刻画复杂 网络的普遍性质。复杂网络的普遍性质包含 小世界现象，无尺度特性，不均匀性 (高集聚 性)，脆弱性与鲁棒性并存和级连失效。 2．1度量复杂网络不确定性的基本参数 平均距离是指在一个给定的复杂网络中， 所有任意两个节点之间的最短路径长度的平 均值。一个节点的度即是该节点拥有相邻节 点的数目，或者该节点关联的边数，节点的度 分布为，就是任选网络中的一个节点度数为 k 的概率。节点的集聚系数就是指该节点所有 相邻节点之间的实际连边数目占邻居节点之 间可能的最大连边数目的比例，也可以认为是 在网络中与该节点相连的两个节点之间有边 · 】】6 ． 相连的条件概率，即：给定节点 X，与其相连的 节点个数 D(X)(即为节点 X的度)，因为这 D (x)个节点之间最多存在 D(X)(D(X)一1／2 条边，如果节点 X的邻居之间实际存在 m条 边，那么该节点的集聚系数为 2m／D(X)(D (x)一1)。网络的集聚系数就是网络中所有 节点集聚系数的平均值。节点的介数指网络 中所有的最短路径经过该节点的数目。边的 介数指网络中所有最短路径包含该边的条数。 2．2小世界现象 很多现实世界中的网络，都具有较短的平 均距离和较大的集聚系数，称其为小世界现 象。Watts和 Strogatz于 1998年创造了一个小 世界网络演化模型，他们指出：小世界网络和 正则图一样具有较大的集聚系数，又与随机网 络一样具有较短的平均距离，WS模型用以刻 画小世界网络的特征与形成机制。 2．3无尺度特性 无尺度网络中，节点的度服从幂律分布， 度分布不均匀，网络中的大多数节点的度数很 小，而少部分节点的度数很大。Barab6si和 Albert于 1999年首先提出了无尺度网络的概 念，他们认为，现实中的复杂网络，如果具有生 长性和偏好依附性，网络中节点的度分布与随 机图中的泊松分布将大相径庭，而是遵循幂律 分布。在现实网络的不断增长过程中，一个新 节点和一个度数较大的节点之间相连的概率 更大，造成大部分节点只有少数几个联结，而 精英节点却拥有与其他节点的大量联结，正是 这两种特性造成了度服从幂率分布的根本原 因。由于幂律分布和网络的规模尺度没有关 系，因此被称为无尺度网络。形成无尺度网络 的这两个前提条件，对于现实生活中的复杂网 络而言是普遍具备的。 2．4复杂网络的不均匀性 复杂网络的不均匀性，又称高集聚性，是 指网络中节点之间连接的分布是不均匀的。 复杂网络可以看作由不同社团组成，社团内部 李德毅 王新政 胡钢锋：网络化战争与复杂网络 军事科技 有较多的连接，而社团之间连接较少。现实世 界的很多复杂网络内聚度不一样大，这是个自 然规律，其分布不是纯随机的，更不是纯均匀 的，而是半随机的。我们可以利用复杂网络的 不均匀性来挖掘网络的社团，在敌我网络攻防 中经常提到“斩首攻击”，其实，寻找“首”的过 程就是在网络中挖掘社团的过程，可以在不同 尺度、不同视图下挖掘网络中社团，直到找到 核心的社团或者节点。 2．5脆弱性与鲁棒性并存 复杂网络具有无尺度特性，这决定了复杂 网络脆弱性和鲁棒性并存。网络在随机攻击 面前具有很强的鲁棒性，但是，在面对蓄意攻 击时却表现出极大的脆弱性。随机攻击网络 中的一小部分节点，网络的平均距离几乎保持 不变，因为连接度较高的节点遭到攻击的概率 很小。因此，无尺度网络对于随机攻击而言具 有较强的鲁棒性。另一方面，如果蓄意攻击一 些连接度很高的节点，那么整个网络的小世界 现象和无尺度特性将遭到破坏，网络中出现很 多“孤岛”节点，使得网络在蓄意攻击面前非 常脆弱。 2．6级连失效 人们发现，对于一个复杂网络，蓄意攻击 其中的部分甚至几个“敏感”节点或者“敏感” 连接，都可能导致级联失效，整个网络突然溃 散成很多碎片，即连锁崩溃现象；当级联失效 发生时，如果及时地去除几个适当的节点或者 连接，可以有效阻止级联失效进一步扩散，避 免连锁崩溃的现象。 四 、将 网络 拓 扑作 为知 识 表 示 的基本方 法研 究网络化 战争 1．网络拓扑是一种新的知识表示方法 5O年人工智能发展的历程表明，无论是 符号主义方法、行为主义方法，还是联结主义 方法，更多地聚焦在对人类知识和智能的确定 性模拟上，侧重于从宏观上弄清楚结构和功能 的关系，一而再、再而三地从微观上弄清楚组 成成分或要素的性质，而后依靠层次结构对整 体智能进行还原。在当今的网络时代，尤其是 复杂网络数学研究的重大突破，发现现实世界 中的许多网络，广泛存在具有小世界现象、无 尺度特性 、自相似性、高集聚性以及鲁棒性和 脆弱性并存等本质特征，要把组成成分或要素 之间的关系抽象成二维的网络拓扑，放在一个 带有不确定性、生长性、偏好依附性，自相似性 以及与外界交互的大框架下进行研究，是一件 很有意义的事情。网络拓扑是一种特殊的图 形，人对图形、图像的表示方法和理解能力是 人类智能的重要表现，5O年来人工智能的研 究几乎没有把它们作为知识表示的方法，实在 是一件令人遗憾的事情。将网络拓扑作为一 种新的知识表示方法，研究网络上的动力学行 为，模拟复杂网络在什么样的临界条件下会发 生网络节点的级联失效或连锁崩溃行为(即 涌现和突变)，由此形成网络化智能，是 21世 纪人工智能研究的一个新方向。 把网络拓扑作为知识表示方法，用以研究 网络化战争，首先要能够用计算机方法模拟生 成网络化战争中复杂网络的拓扑结构。网络 拓扑作为知识表示的两个基础性问题是：如何 模拟生成能够最大限度符合真实网络统计特 征的网络拓扑?如何针对实际的网络拓扑抽 象出最能代表它的典型拓扑结构?把一些典 型的网络模型通过带有不确定性的生长、叠 加、变异等方式合成为一个复杂网络，或者把 复杂系统进行简化和分解，也都是有意义的研 究工作。 笔者在这方面做了有益的尝试，通过典型 随机网络和星形网络合成的方法，得到了具有 层次特性的无尺度网络，还研究了基于云分形 的复杂网络发展演化过程 ，将一个初始网络拓 扑作为云模型中的种子——期望拓扑，按照大 致自相似的规则复制生长，用云模型中的熵和 · 1 1 7 ． 中国军事科学 2006年第3期 第 19卷第3期 超熵控制变异的程度，这样，生成的每一次网 络拓扑，相当于云模型中的一个云滴，研究云 滴、云团的统计性质。这样不仅模拟生成了具 有小世界、无尺度特征的复杂网络，而且较好 地反映了网络生长过程中拓扑的层次性，以及 在演化过程中的不确定性。 2．网络化战争中拓扑结构的演化 典型网络拓扑结构的类型主要有随机网 络、小世界网络、无尺度网络、集散网络和星形 网络。网络化战争涉及很多复杂网络，例如陆 军的陆战网、海军的部队网、空军的指挥控制 星座网等，其中每个网络又可以看作由很多更 小的网络组成的，这也正体现着网络化战争横 向融合的思路。这些网络的形成是一个逐步 演化的过程，其中存在诸多的不确定性，理想 的、严格数学意义下的随机网络、小世界网络 和无尺度网络，几乎不存在。网络拓扑模式之 间也不存在严格的界限。在网络化战争中，某 种网络可能在一定程度上具有某些典型网络 拓扑的特征，即可能只是具有一定的小世界现 象，或者具有一定的无尺度特性、一定的不均 匀性和一定的脆弱性与鲁棒性并存等。例如， 陆军陆战网中的卫星通信网具有星形网的特 征，而战术级作战人员信息网则可能具有无尺 度特征。上述与复杂网络普遍性质相对应的 典型网络拓扑结构之间具有一定的演化关系， 如图6所示。往该图的右上方向发展，网络越 不平均、越脆弱，或者说越集中，但是可控性越 强；往该图的左下方发展，网络越平均、越鲁 棒，但是越无序，也越不可控。 由图6可以看出，随机网络对应的是泊松 分布，无尺度网络对应的是幂律分布，星形网 络对应的是两点分布，这些分布特征都可以用 数学语言进行严格的定义。但是，网络化战争 中的复杂网络并不是严格的遵循某一种分布， 而是可能拥有某一种分布特征，或者同时拥有 某几种分布特征，我们可以在多变量、多域、多 尺度、多粒度、多视图下检测网络化战争中复 · 11 8 ． 图 6 网络化战争中拓扑结构的演化 杂网络的主体拓扑结构，在不同的视角、不同 的尺度、不同的时间、不同的问题域中往往会 有不同的主体拓扑结构。这就引入了网络拓 扑演化的主体倾向概念。例如，在网络化战争 中，战场空间中有传感器网、指挥控制网和交 战网，这三种网络利用信息栅格互联，构成一 个纵横交错的复杂网络，我们可以在物理域、 信息域、认知域三个视图中检测该复杂网络的 主体拓扑结构，也可以在陆战网、海军部队网、 空军指挥控制星座网等视图中检测复杂网络 的主体拓扑结构，也可以在战斗级、战役级、战 略级等不同粒度上检测该复杂网络的主体拓 扑结构。另外，现实复杂网络的主体拓扑结构 往往是时变的，即网络主体拓扑不是僵死的结 构，而是随时间不断变化的。例如，在网络化 战争中，某一战区内的指挥控制网络，在某一 特定的时间段内，是星形层次结构，这种网络 的可控性就最好，但是，过了这个时间段，就可 能是无尺度网络结构，具有脆弱性与鲁棒性并 存的特性。 3．网络化战争中拓扑结构的自相似性 将网络拓扑作为知识表示方法，研究网络 化战争，从计算机科学和人工智能的角度看， 就是对这样的一个复杂网络在多视图、多粒度 下进行网络化的数据挖掘，模拟网络的演化过 程，检测网络拓扑的主体倾 向，发现其中的骨 干网和骨干社团。举一个形象的例子，如何用 李德毅 王新政 胡钢锋：网络化战争与复杂网络 军事科技 一 把剪刀裁剪一个网络拓扑，在所剪边数或者 节点数一定的情况下，使得该网络形成的碎片 数最多?网络化数据挖掘就为解决这类问题 提供了基础理论工具。 由于粒度的不同，可以对网络化战争中的 拓扑结构进行战术级、战役级和战略级网络化 数据挖掘。需要指出的是，这里所说的规模也 好、粒度也好、尺度也好，并没有一个严格的级 别划分，我们利用云模型和数据场方法，可以 把战场上实际存在的复杂的物理网络，抽象到 任何粒度层面上去。在这个抽象层面上，节点 和节点的连接，都可以映射到实际物理网络 中。 人们发现，现实世界中很多复杂系统往往 是由非常简单的部分组成的，这在很大程度上 是由于复杂系统 自身具有 自相似性 ，也就是分 形特征。同样，现实世界中的很多复杂网络在 不同的粒度上呈现出自相似特征，网络化战争 也不例外。例如，网络化战争体系结构中包含 传感器网、指挥控制网和交战网，其实，依托于 传感器网的侦察力量也有自身的指挥控制网 和交战网，交战网中也会有自身的传感器单元 和指控单元。这就形成了各种网络在不同粒 度上的纵横交叉融合，而在不同粒度上，网络 具有自相似特征。这种自相似分形特征，为我 们利用网络化数据挖掘的方法，化繁为简，从 基础理论层面上认识网络化战争，发现网络拓 扑主体结构，研究网络化战争在不同粒度(战 略、战役、战术)、不同时间(战争进行过程的 不同阶段)、不同视图(各类指战员)下表现出 的不确定性中的规律性、无序中的有序性和竞 争中的协同性，进而发现复杂中的自相似性与 简单性提供了客观依据。 主要参考文献： 1 李德毅，曾占平．发展中的指挥 自动 化．北京：解放军出版社，2004 2 李德毅，杜鹚．不确定性人工智能， 北京 ：国防工业出版社 ，2005 3 李德毅，胡钢锋，田密等．人工智能研 究的新方向—— 网络化智能．武汉：中国人工 智能学会第十一届全国学术年会，20o5 4 李德毅，韩明畅，孙岩．复杂网络与网 络安全．军队指挥自动化，2005(6)：15～20 5 David S．Alberts．John J．Garstka．etc． Understanding Information Age Warfare．CCRP． 20o1 6 David S．Alberts，James Moffat．Net— work Centric Wam re— — DeVel0ping and Lever— aging Inform ation Superiority．CCRP．2000 7 Watts，D．J．and Strogatz，S．H． ， Collective dynamics of small—world networks， Nature ，393，440 —442，1998． 8 BarabOsi，A． 一L and Albert，R．，E— mergence of scaling in random networks，Sci— ence，286，509—512，1999 9 S．N．Dorogovtsev．J．F．F．Mendes．E— volution of Networks，from Biological Nets to the Internet and WWW． Oxford University Press． 20o3． 10 BarabOsi， A． 一 L， Linked． A PLUME B00K．20o3． 1l Watts Duncan．J．Six Degree：The Science of a Connected Age．Cambridge，2003 收稿日期：2006—04—03 责任编辑：夏征难 · ll9·