本文介绍了一种基于多智能体建模（ABM）的概念模型框架，用于评估和优化多域作战（MDO）部队战备状态（MDO FR）。该框架旨在解决战备状态评估中的复杂性和非线性挑战，通过模拟军事力量、基础设施和 civilian 人口之间的复杂相互作用，揭示潜在的风险、瓶颈和漏洞。
核心观点：
- 战备状态评估的复杂性：战备状态受多个相互关联的系统影响，包括军事装备、人员、民用基础设施和人口动态。传统模型往往无法捕捉这些系统之间的非线性相互作用和涌现行为。
- ABM 的优势：ABM 能够在规模上保留微观层面的交互，从而捕捉涌现行为和级联效应。这使得规划者能够在现实和破坏性条件下评估备选方案，并测试计划的弹性。
- 概念模型框架：该框架整合了三个核心建模域：军事资产、 civilian 人口动态和基础设施网络。它使用动态模型来模拟 civilian 行为、基础设施负载和军事部署，并通过持续反馈机制来捕捉系统之间的动态耦合。
- 技术架构：该架构采用云原生设计，具有可重复使用、可配置的组件，并支持多供应商集成和事件源数据平面。它还提供了一个统一的决策支持界面，并允许模拟与作战系统之间的可互换性。
关键数据和研究结论：
- ABM 已在国防训练和民用交通规划等应用项目中得到验证，证明了其提供可解释、数据驱动的战备状态洞察力的能力。
- 该框架可用于评估海上、陆地、空中、网络和太空领域的战备状态，并支持医疗、网络和专业人员战备状态的规划。
- ABM 有助于揭示后勤、动员和供应链中的关键漏洞和阈值效应，并支持快速和有弹性的部署规划。
- 未来研究应侧重于推进实证验证、增强集成、解决数据和验证挑战、扩展架构可扩展性和可重用性，以及扩大作战相关性。
建议：
- 加强跨北约伙伴的合作，在多种实时作战环境中测试 ABM 框架，并不断用实际作战数据完善模型。
- 开发强大的接口，确保 ABM 模型和输出能够与现有系统和遗留技术快速集成。
- 投资数据获取策略、标准化的本体和军事分析师与模拟专家之间的结构化合作，以更有效地捕捉、验证和确认涌现的系统行为。
- 继续开发云原生、模块化的解决方案，以支持跨北约领域的可扩展、具有成本效益的模拟。
- 将 ABM 应用扩展到医疗、网络和专业人员战备状态规划，以及更广泛的民事应急和大规模活动规划背景。
