ЗАРУБЕЖНОЕ ВОЕННОЕ ОБОЗРЕНИЕ № 11/2008, стр. 27-32

JWARS ВС США

Капитан 1 ранга Н . РЕЗЯПОВ ,

майор С. ЧЕСНОКОВ ,

капитан М. ИНЮХИН

В арсенал инструментария всех звеньев руководства ВС США уже довольно давно и прочно вошло компьютерное моделирование. С начала 2000-х годов военное руководство США выделяет средства имитации и моделирования боевых действий в число приоритетных технологий при формировании военно-технической политики. Высокая динамика развития вычислительной техники, технологий программирования, системотехнических основ моделирования различных реальных процессов обозначили огромный прорыв США в области разработки моделей и имитационных систем.

Основными направлениями развития моделирования в ВС США являются: оптимизация структуры ВС, выработка концепций боевого применения войск (сил), развитие тактики и оперативного искусства, оптимизация процесса приобретения новых образцов ВВТ, совершенствование оперативной и боевой подготовки и др. При этом в последнее время акцент делается на создание систем и моделей, направленных на решение задач в области строительства и применения объединенных и коалиционных группировок войск (сил). Примером может служить объединенная система моделирования боевых действий JWARS (Joint Warfare System), представляющая собой модель проведения военных операций объединенными группировками войск. Она позволяет моделировать наземные, воздушные, морские операции и боевые действия, действия сил специальных и информационных операций, защиту/ применение химического оружия, действия систем ПРО/ПВО на ТВД, управления и космической разведки, связи, тылового обеспечения.

JWARS - это современная конструктивная система моделирования, разработанная с использованием CASE-средств (автоматизированная разработка программного обеспечения) на языке программирования Smalltalk. Она использует событийное время и имитирует деятельность и взаимодействие военных подразделений. В рамках этой системы достаточно глубоко проработаны вопросы создания трехмерного виртуального боевого пространства, учета погодных условий и особенностей рельефа местности, тылового обеспечения боевых действий, создания четкой системы информационных потоков, а также вопросы поддержки принятия решений в системе управления и контроля.

Основным назначением JWARS является моделирование боевых действий объединенных оперативных формирований (ООФ), что должно повысить качество объединенного оперативного планирования и применения вооруженных сил, оценки боевых возможностей объединенных формирований и разработки концептуальных документов строительства ВС в целом.

Эта система позволяет осуществлять комплексный контроль процесса оперативного планирования и исполнения, а также многократную отработку выполнения одних и тех же задач, что существенно повышает возможности анализа результатов проводимых действий и выбора наиболее эффективного сценария применения сил и средств.

Возможности JWARS :

- позволяет планировать военные операции продолжительностью более 100 дней;

- временной масштаб моделирования 1:1000 (в 1 000 раз быстрее, чем реальное время);

- время инициализации модели до 3 мин.

Развитие модели осуществляется под непосредственным руководством начальника управления анализа и оценки программ. Подчеркивается значимость JWARS для разработки и проверки перспективных стратегических концепций, развития форм и способов боевого применения ООФ в условиях сетецентрических боевых действий.

Последняя версия JWARS отличается наличием модульной системы моделирования сети межтеатровых воинских перевозок, усовершенствованным олоком моделирования системы управления ООФ, возможностью моделирования ударов по мобильным целям, наличием геоинформационной и геофизической базы данных по Юго-Восточной Азии, Дальнему Востоку, Южной Азии и Южной Америке, возросшим быстродействием вследствие модернизации программного кода и внедрения новой технической базы, возможности конструирования сценария и др.

Моделирование применения ОМП в настоящее время охватывает имитацию защиты от химического оружия и оценку его воздействия на боевые подразделения и окружающую среду. В ближайшей перспективе планируется создание блоков моделирования оценки применения биологического и ядерного оружия.

Модель действий ВВС поддерживает решение около 20 видов типовых задач. Описываются процессы непосредственной авиационной поддержки, применения КР, нанесения массированных ракетно-авиаци-онных ударов (МРАУ), обеспечения ПВО районов боевых действий, уничтожения наземных/воздушных/морских целей, подавления системы ПВО противника, массированного применения БЛА, целеуказания и наведения при временных ограничениях, постановки мин с воздушных носителей, дозаправки в воздухе и т. д.

Модель действий ВМС содержит процессы поражения надводных целей, применения ПЛ против надводных сил, морской блокады, ПЛО (воздушными, подводными и надводными средствами), минной войны на море, поддержки наземных сил корабельной артиллерией, проведения морских десантных операций и др.

Модель действий ПРО/ПВО на ТВД базируется на оценке действий системы «Пэтриот»/ТХААД, «Иджис», лазерного оружия воздушного базирования. Имитируется ракетная угроза и функционирование интегрированной системы ПРО на ТВД.

Моделирование систем управления, связи, компьютерного обеспечения, разведки и наблюдения (C4ISR) основывается на ситуационной цифровой карте обстановки, имитации информационных потоков на поле боя, сборе и агрегации информации об обстановке с распознаванием целей, постановке задач средствам обнаружения, в том числе космическим, и др.

Процесс принятия решений основан на базе знаний по тактическим нормативам, а также предпочтениях лиц, принимающих решения.

Система позволяет моделировать работу средств РЭБ, оценивать процессы восстановления системы управления после воздействия противника.

При моделировании информационных операций имитируется прямое воздействие на системы связи, обнаружения и обработки информации противника.

Моделирование функционирования космических сил и средств учитывает планируемую модернизацию (перспективный облик) сил и средств, процессы контроля космического пространства, имитацию противокосмических операций и информационной войны.

Тыловое обеспечение моделируется с учетом автономности, планирования перевозок сил и средств воздушным, железнодорожным, автомобильным, морским и трубопроводным транспортом, обеспечения со стороны союзников и др.

Примерами задач, решавшихся с помощью JWARS в условиях сетецентрических военных действий, являются оценка эффективности:

Защиты критически важных объектов (территория США, базы, группировки ВС на ТВД, силы и объекты союзников и др.);

Нейтрализации ОМП и средств его доставки;

Защиты информационных систем;

Мер по противодействию противнику посредством непрерывного наблюдения, слежения, массированного воздействия высокоточными воздушными и наземными средствами по критическим важным стационарным и мобильным целям;

Новых информационных технологий и инновационных концепций для разработки архитектуры «объединенной» системы управления и системы единой карты оперативной обстановки и др.

содержит также информацию о своих силах, результатах оценки обстановки, в том числе противником. Она предоставляет пользователям автоматически генерируемые решения, в которые можно вносить свои коррективы в интерактивном режиме. Решающие правила базы знаний являются ключевыми для динамического функционирования модели. В результате срабатывания правила каждому факту могут быть назначены одно или несколько действий. Действия выполняются, когда значение вычисленного факта становится равным определенной пороговой величине и производит изменения в состоянии базы данных.

Срабатывание правил также в автоматическом режиме генерирует запросы к системе разведки, которая выдает нотификации (ответы) на эти запросы. Работа правил определяет динамику поведения модели во времени. Генерируемые системой разведки ответы оцениваются критерием сатисфакции (степени удовлетворения запроса). В случае низкого значения коэффициента удовлетворения запрос переформулируется с учетом взаимозависимости между запросами и состоянием оперативной обстановки.

При оценке оперативной обстановки используется цифровая географическая карта с нанесенной сеткой координат (Common Reference Grid). Для каждой ячейки координатной сетки, соответствующей участку суши, рассчитывается значение показателя, характеризующего степень контроля ситуации своих сил и противника, на базе вычисления «силы влияния» по определенной методике. В результате каждая ячейка окрашивается в синий или красный цвет.

Модель процессов обнаружения и классификации объектов (целей) носит стохастический характер, зависящий от действий сил противника, видимости, степени радиоэлектронного противодействия, характера местности. На основе рассчитанных вероятностей определяется количество обнаруживаемых сил и средств противника из реально присутствующих, затем моделируется вероятностный процесс распознавания/классификации целей, в результате чего они соотносятся, например, либо с конкретным типом образца ВВТ, либо лишь с определенным классом образцов. Затем формируется итоговый доклад работы средства обнаружения.

Процесс ассоциации и корреляции результатов работы различных разведывательных средств в условиях единого информационного пространства заключается в следующем:

1. Результаты обнаружения каждого средства разведки наносятся на ситуационную карту.

2. Экстраполируются позиции каждого из ранее обнаруженных объектов во времени к моменту поступления новых докладов о результатах работы средств разведки.

3. На основе расчета расположения «центра масс» ранее обнаруженных объектов производится отбор вероятных кандидатов для ассоциации с объектами, информация о которых содержится во вновь поступивших докладах о результатах работы средств разведки.

4. Вычисляется вероятностная величина ассоциации объектов.

5. На базе относительной величины вероятности ассоциации определяется, является ли объект вновь обнаруженным из ранее известных или новым объектом, обнаруженным впервые.

Характер алгоритмов, используемых в JWARS:

1. Вероятностный (стохастический) процесс (Монте-Карло) - вычисления на основе генераторов случайных чисел, дискретные выходные величины (моделирование процессов обнаружения, планирование ударов СВН по наземным целям, ПРО/ПВО на ТВД, минная война на море, борьба с ПЛ, противоборство надводных сил флотов и т. д.).

2. Детерминированные вычисления (аналитические и на основе формул теории вероятностей). Возможно моделирование процессов применения и защиты от ОМП, маневрирования силами и средствами.

Свойства модели JWARS, характерные для условий сетецентрических военных действий:

Возможность динамически в интерактивном режиме реагировать на происходящие события исходя из восприятия ситуации каждой стороной на базе анализа оперативной обстановки;

Создание основы для принятия решения с использованием аналитической оценки сложившейся ситуации;

Осуществление высокой степени координации/синхронизации действий командующего ООФ с действиями подчиненных командиров во всех звеньях руководства;

Интеграция разведывательной информации для приятия решений;

Моделирование поведения «ключевых объектов» (centers of gravity) - военных и экономических - в отношении состояния ВПР противника;

Оценка реализации конечной цели военной операции (end state), например в виде изменения политики руководства государства;

Описание агрегированных критериев достижения победы (географических -отсутствие подразделений противника на определенной территории, желаемого соотношения сил - избежание потерь своих сил и союзников, нанесение поражения противнику в течение определенного времени);

Определение степени достижения целей военной операции.

Программно система JWARS состоит из трех модулей: функционального, имитационного и системного, которые объединены в единый комплекс. Функциональный модуль содержит прикладное программное обеспечение, позволяющее моделировать боевые функциональные возможности. Специальное программное обеспечение имитационного модуля создает виртуальное изображение боевого пространства. Системный модуль обеспечивает функционирование аппаратных средств системы JWARS и создает человеко-машинные интерфейсы обмена данными, с помощью которых осуществляется ввод исходных данных и получение результатов моделирования.

Функциональный модуль. Основным элементом системы JWARS является объект

боевого пространства - Battle Space Entity (BSE). Номинальный уровень детализации: батальон для общевойсковых операций, эскадрилья для воздушных операций, корабль для морских операций и разведывательные платформы для систем разведки и наблюдения. Вспомогательными объектами боевого пространства выступают объекты инфраструктуры (порты, аэродромы и т. п.), пункты управления (штабы, командные пункты, узлы связи и т. п.). Объекты боевого пространства характеризуются статическими (например, радиус поражения ударных средств) и динамическими (в частности, координаты местоположения) свойствами. Данные также включают информацию о взаимодействии объектов друг с другом и внешней средой.

Взаимодействие объектов боевого пространства в системе JWARS реализуется с помощью различных алгоритмов, которые меняются в зависимости от характера моделируемой деятельности, функциональных возможностей модели, с которой алгоритм связан, и наличия данных. Все взаимодействия между объектами боевого пространства в JWARS представляют собой события моделирования. Значимость отдельных событий может изменяться от относительно низкой до очень высокой.

Имитационный модуль. Этот модуль содержит средства имитации необходимой инфраструктуры, разработанные объектно-ориентированным методом, что обеспечивает их модульность и, следовательно, достаточную гибкость, необходимую для оперативного внесения изменений в виртуальное боевое пространство.

Система JWARS предъявляет жесткие требования к хранению и обработке данных. Для соответствия этим требованиям необходима надежная система управления базами данных. В JWARS для этих целей используется система управления базами данных (СУБД) ORACLE, которая служит для хранения всей информации, в том числе как входной, так и выходной.

Подобно другим имитационным системам последнего поколения JWARS в обязательном порядке поддерживает стандарты HLA-архитектуры.

Системный модуль. Он включает аппаратные средства системы JWARS, с помощью которых пользователи осуществляют моделирование. Человеко-машинный интерфейс используется при разработке сценариев боевых действий, ведении разведки боевого пространства, осуществлении боевого управления и контроля, а также при проведении анализа результатов.

Имитация широкого спектра военных подразделений в JWARS обеспечивается применением баз знаний о событийных данных, правилах и причинно-следственных связях, которые в совокупности позволяют аналитически описать положение своих формирований и войск (сил) противника, а также внешние условия. По заявлениям разработчиков, сравнительно небольшой набор причинно-следственных связей обеспечивает возможность моделирования различных военных операций с достаточно высокой степенью реалистичности без вмешательства человека.

Более ранние версии системы JWARS позволяли учитывать такие факторы, как уровень подготовки личного состава и его морально-психологическое состояние. В результате имелись возможности по созданию подразделений разного уровня боеспособности, с различными личными качествами командиров, такими как склонность к авантюризму, обеспокоенность некачественным решением поставленной боевой задачи и др. Эти характеристики дают определенную гибкость при создании стратегии поведения тех или иных подразделений. В последних версиях JWARS была установлена жесткая иерархия командной линии постановки задач, которая позволила в целом имитировать реальную оценку выполнения задач подчиненными подразделениями и вырабатывать оптимальные варианты их боевого применения. Другими словами, вышестоящие инстанции ставят боевую задачу и вводят ограничения для ее решения.

Главная цель создания причинно-следственных связей состоит в том, чтобы в автоматизированном режиме воспроизводить поведение подразделения исходя из складывающейся боевой обстановки. Есть возможность применения мастера создания причинно-следственных данных для выработки неограниченного числа новых правил.

Так как правила могут быть сохранены как данные, то легко формировать наборы правил, не изменяя при этом программного кода системы JWARS.

Самые простые правила JWARS используют элементарные логические отношения (больше чем, и, или, и т. д.), в то время как более сложные рассуждения о том, благоприятна ли ситуация или нет, строятся на основе более сложных отношений (если, то, иначе).

Одной из тенденций развития этого инструментария системы JWARS будет реализация в скором времени возможности построения логических причинно-следственных правил на основе математического аппарата нечеткой логики.

Для облегчения применения пользователем нечетких правил будет реализована система автоматизированной помощи и интуитивно понятного графического интерфейса.

Подразделения в системе JWARS имеют разнообразные возможности и могут выполнять различные действия или задачи одновременно, если они не противоречат друг другу (например, оставаться на месте и передвигаться). Действия подразделения могут быть изменены в зависимости от полноты данных о ситуации. Например, сталкиваясь с превосходящими силами противника, подразделение, обладающее неполной информацией относительно местоположения других дружественных союзных сил, может отступить, пока ситуация не станет более определенной. Чем более сомнительна ситуация, тем раньше будет начато отступление. Как только ситуация определится, могут быть предприняты специальные действия, соответствующие моменту. Подразделение должно использовать все имеющиеся в его распоряжении ресурсы для того, чтобы решить поставленные задачи, не нарушая ограничений, например, касающихся числа потерь личного состава и техники.

В более ранних версиях JWARS, в которых не было системы причинно-следственных связей на тактическом уровне, отмечались случаи, когда в процессе моделирования боевые подразделения вместо вступления в бой продвигались к своим целям, лишь отвечая огнем. Встречались также случаи, когда подразделения неуместно вступали в бой. База знаний причинно-следственных связей позволила улучшить возможности по оценке ситуации и вносить изменения в варианты боевого применения подразделений. Как показано на рисунке на см. ниже, подразделение атакует противника, сближается с ним, уничтожает его или заставляет отступить, а затем возобновляет выполнение первоначального задания. Тем временем подразделения обеспечения, как свои, так и противника, оценивают ситуацию как опасную и пытаются не попадать в зону ведения огня.

Правила JWARS могут быть легко связаны с определенными типами подразделений. Это позволяет пользователям формировать новые подразделения и автоматически назначать им соответствующие наборы правил и действий, основанные на различных комбинациях характеристик. Любое подразделение, созданное как боевое (бронетанковое, пехотное и т. п.), может унаследовать эти правила. Однако некоторые правила для небольших подразделений (группы глубинной разведки, группы специального назначения) могут быть более важными по отношению к общим боевым правилам.

Для обеспечения действий небоевых подразделений разрабатываются соответствующие правила, которые, например, заставляют их менять курс, чтобы избежать столкновений с противником. Боевые и небоевые подразделения, подчиняясь приказу общего начальника о перемещении в определенное местоположение, определяют свой маршрут на основе имеющихся правил. В связи с этим возможны существенные различия в их маршрутах.

Практика использования JWARS показывает, что наборы нечетких правил - это хороший инструмент для принятия сложных решений, так как они не только обеспечивают возможность выбора среди предопределенных вариантов действий, но и позволяют генерировать новые. Однако в этой системе в основном все еще используются стандартные, а не нечеткие правила в связи с полнотой наборов стандартных правил и их простотой использования при принятии структурированных решений. Большинство экспертов считает, что стандартные правила гораздо проще формулировать. Однако в перспективных версиях JWARS будут улучшены инструменты редактирования и автоматизированной проверки нечетких правил с целью облегчения работы с ними.

Один из ключевых аспектов деятельности военных подразделений - совместные действия. Поскольку одна из главных функций системы - это оценка эффективности действий различных структур, совместные действия должны быть очень гибким компонентом модели. Например, обеспечение ресурсами подразделений в JWARS может осуществляться из многочисленных источников, часть из которых в определенных условиях обстановки предпочтительнее, но при этом любой из них отвечает минимальным требованиям. Понимание этого компромисса будет главной задачей применения баз знаний в областях совместного использования ограниченных ресурсов. Подразделения в системе JWARS не договариваются о совместных действиях и не формируют временные коалиции, а запрашивают дополнительные ресурсы и используют запасы, основываясь на оценке ситуации. Таким образом, подразделение, участвующее в боевых действиях, может запросить дополнительную огневую поддержку и получить ее от одного или более источников в зависимости от расставленных приоритетов. При следующем запросе в качестве обеспечивающего может выступить другое подразделение или вид оружия, но в любом случае поддержка будет осуществляться, пока не исчерпаны все ресурсы.

В целом необходимо отметить, что развитие систем моделирования и имитации в США рассматривается как один из основных факторов обеспечения эффективности строительства и применения ВС. Громадный потенциал, накопленный в данной области, уже сейчас оценивается как значительно опережающий возможности других стран мира в этой сфере. В перспективе ожидается дальнейшее глобальное комплексирование моделей и внедрение систем виртуальной реальности (искусственного многомерного боевого пространства) на базе телекоммуникационных сетей, призванных обеспечить доступ пользователей как к оперативной, так и физической моделируемой среде, стандартизированным моделям и базам данных, а также к различного рода сценариям. Перспективные системы моделирования боевых действий будут имитировать применение ВС на любом континенте, на море, в воздухе и космическом пространстве, весь спектр их задействования (включая миротворческие операции, борьбу с терроризмом и т. п.). Системы будущего смогут с высокой степенью точности моделировать действия на фоне искусственно созданной боевой обстановки, воспроизводящей особенности любого ТВД. В качестве противника будут выступать как полностью, так и частично компьютеризированные «аналоги» реальных войсковых формирований.

По степени задействования человека зарубежные специалисты четко разделяют все средства моделирования и имитации на натурные, виртуальные и конструктивные. Конструктивные средства предполагают применение виртуальных войск (сил) в виртуальном боевом пространстве.

Под HLA-архитектурой понимается структура имитационной системы на уровне взаимосвязей отдельных компонентов, а также стандарты, правила и спецификации интерфейсов, определяющие взаимодействие моделей при разработке, модификации и функционировании.

Для комментирования необходимо зарегистрироваться на сайте

Процесс создания математических моделей боевых действий трудоемок, длителен и требует использования труда специалистов достаточно высокого уровня, имеющих хорошую подготовку как в предметной области, связанной с объектом моделирования, так и в области прикладной математики, современных математических методов, программирования, знающих возможности и специфику современной вычислительной техники. Отличительной особенностью математических моделей боевых действий, создаваемых в настоящее время, является их комплексность, обусловленная сложностью моделируемых объектов. Необходимость построения таких моделей требует разработки системы правил и подходов, позволяющих снизить затраты на разработку модели и уменьшить вероятность появления трудноустранимых впоследствии ошибок. Важной составной частью такой системы правил являются правила, обеспечивающие корректный переход от концептуального к формализованному описанию системы на том или ином математическом языке, что достигается выбором определенной математической схемы. Под математической схемой понимается частная математическая модель преобразования сигналов и информации некоторого элемента системы, определяемая в рамках конкретного математического аппарата и ориентированная на построение моделирующего алгоритма данного класса элементов сложной системы .

В интересах обоснованного выбора математической схемы при построении модели целесообразно провести ее классификацию по цели моделирования, способу реализации, типу внутренней структуры, сложности объекта моделирования, способу представления времени.

Необходимо отметить, что выбор классификационных признаков определяется конкретными целями исследования. Целью классификации в данном случае является, с одной стороны, обоснованный выбор математической схемы описания процесса боевых действий и ее представление в модели в интересах получения достоверных результатов, а с другой - выявление особенностей моделируемого процесса, которые необходимо учитывать.

Цель моделирования - исследование динамики протекания процесса вооруженной борьбы и оценка показателей эффективности боевых действий. Под такими показателями понимается численная мера степени выполнения боевой задачи, которую количественно можно представить, например, относительной величиной предотвращаемого ущерба объектам обороны или наносимого противнику ущерба.

Способ реализации должен состоять в формализованном описании логики функционирования образцов вооружения и военной техники (ВВТ) в соответствии со своими аналогами в реально протекающем процессе. Необходимо учитывать, что современные образцы ВВТ - это сложные технические системы, решающие комплекс взаимосвязанных задач, которые тоже являются сложными техническими системами. При моделировании таких объектов целесообразно сохранить и отразить как естественный состав и структуру, так и алгоритмы боевого функционирования модели. Причем в зависимости от целей моделирования может потребоваться варьирование этими параметрами модели (составом, структурой, алгоритмами) для различных вариантов расчета. Данное требование определяет необходимость разрабатывать модель конкретного образца ВВТ как составную модель его подсистем, представляемых взаимосвязанными компонентами.

Таким образом, по классификационному признаку тип внутренней структуры модель должна быть составной и многокомпонентной, по способу реализации - обеспечивать имитационное моделирование боевых действий.

Сложность объекта моделирования. При разработке компонент, определяющих состав моделей образцов ВВТ, и объединении моделей образцов ВВТ в единую модель боевых действий необходимо учитывать отличающиеся на порядки характерные масштабы осреднения по времени величин, фигурирующих в компонентах.

Конечной целью моделирования является оценка показателей эффективности боевых действий. Именно для расчета этих показателей и разрабатывается модель, воспроизводящая процесс боевых действий, который условно назовем главным. Характерный временной масштаб всех остальных входящих в него процессов (первичной обработки радиолокационной информации, сопровождения целей, наведения ракет и др.) много меньше главного. Таким образом, все протекающие в вооруженной борьбе процессы целесообразно разделить на медленные, прогноз развития которых интересует, и быстрые, характеристики которых не интересуют, однако их влияние на медленные необходимо учитывать. В таких случаях характерный временной масштаб осреднения выбирается так, чтобы иметь возможность составить модель развития главных процессов. Что касается быстрых процессов, то в рамках создаваемой модели необходим алгоритм, позволяющий в моменты осуществления быстрых процессов учитывать их влияние на медленные.

Возможны два подхода к моделированию влияния быстрых процессов на медленные. Первый состоит в разработке модели их развития с соответствующим характерным временным масштабом осреднения, много меньшим, чем у главных процессов. При расчете развития быстрого процесса в соответствии с его моделью характеристики медленных процессов не меняются. Результатом расчета является изменение характеристик медленных процессов, с точки зрения медленного времени происходящее мгновенно. Для того чтобы иметь возможность реализовать этот способ расчета влияния быстрых процессов на медленные, необходимо вводить соответствующие внешние величины, идентифицировать и верифицировать их модели, что усложняет все этапы технологии моделирования.

Второй подход состоит в отказе от описания развития быстрых процессов с помощью моделей и рассмотрения их характеристик в качестве случайных величин. Для реализации этого способа необходимо иметь функции распределения случайных величин, которые характеризуют влияние быстрых процессов на медленные, а также алгоритм, определяющий моменты наступления быстрых процессов. Вместо расчета развития быстрых процессов производится выброс случайного числа и в зависимости от выпавшего значения в соответствии с известными функциями распределения случайных величин определяется значение, которое примут зависимые показатели медленных процессов, таким образом учитывается влияние быстрых процессов на медленные. В результате характеристики медленных процессов также становятся случайными величинами.

Необходимо отметить, что при первом способе моделирования влияния быстрых процессов на медленные быстрый процесс становится медленным, главным, и на его протекание влияют быстрые уже по отношению к нему процессы. Эта иерархическая вложенность быстрых процессов в медленные - одна из составляющих того качества моделирования процесса вооруженной борьбы, которое относит модель боевых действий к структурно-сложной.

Способ представления модельного времени. На практике используют три понятия времени: физическое, модельное и процессорное. Физическое время относится к моделируемому процессу, модельное - к воспроизведению физического времени в модели, процессорное - это время выполнения модели на компьютере. Соотношение физического и модельного времени задается коэффициентом K, определяющим диапазон физического времени, принимаемого за единицу модельного времени.

В силу дискретного характера взаимодействия образцов ВВТ и их представления в виде компьютерной модели модельное время целесообразно задавать путем приращения дискретных временных отрезков. При этом возможны два варианта его представления: 1) дискретное время есть последовательность равноудаленных друг от друга вещественных чисел; 2) последовательность временных точек определяется значимыми событиями, происходящими в моделируемых объектах (событийное время). С точки зрения вычислительных ресурсов второй вариант более рационален, поскольку позволяет активизировать объект и имитировать его работу только при наступлении некоторого события, а в промежутке между событиями предполагать, что состояние объектов остается неизменным.

Одной из основных задач при разработке модели является выполнение требования синхронизации всех моделируемых объектов по времени, то есть правильное отображение порядка и временных отношений между изменениями в процессе боевых действий на порядок выполнения событий в модели. При непрерывном представлении времени считается, что существуют единые для всех объектов часы, которые показывают единое время. Передача информации между объектами происходит мгновенно, и таким образом, сверяясь с едиными часами, можно установить временную последовательность всех происходивших событий. Если в модели существуют объекты с дискретным представлением времени, для формирования единых часов модели необходимо объединить множество временных отсчетов моделей объектов, упорядочить и доопределить значения сеточных функций на недостающих временных отсчетах. Синхронизировать модели объектов с событийным временем можно только явно, путем передачи сигнала о наступлении события. При этом необходима управляющая программа-планировщик организации выполнения событий различных объектов, которая и определяет требуемый хронологический порядок выполнения событий.

В модели боевых действий необходимо совместно использовать событийное и дискретное время, такое представление времени называют гибридным. При его использовании моделируемые объекты приобретают свойство изменять значения некоторых показателей состояния скачкообразно и практически мгновенно, то есть становятся объектами с гибридным поведением.

Подводя итог приведенной классификации, можно сделать вывод о том, что модель боевых действий должна представлять собой составную, структурно-сложную, многокомпонентную, динамическую, имитационную модель с гибридным поведением.

Для формализованного описания такой модели целесообразно использовать математическую схему на основе гибридных автоматов . В этом случае образцы ВВТ представляются многокомпонентными активными динамическими объектами. Компоненты описываются набором переменных состояния (внешние и внутренние), структурой (одноуровневой или иерархической) и поведением (карта поведения). Взаимодействие между компонентами осуществляется посредством посылки сообщений. Для объединения компонент в модель активного динамического объекта используются правила композиции гибридных автоматов.

Введем следующие обозначения:

sÎRn - вектор переменных состояния объекта, который определяется совокупностью входных воздействий на объект , воздействий внешней среды , внутренних (собственных) параметров объекта hkÎHk,;

Множество вектор-функций, определяющих закон функционирования объекта во времени (отражают его динамические свойства) и обеспечивающих существование и единственность решения s(t);

S0 - множество начальных условий, включающее все начальные условия компонент объекта, порождаемые функцией инициализации в процессе функционирования;

Предикат, определяющий смену поведения объекта (выделяет из всех специально отобранных состояний нужное, проверяет условия, которые должны сопутствовать наступившему событию, и принимает при их выполнении значение истина), задается множеством булевских функций;

Инвариант, определяющий некое свойство объекта, которое должно сохраняться на заданных промежутках времени, задается множеством булевских функций;

- множество вещественных функций инициализации, ставящих в соответствие значению решения в правой конечной точке текущего промежутка времени значение начальных условий в левой начальной точке на новом временном промежутке :s()=init(s());

Гибридное время, задается последовательностью временных отрезков вида , - замкнутые интервалы.

Элементы гибридного времени Pre_gapi, Post_gapi являются «временной щелью» очередного такта гибридного времени tH={t1, t2,…}. На каждом такте на отрезках локального непрерывного времени гибридная система ведет себя как классическая динамическая система до точки t*, в которой становится истинным предикат, определяющий смену поведения. Точка t* является конечной точкой текущего и началом следующего интервала. В интервале расположены две временные щели, в которых могут изменяться переменные состояния. Течение гибридного времени в очередном такте ti=(Pre_gapi,, Post_gapi) начинается с вычисления новых начальных условий во временной щели Pre_gapi. После вычисления начальных условий проводится проверка предиката на левом конце нового промежутка времени. Если предикат принимает значение истина, оcуществля-ется переход сразу во вторую временную щель, в противном случае выполняется дискретная после-довательность действий, соответствующих текущему такту времени. Временная щель Post_gapi предназначена для выполнения мгновенных дейст-вий после завершения длительного поведения на данном такте гибридного времени.

Под гибридной системой H понимается математический объект вида

Задача моделирования заключается в нахождении последовательности решений Ht={(s0(t),t, t0), (s1(t),t,t1),…}, определяющих траекторию гибридной системы в фазовом пространстве состояний. Для нахождения последовательности решений Ht необходимо проводить эксперимент или имитацию на модели при заданных исходных данных. Другими словами, в отличие от аналитических моделей, с помощью которых получают решение известными математическими методами, в данном случае необходим прогон имитационной модели, а не решение. Это означает, что имитационные модели не формируют свое решение в том виде, в каком это имеет место при использовании аналитических моделей, а являются средством и источником информации для анализа поведения реальных систем в конкретных условиях и принятия решений относительно их эффективности.

В 2 ЦНИИ МО РФ (г. Тверь) на основе представления моделируемых объектов в виде гибридных автоматов разработан имитационный моделирующий комплекс (ИМК) «Селигер», предназначенный для оценки эффективности группировок сил и средств воздушно-космической обороны при отражении ударов средств воздушно-космическо-го нападения (СВКН). Основу комплекса составляет система имитационных моделей объектов, имитирующая алгоритмы боевого функционирования реальных образцов ВВТ (зенитно-ракетный комплекс, радиолокационная станция, комплекс средств автоматизации командного пункта (для радиотехнических войск - радиолокационной роты, батальона, бригады, для зенитно-ракетных войск - полка, бригады и др.), боевой авиационный комплекс (истребительной авиации и средств воздушно-космического нападения), средства радиоэлектронного подавления, огневые комплексы нестратегической противоракетной обороны и др.). Модели объектов представлены в виде активных динамических объектов (АДО), в состав которых входят компоненты, позволяющие исследовать в динамике различные процессы при их функционировании.

Например, радиолокационная станция (РЛС) представлена следующими компонентами (рис. 1): антенная система (АС), радиопередающее устройство (РПрдУ), радиоприемное устройство (РПрУ), подсистема защиты от пассивных и активных помех (ПЗПАП), блок первичной обработки информации (ПОИ), блок вторичной обработки информации (ВОИ), аппаратура передачи данных (АПД) и др.

Композиция данных компонент в составе модели РЛС позволяет адекватно моделировать процессы приема-передачи сигналов, обнаружения эхосигналов и пеленга, алгоритмы помехозащиты, измерения параметров сигнала и др. В результате моделирования рассчитываются основные показатели, характеризующие качество РЛС как источника радиолокационной информации (параметры зоны обнаружения, точностные характеристики, разрешающая способность, производительность, помехозащищенность и т.п.), что позволяет оценить эффективность ее работы при различных условиях помехоцелевой обстановки.

Синхронизация всех моделируемых объектов по времени, то есть правильное отображение порядка и временных отношений между изменениями в процессе боевых действий на порядок выполнения событий в модели, осуществляется программой управления объектами (рис. 2). В функции данной программы также входят создание и удаление объектов, организация взаимодействия между объектами, протоколирование всех событий, происходящих в модели.

Использование протокола событий позволяет проводить ретроспективный анализ динамики боевых действий любым моделируемым объектом. Это дает возможность оценить степень адекватности моделей объектов как с использованием методов предельных точек, так и посредством контроля корректности моделирования процессов в компонентах объекта (то есть проверка адекватности методом прогона от входа к выходу ), что повышает достоверность и обоснованность получаемых результатов.

Необходимо отметить, что многокомпонентный подход позволяет варьировать их составом (например, исследовать боевую работу ЗРК с различным типом АСЦУ) в интересах синтеза структуры, удовлетворяющей определенным требованиям. Причем за счет типизации программного представления компонент, без перепрограммирования исходного кода программы.

Общим преимуществом данного подхода при построении модели является возможность оперативного решения ряда исследовательских задач: оценка влияния изменения состава и структуры системы управления (количество уровней, цикл управления и др.) на эффективность боевых действий группировки в целом; оценка влияния различных вариантов информационного обеспечения на потенциальные боевые возможности образцов и группировки в целом, исследование форм и способов боевого применения образцов и др.

Построенная на основе гибридных автоматов модель боевых действий представляет собой суперпозицию совместного поведения параллельно и/или последовательно функционирующих и взаимодействующих многокомпонентных АДО, являющихся композицией гибридных автоматов, функционирующих в гибридном времени и взаимодействующих через связи на основе сообщений.

Литература

1. Сирота А.А. Компьютерное моделирование и оценка эффективности сложных систем. М.: Техносфера, 2006.

2. Колесов Ю.Б., Сениченков Ю.Б. Моделирование систем. Динамические и гибридные системы. СПб: БХВ-Петербург, 2006.

HTML clipboard

Имитационная система моделирования боевых действий JWARS ВС США

Капитан 1 ранга Н. Резяпов,
майор С. Чеснаков,
капитан М. Инюхин

JWARS - это современная конструктивная1 система моделирования, разработанная с использованием CASE-средств (автоматизированная разработка программного обеспечения) на языке программирования Smalltalk. Она использует событийное время и имитирует деятельность и взаимодействие военных подразделений. В рамках этой системы достаточно глубоко проработаны вопросы создания трехмерного виртуального боевого пространства, учета погодных условий и особенностей рельефа местности, тылового обеспечения боевых действий, создания четкой системы информационных потоков, а также вопросы поддержки принятия решений в системе управления и контроля.

Возможности JWARS:
- позволяет планировать военные операции продолжительностью более 100 дней;
- временной масштаб моделирования 1:1000 (в 1 000 раз быстрее, чем реальное время);
- время инициализации модели до 3 мин.

Последняя версия JWARS отличается наличием модульной системы моделирования сети межтеатровых воинских перевозок, усовершенствованным блоком моделирования системы управления ООФ, возможностью моделирования ударов по мобильным целям, наличием геоинформационной и геофизической базы данных по Юго-Восточной Азии, Дальнему Востоку, Южной Азии и Южной Америке, возросшим быстродействием вследствие модернизации программного кода и внедрения новой технической базы, возможности конструирования сценария и др.

В настоящее время невозможна оценка последствий динамического ввода информационных вирусов либо искажения информации в компьютерах или информационных потоках противника, а также отсутствует возможность вскрытия мер по введению в заблуждение (планируется реализовать в последующих версиях).
Моделирование функционирования космических сил и средств учитывает планируемую модернизацию (перспективный облик) сил и средств, процессы контроля космического пространства, имитацию противокосмических операций и информационной войны.

Примерами задач, решавшихся с помощью JWARS в условиях сетецентриче-ских военных действий, являются оценка эффективности:
- защиты критически важных объектов (территория США, базы, группировки ВС на ТВД, силы и объекты союзников и др.);
- нейтрализации ОМП и средств его доставки;
- защиты информационных систем;
- мер по противодействию противнику посредством непрерывного наблюдения, слежения, массированного воздействия высокоточными воздушными и наземными средствами по критическим важным стационарным и мобильным целям;
- новых информационных технологий и инновационных концепций для разработки архитектуры «объединенной» системы управления и системы единой карты оперативной обстановки и др.

JWARS включает продукционную экспертную систему с выводом на основе решающих правил «если.., то.., иначе...». Обновление базы знаний (значений фактов, правил) о противнике осуществляется в результате информационного процесса разведки. База знаний содержит также информацию о своих силах, результатах оценки обстановки, в том числе противником. Она предоставляет пользователям автоматически генерируемые решения, в которые можно вносить свои коррективы в интерактивном режиме. Решающие правила базы знаний являются ключевыми для динамического функционирования модели. В результате срабатывания правила каждому факту могут быть назначены одно или несколько действий. Действия выполняются, когда значение вычисленного факта становится равным определенной пороговой величине и производит изменения в состоянии базы данных.

Процесс ассоциации и корреляции результатов работы различных разведывательных средств в условиях единого информационного пространства заключается в следующем:
1. Результаты обнаружения каждого средства разведки наносятся на ситуационную карту.
2. Экстраполируются позиции каждого из ранее обнаруженных объектов во времени к моменту поступления новых докладов о результатах работы средств разведки.
3. На основе расчета расположения «центра масс» ранее обнаруженных объектов производится отбор вероятных кандидатов для ассоциации с объектами, информация о которых содержится во вновь поступивших докладах о результатах работы средств разведки.
4. Вычисляется вероятностная величина ассоциации объектов.
5. На базе относительной величины вероятности ассоциации определяется, является ли объект вновь обнаруженным из ранее известных или новым объектом, обнаруженным впервые.

Характер алгоритмов, используемых в JWARS:
1. Вероятностный (стохастический) процесс (Монте-Карло) - вычисления на основе генераторов случайных чисел, дискретные выходные величины (моделирование процессов обнаружения, планирование ударов СВН по наземным целям, ПРО/ПВО на ТВД, минная война на море, борьба с ПЛ, противоборство надводных сил флотов и т. д.).
2. Детерминированные вычисления -(аналитические и на основе формул теории вероятностей). Возможно моделирование процессов применения и защиты от ОМП, маневрирования силами и средствами.

Свойства модели JWARS, характерные для условий сетецентрических военных действий:
- возможность динамически в интерактивном режиме реагировать на происходящие события исходя из восприятия ситуации каждой стороной на базе анализа оперативной обстановки;
- создание основы для принятия решения с использованием аналитической оценки сложившейся ситуации;
- осуществление высокой степени координации/синхронизации действий командующего ООФ с действиями подчиненных командиров во всех звеньях руководства;
- интеграция разведывательной информации для приятия решений;
- моделирование поведения «ключевых объектов» (centers of gravity) - военных и экономических - в отношении состояния ВПР противника;
-оценка реализации.конечной цели военной операции (end state), например в виде изменения политики руководства государства;
- описание агрегированных критериев достижения победы (географических -отсутствие подразделений противника на определенной территории, желаемого соотношения сил - избежание потерь своих сил и союзников, нанесение поражения противнику в течение определенного времени);
- определение степени достижения целей военной операции.

Функциональный модуль. Основным элементом системы JWARS является объект боевого пространства - Battle Space Entity (BSE), Номинальный уровень детализации: батальон для общевойсковых операций, эскадрилья для воздушных операций, корабль для морских операций и разведывательные платформы для систем разведки и наблюдения. Вспомогательными объектами боевого пространства выступают объекты инфраструктуры (порты, аэродромы и т. п.), пункты управления (штабы, командные пункты, узлы связи и т. п.). Объекты боевого пространства характеризуются статическими (например, радиус поражения ударных средств) и динамическими (в частности, координаты местоположения) свойствами. Данные также включают информацию о взаимодействии объектов друг с другом и внешней средой.

Имитационный модуль. Этот модуль содержит средства имитации необходимой инфраструктуры, разработанные объектно-ориентированным методом, что обеспечивает их модульность и, следовательно, достаточную гибкость, необходимую для оперативного внесения изменений в виртуальное боевое пространство.

Подобно другим имитационным системам последнего поколения JWARS в обязательном порядке поддерживает стандарты HLA-архитектуры 2 .

Системный модуль. Он включает аппаратные средства системы JWARS, с помощью которых пользователи осуществляют моделирование. Человеко-машинный интерфейс используется при разработке сценариев боевых действий, ведении разведки боевого пространства, осуществлении боевого управления и контроля, а также при проведении анализа результатов.

Для облегчения применения пользователем нечетких правил будет реализована система автоматизированной помощи и интуитивно понятного графического интерфейса. ; Подразделения в системе JWARS имеют разнообразные возможности и могут выполнять различные действия или задачи одновременно, если они не противоречат друг другу (например, оставаться на месте и передвигаться). Действия подразделения могут быть изменены в зависимости от полноты данных о ситуации. Например, сталкиваясь с превосходящими силами противника, подразделение, обладающее неполной информацией относительно местоположения других дружественных союзных сил, может отступить, пока ситуация не станет более определенной. Чем более сомнительна ситуация, тем раньше будет начато отступление. Как только ситуация определится, могут быть предприняты специальные действия, соответствующие моменту. Подразделение должно использовать все имеющиеся в его распоряжении ресурсы для того, чтобы решить поставленные задачи, не нарушая ограничений, например, касающихся числа потерь личного состава и техники.

В более ранних версиях JWARS, в которых не было системы причинно-следственных связей на тактическом уровне, отмечались случаи, когда в процессе моделирования боевые подразделения вместо вступления в бой продвигались к своим целям, лишь отвечая огнем. Встречались также случаи, когда подразделения неуместно вступали в бой. База знаний причинно-следственных связей позволила улучшить возможности по оценке ситуации и вносить изменения в варианты боевого применения подразделений. Как показано на рисунке на с. 32, подразделение атакует противника, сближается с ним, уничтожает его или заставляет отступить, а затем возобновляет выполнение первоначального задания. Тем временем подразделения обеспечения, как свои, так и противника, оценивают ситуацию как опасную и пытаются не попадать в зону ведения огня.

Подразделения в системе JWARS не договариваются о совместных действиях и не формируют временные коалиции, а запрашивают дополнительные ресурсы и используют запасы, основываясь на оценке ситуации. Таким образом, подразделение, участвующее в боевых действиях, может запросить дополнительную огневую поддержку и получить ее от одного или более источников в зависимости от расставленных приоритетов. При следующем запросе в качестве обеспечивающего может выступить другое подразделение или вид оружия, но в любом случае поддержка будет осуществляться, пока не исчерпаны все ресурсы.

1 По степени задействования человека зарубежные специалисты четко разделяют все средства моделирования и имитации на натурные, виртуальные и конструктивные. Конструктивные средства предполагают применение виртуальных войск (сил) в виртуальном боевом пространстве.

2 Под HLA-архитектурой понимается структура имитационной системы на уровне взаимосвязей отдельных компонентов, а также стандарты, правила и спецификации интерфейсов, определяющие взаимодействие моделей при разработке, модификации и функционировании.

Зарубежное военное обозрение №11 2008 С. 27-32

В головах военных ученых, в близких к ним кругах и даже среди старших офицеров живет мечта создать модель, а еще лучше моделирующий комплекс, который выдавал бы командиру оптимальные варианты применения сил и средств в конкретной операции. Попытаемся разобраться, насколько это осуществимо.

Бравурные надежды

Такие модели и комплексы создаются по заказам военного ведомства с целью практического применения командующими и штабами в процессе разработки операций объединений различного уровня и назначения. Кажется, все просто: вводишь исходные данные, нажимаешь на кнопку и получаешь результат – несколько вариантов решения задачи, выбираешь лучший из них и начинаешь подготовку к проведению операции. Нет сомнений в правильности выбора, бессонных ночей при продумывании замысла. Есть уверенность в понимании намерений противника, боевом духе своих войск и т. п. Бесчувственная, неутомимая, быстрая и точная машина все продумает за вас и подскажет, что, как и в какой момент делать. Однако много лет волны научной мысли бьются о стену желания, но реальных достижений в этой области нет и объективно быть не может, поскольку мыслительный процесс человека автоматизировать невозможно, и все приведенное выше является химерой – нереализуемой идеей.

Некоторые источники говорят о том, что первыми боевые действия начали моделировать в Пентагоне еще в далекие 80-е. Прагматичный мозг американского вояки устал от напряженной работы в ходе принятия решения, подготовки и планирования действий группировок войск в многочисленных районах своих жизненно важных интересов, где мировой жандарм, как раньше справедливо называли США представители прогрессивных кругов человечества, вел военные действия. И тогда на помощь жандарму пришла неутомимая электронно-вычислительная техника. По заказам военных стали разрабатываться разнообразные математические модели, в том числе для действий воинских формирований различного уровня и назначения. Все планируемые операции моделировались и только после этого принимались решения об их подготовке и проведении. Об этом много писали в научной и научно-популярной литературе.

Отечественным специалистам, занимающимся разработками в данной сфере, дали понять, как далеко продвинулись американские коллеги в области автоматизации интеллектуальной деятельности командующих вооруженными силами США. И наши, что всегда было характерно для некоторых отечественных искателей нового и передового, глядя на преуспевающий Запад, спохватились. Военные ученые да и просто ученые не могли смириться с отставанием от передовой мысли. «Мы тоже знаем, за какой конец ружье держать», – сказали они и принялись за дело. Заинтересованные научно-исследовательские учреждения создавали все новые и новые модели различных операций и демонстрировали свое творчество военным. Последние, проявляя интерес к работе в этом направлении, как представляется, до конца не разобрались в практической пользе компьютерных операций. Но дабы не прослыть людьми, далекими от понимания сущности прогресса и преимуществ его применения, не стали рубить сплеча, а внимали плодам неутомимой деятельности тружеников виртуальной нивы. Не стоит сбрасывать со счетов и популярность модного направления среди руководства и ученого военного мира.

Научно-исследовательские учреждения внесли свой посильный вклад в решение сложной, практически невыполнимой задачи. Однако многочисленные разработки в этой области оказались не востребованы в жизни, а использовались в основном для демонстраций военным руководителям различного уровня.

Тяжкие сомнения

Так почему же разработанные модели не находят применения в практической деятельности командующих и органов военного управления? Ответ простой: у понимающих суть проблемы специалистов есть большие сомнения относительно способности компьютерного разума обеспечить полководцев надежными, заслуживающими доверия результатами.

Возникает вопрос: такой итог разработки – объективная, не зависящая от их создателей реальность или неспособность наших программистов создать модели, полностью отражающие имитируемые процессы? Попытаемся разобраться.

Любая войсковая операция является практическим воплощением военного искусства командующего, который единолично вырабатывает замысел и принимает решение. Ее подготовка и проведение включают множество сложных и многогранных процессов, в значительной степени описываемых с требуемой точностью при помощи соответствующих алгоритмов и средств математического обеспечения. При этом учитывается большое количество исходных данных, влияющих на результат моделирования. Часть из них с необходимой точностью может быть задана количественно, например боевой состав, уровень его подготовки, вооружение, техническая оснащенность противоборствующих сторон, физико-географические и метеорологические условия, а также многое другое. Однако некоторые вводные невозможно описать количественно по объективным причинам. Такие данные характеризуют субъективную, творческую деятельность человека. К ним относятся военное искусство командующих, уровень тактической подготовки командиров, морально-психологическое состояние личного состава и так далее. Соответственно при моделировании операций могут учитываться только формальные данные.

Грустные реалии

В системе моделирования боевых действий ВС США JWARS (Joint Warfare System), предназначенной для проведения операций объединенными группировками войск, имитируется деятельность воинских формирований различного назначения. В ней глубоко проработаны вопросы создания трехмерного виртуального пространства, учета погодных условий и особенностей рельефа местности, тылового обеспечения, создания системы информационных потоков, а также поддержки принятия решений.

Это должно повысить качество оперативного планирования и применения вооруженных сил, оценки боевых возможностей воинских формирований и разработки концептуальных документов строительства ВС. Процесс принятия решений основан на базе знаний по тактическим нормативам, а также предпочтениях лиц, принимающих решения. Американцами учитываются формальные данные, перечень которых изложен выше, но, по имеющимся сведениям, они могут принимать во внимание и морально-психологическое состояние войск, достоверность чего весьма сомнительна, ибо оно может значительно изменяться в ходе операции.

Конечно, на бумаге получается гладко, особенно когда очень хочется. Но на практике результаты действий группировок ВС США и ОВС НАТО в Ираке, Афганистане, Югославии (особенно) были весьма далеки от того, что выдавало моделирование. Так, операцию Североатлантического альянса на Балканах планировалось закончить в течение трех дней, но военное искусство командования югославской армии, боевое мастерство и стойкость ее личного состава сорвали планы агрессоров, и на достижение поставленных целей натовцам понадобилось почти три месяца. Потому что при моделировании не были решены проблемы неформальных данных, существенно влияющих на достоверность оценки исхода операции. В алгоритмы моделирования закладывались шаблонные решения, пусть даже самые разнообразные, но стандартные, определенные заранее и не реализующие интеллектуальную, творческую работу человека с учетом его нравственности и психологии.

Современные события на Украине также демонстрируют тупость американских лекал, по которым ведутся боевые действия. Действительно, по результатам моделирования штатовских советников численно превосходящая карательная группировка ВСУ, имеющая все виды вооружения, должна была в течение месяца одержать победу над уступающим ей в личном составе и вооружении, но крепким духом и более сильным нравственно народным ополчением ДНР и ЛНР. Но этого не произошло по изложенной выше причине. Вот вам и практическое применение моделирования операций…

Осмысленные выводы

Каковы же наши достижения в рассматриваемой области? Известные модели операций, созданные отечественными разработчиками, по сути очень похожи на зарубежные аналоги и также не учитывают неформальные исходные данные, которыми являются военное искусство полководцев, тактическая подготовка командиров и морально-психологическое состояние личного состава противоборствующих сторон. А эти факторы могут быть определяющими, о чем свидетельствуют многочисленные исторические примеры проведенных сражений.

Выработка замысла операции является творческим процессом, который свойствен только человеку, обладающему интеллектом, интуицией, способностью к нестандартным решениям. Как говорил наш выдающийся полководец Александр Васильевич Суворов: «Удивил – победил». Это значит, что только тот, кто воюет не по шаблону, имеет высокий боевой дух, силен нравственно, всегда одерживает победу над противником.

Суворов провел 63 сражения и ни одного не проиграл. Если разработанные им замыслы операций смоделировать, то, например, под Рымником или Фокшанами согласно расчетным данным турки одержали бы победу, имея огромный численный перевес. Итальянский поход Суворова тоже закончился бы неудачно. Но гениальный полководец в условиях, крайне неблагоприятных для подчиненных войск, всегда одерживал победу над противником независимо от его численного превосходства и преимущества в занимаемом положении. Потому что имел талант, воспитывал у подчиненных высокую нравственность и умел поддерживать высочайший воинский дух.

Никакая модель не может заменить командующего или рассчитать ему варианты решения, из которых следует выбрать наиболее приемлемый. Попытаемся это пояснить. Допустим, что модель способна выработать замысел операции и представить варианты решения для выбора. При определении лучшего командующий должен оценить каждый из них. На это уйдет значительно больше времени, чем при выработке замысла лично. Ведь сколько вариантов, столько и оценок. На это будет тратиться дополнительное время.

Если командующий принимает предлагаемый вариант решения без оценки, он юридически, по требованиям руководящих документов, отвечая за решение, фактически его не определяет, а использует машинную подсказку, полученную с помощью формальных процедур, заложенных в алгоритмы модели, не учитывающие «иррациональных» данных, описанных выше. Но нет таких командующих, которые будут опираться на «оперативное искусство» разработчика модели, а не применять свое военное искусство, полководческий талант, тактическое мастерство подчиненных командиров, воинское умение и боевой дух личного состава.

Существующие модели операций никогда не проверялись на достоверность и надежность. Этого не требовали военные, не проводили подобные эксперименты и сами разработчики. С этой целью никто из них не моделировал проведенные ранее операции, итог которых известен, например битвы Великой Отечественной войны или сражения русской армии в другие периоды истории, чтобы сравнить компьютерный результат с известным исходом. Модели также не проверялись и по операциям, проведенным группировками войск ВС США и ОВС НАТО в Ираке, Афганистане или Югославии. Причина проста – результат будет неудовлетворительным для разработчиков, машинные данные не совпадут с реальными. Если это заключение ошибочно, то можно провести эксперимент с изложенными выше целями и доказать достоверность и надежность разработанных моделей.

Таким образом, компьютер может лишь ограниченно, с допустимой погрешностью отражать ту часть обстановки, которая зависит только от формальных исходных данных, задаваемых количественно. А то, что предопределяется волей и воинским искусством военачальников, морально-психологическим состоянием личного состава, уровнем тактической подготовки командиров и не может быть подсчитано, ни одна модель не учитывает и учесть не может.

Так есть ли необходимость в моделировании операций, в каких случаях его целесообразно применять? Следует полагать, что оно полезно только тогда, когда его результаты не станут аргументами для оправдания действий военачальников, ведущих к негативным последствиям для подчиненных войск (сил). Почему бы в таком случае не сослаться на рекомендации моделирующего комплекса? В реальной обстановке это недопустимо. Но при решении учебных задач в военных вузах, на мероприятиях оперативной подготовки, в частности при проведении командно-штабных учений, тренировок и т. п., а также для исследовательской работы может быть весьма полезно.

Компьютерная симуляция боевых действий не только помогает экономить на учениях и тренировать солдат, но имеет и вполне мирные прикладные применения.

Современная война - штука высокотехнологичная. Под завязку напичканные электроникой, нынешние средства разрушения всего и вся подчиняются нажатию оператором кнопки, а зачастую и самостоятельно принимают решения, куда лучше лететь, плыть или ехать, чтобы добраться быстрее и поразить цель с точностью до нескольких сантиметров.

Впрочем, и солдаты - живая сила театра военных действий - не обделены достижениями науки и техники. Постоянная связь с товарищами, прекрасное ночное видение, стрелковое оружие, которое показывает, куда воин попадёт, нажав на спусковой крючок, высокотехнологичная броня и носимые компьютерные системы - такой организм в камуфляже вполне можно назвать кибернетическим.

Технологии в военной сфере - дело весьма прибыльное. Достаточно посмотреть на размах и суммы сделок на международных ярмарках вооружений, например лондонской DSEI (Defence Systems and Equipment International). Именно на таких форумах военно-промышленный комплекс стран-участников доказывает налогоплательщикам, что он важен и нужен, внося в государственный бюджет ощутимую лепту. Конечно, нынешним военным промышленникам значительно сложнее оправдывать своё существование, чем, например, пятьдесят лет назад, когда граждане, запуганные термином "холодная война", совершенно не возражали против постоянной эскалации вооружений.

В нынешних условиях и производство оружия, и его применение требуют весомых оправданий. Высокие технологии, улучшающие средства смертоубийства, стоят недёшево, и при неправильном планировании военной операции или в безграмотных руках их неэффективное использование легко может привести к печальному исходу, к тому же - весьма разорительному. Речь не обязательно идёт о падении дорогостоящих истребителей и взрывах на подводных лодках. Простой пример: учения танковой бригады, при планировании которых командование руководствовалось тактико-техническими характеристиками танков из инструкции по их эксплуатации, не учитывая особенностей местности, погоды и других важных факторов. Вычитав в инструкции о среднем расстоянии, которое танк проходит на одной заправке, командиры расставляют полевые заправочные станции аккурат через эти промежутки. Танки же, не побоявшись грязи и прочих неурядиц местности, "съедают" горючее значительно раньше и дружно, всей бригадой, останавливаются вдалеке от ближайшего заправщика, сведя на нет замысел всей операции. И ладно бы от этого пострадали только стратегия и тактика. Неудачно завершившиеся учения влетели в копеечку, не реализовав основной идеи - отработать необходимые манёвры, провести сплочение экипажей, поднять боевой дух служивых, наконец.

А если эту ситуацию распространить на крупные учения с участием различных родов войск? Помните кино из семидесятых "В зоне особого внимания "? А если в учениях или боевых операциях принимают участие вооружённые силы различных стран, входящие в единую коалицию? Ну и, наконец, что, если подобные происшествия происходят не на учениях и не в реальном бою, а, например, в ходе ликвидации последствий стихийных бедствий, где армия всегда играет важную роль?

В реальности, будь то учения, война или спасательная операция, подобные фатальные просчёты просто недопустимы. Чтобы их не было, можно учиться обходить грабли в мире виртуальном. Конечно, до Матрицы нынешним симуляторам пока далеко, но кое-чему можно научиться и без досконального копирования местности.

Именно для этих целей и разрабатываются современные моделирующие комплексы военного назначения, объединяющие в себе разнообразные модели, реальную технику и участников виртуальных учений.

SIMNET. Первая попытка

Своим появлением военные системы распределённого моделирования обязаны политической и экономической ситуации, сложившейся после того, как ослабли морозы холодной войны, и убедить обывателей в необходимости выделения заоблачных бюджетов на гонку вооружений и проведение постоянных военных манёвров стало сложнее.

Особенно сложно эту ситуацию восприняло военное ведомство США. Привыкшие жить на широкую ногу вояки столкнулись с проблемой организации и проведения масштабных учений и планирования военных операций. Любая мало-мальски крупная тренировка подразделений разных родов войск, разбросанных по всему миру, требовала от объединённого командования неимоверных координационных и финансовых усилий. От щедрот бюджета, выделяемого на военные игрища в годы гонки вооружений, остались одни воспоминания. А между тем всё более сложная в освоении техника и всё усложняющийся характер ведения боевых действий совершенно не снижали требований к количеству и размаху учений.

При этом создание моделей вооружений и моделирование стратегии и тактики ведения боевых операций вовсе не было экзотикой. Тренажёры военного назначения, имитирующие модели реальных средств ведения боя, активно разрабатывались как производителями оружия, так и лабораториями оборонного ведомства. И стоили они не меньше, а зачастую и больше образцов, которые имитировали. Например, на разработку системы имитации боевых самолётов в 1970 году Министерство обороны США затратило около тридцати пяти миллионов долларов. Танковый симулятор обошёлся чуть дешевле - восемнадцать миллионов.

Сама собой напрашивалась идея о повышении эффективности использования этих моделей, снижающей стоимость их разработки и эксплуатации. Первой её реализацией занялся капитан военно-воздушных сил США Джек Торп, предложивший в 1978 году проект масштабируемой системы на базе симуляторов полёта для подготовки пилотов. Система представляла собой управляемую компьютером базу видеоматериалов, используемых в тогдашних имитаторах полёта, которая в параллельном режиме могла использоваться множеством обучаемых. Чуть позже, в 1982 году, Торп с коллективом единомышленников из компании Perceptronics разработал тренажёр танка, обеспечивающий похожее коллективное использование. Его особенностью было применение только зарождающейся компьютерной графики, накладываемой поверх традиционного для тогдашних систем видеоряда.

Успехи проектов Торпа и их однозначная экономическая выгода сподвигли в 1983 году военное исследовательское агентство DARPA к развитию этих разработок. Кроме команды Торпа к исследования были привлечены компании Delta Graphics и BBN Technologies .

Усилиями специалистов этих компаний к середине 1985 года была разработана концепция и прототип сети SIMNET - многопользовательской распределённой моделирующей системы, обеспечивающей отработку боевых ситуаций в реальном масштабе времени. В составе SIMNET в едином модельном пространстве работали симуляторы танков, самолётов и вертолётов. И именно благодаря SIMNET появился термин "виртуальное поле боя" (virtual battlefield). Совместная работа множества моделей в сети SIMNET базировалась на концепции dead reckoning, позаимствованной у систем навигации. Согласно этой концепции текущее положение каждого объекта внутри виртуального поля боя рассчитывалось исходя из его предыдущей позиции, вектора движения и скорости. SIMNET объединяла в своём составе десятки компьютеров с подключёнными к ним сотнями терминалов для обучаемых.

Первое сражение внутри SIMNET состоялось в 1987 году. На виртуальном полигоне размером пятьдесят на пятьдесят километров, имитирующем реальную местность, были развёрнуты полномасштабные учения с применением танков M1 Abrams и боевых машин пехоты M2/M3 Bradley. Дополнительно имитировалась артиллерийская и воздушная поддержка противоборствующих сторон. Виртуальные учения проводились на разных уровнях командования - до взвода включительно.

Танковые симуляторы сети SIMNET были развёрнуты на базе знаменитого форта Нокс.

Успешная реализация симуляции развёрнутых боевых операций в рамках SIMNET доказала эффективность идеологии распределённого моделирования. Военное ведомство США начало активное финансирование проекта, что вскоре принесло свои плоды.

В рамках SIMNET компания BBN Technologies разработала протокол взаимодействия распределённых моделей, позволяющий им согласованно взаимодействовать в виртуальной боевой обстановке. Позже эта разработка легла в основу IEEE стандарта DIS (Distributed Interactive Simulation - распределённая интерактивная симуляция), который стал применяться не только в военных имитационных играх, но и в мирных областях, использующих распределённое моделирование, в частности в космических программах.

Современный тренировочный центр морских пехотинцев на базе сети SIMNET

Ещё одним важным побочным эффектом разработки SIMNET стал ни много ни мало интернет. Точнее, его прародительница - компьютерная сеть с пакетной коммутацией. Её разработка была стимулирована в том числе и необходимостью создания высокоскоростной сети надёжного обмена данными между компьютерами, участвующими в работе SIMNET.

Архитектура HLA. Единый фундамент виртуальных полигонов

Эффективность систем распределённого моделирования, доказанная сетью SIMNET, стимулировала дальнейшее развитие этого направления имитационного моделирования.

Тем более что в нём всё больше стали нуждаться не только военные, но и разработчики авиалайнеров для гражданской авиации и авиакомпании, их эксплуатирующие, крупные транспортные терминалы, бесперебойная работа в которых основана на чётком взаимодействии людей и механизмов, департаменты логистики транснациональных корпораций, космические агентства, обкатывающие местные и международные программы пилотируемых полётов и межпланетных миссий автоматических станций.

Как это частенько случается с активно развиваемой областью человеческой деятельности, в определённый момент сумма технологий в области распределённого моделирования перевалила за критическую массу. Множество заинтересованных в подобного рода системах компаний и ведомств накопили мощную базу моделей.

Протокол DIS, разработанный преимущественно для военных моделирующих систем, потребовал существенной переработки. Её результатом стала архитектура, описывающая принципы организации любых систем распределённого моделирования. Её инвариантный характер отражается в названии HLA (High Level Architecture) - высокоуровневая архитектура.

В основе идеологии HLA лежит принцип объединения множества объектов, участвующих в процессе распределённого моделирования, в динамически формируемую сущность, именуемую федерация (federation). Соответственно входящие в состав федерации объекты называются федератами (federate). И федераты, и образованная из них федерация - понятия логические. Федератами могут быть как компьютерные тренажёрные системы, так и реальная техника и люди, автоматизированные командные системы классов C3I и C4I, системы поддержки штабных операций и даже легионы войск, сгенерированных компьютером.

Особым классом федератов являются системы формирования виртуального пространства, демонстрирующие всем участникам федерации единую территорию, на которой они взаимодействуют, особенности времён года, времени суток и даже погодных условий.

Механизмом взаимодействия федератов в архитектуре HLA является инфраструктура реального времени RTI (Real-Time Infrastructure) - набор сервисов, поддерживающих в едином модельном времени координацию федератов и обмен данными между ними.

Так, например, если федерат - это имитационная модель истребителя, то RTI обеспечивает передачу значений, характеризующих высоту, скорость и траекторию его полёта остальным участникам федерации. В случае необходимости передаётся ещё и его аудиовизуальный образ и тактико-технические характеристики. В результате командующий учениями наблюдает перемещение этого истребителя на общей карте боевой операции, новобранец, находящийся в танковом тренажёре, видит, как над ним проносится самолёт, а диспетчер виртуального аэродрома имеет возможность вести переговоры с пилотом, заводя его на посадку.

Степень детализации действительности на виртуальных полигонах зависит от полноты федерации и возможностей технических средств, которые её поддерживают. Порой достаточно просто указывать координаты сил и средств, ведущих имитационный бой, а иногда требуется показать, что попадание снаряда в какое-нибудь здание приводит к его разрушению и соответственно меняет ландшафт местности.

Как и все протоколы высокого уровня, архитектура HLA не накладывает каких-либо ограничений на реализацию федератов и RTI. Правильнее назвать её набором рекомендаций по форматам данных, которыми могут обмениваться федераты, и правилам их взаимодействия в разных условиях. Соблюдая и то и другое, любой разработчик может создавать как модели, которые можно использовать в разнообразных моделирующих комплексах, так и собственные варианты инфраструктуры RTI. В настоящее время известно более двух десятков реализаций RTI, среди которых есть и коммерческие образцы , и из мира open source.

Независимость HLA от её конкретной реализации стандартизована. Институт инженеров по электронике и электротехнике (IEEE) разработал и утвердил серию стандартов IEEE 1516 , описывающих архитектурные принципы HLA и рекомендации по разработке конкретных систем на её основе.

Благодаря такой стандартизации появилась возможность не только организовать сложные виртуальные учения, в которых принимают участие модельные средства военных ведомств стран, входящих в разные коалиции, но и реализовать многократное использование зачастую дорогостоящего модельного ресурса, арендуя его в рамках динамически сформированной федерации.

HLA несовместима со своим предшественником - протоколом DIS. Но это не значит, что моделирующие системы, построенные на базе этих технологий, не могут взаимодействовать между собой. Существует масса программных шлюзов, через которые виртуальный снаряд, выпущенный из танка на DIS-полигоне, поразит цель на поле боя HLA.

Computer Generated Forces. Атака клонов

Хорошо, если федератом в HLA-битве является конкретный тренажёр или модель тактической операции. Но что делать, если объектом, участвующим в виртуальном бою, является целое войсковое подразделение? Особенно если это подразделение противоборствующей стороны. Ну не приглашать же, в самом деле, для имитации общевойсковой бригады... целую бригаду!

Конечно, нет. У разработчиков распределённых систем моделирования для этих целей имеются генераторы армий - CGF (Computer Generated Forces). Путём несложного конфигурирования на выходе такого генератора появляется виртуальное воинское подразделение нужного рода войск нужной страны. И все его характеристики, включая вооружение и другие ресурсы, а также принципы ведения боя, будут в той или иной степени соответствовать характеристикам реальных взводов, батальонов и полков.

Любители многопользовательских стратегий не найдут в идеологии CGF ничего нового. Они ежедневно клепают в рамках своих игровых миров легионы юнитов, объединяют их в армии, а игрового искусственного интеллекта вполне хватает для того, чтобы войска сражались с противником без участия игрока.

На самом деле между военными компьютерными войсками и игровыми юнитами много общего. И за тех и за других сегодня "думают" продвинутые нейросетевые алгоритмы. Просто в CGF обязаны точно имитировать поведение реальных боевых подразделений. Конечно, полностью заменить живого человека, управляющего пусть и компьютерным, но всё же подразделением, не может никакой искусственный интеллект.

Именно поэтому даже современные CGF-войска имеют в своём составе "джойстик". Управляемые оператором воинские подразделения именуются полуавтоматическими - SAF (Semi-Automated Forces). Обычно такие подразделения делаются в виде модулей (ModSAF - Modular SAF) и позволяют, как и в ходе реальной мобилизации, из более мелких виртуальных подразделений комплектовать целые армии. Разработкой систем ModSAF занимаются как ведущие разработчики вооружений , так и разнообразные исследовательские центры, выполняющие оборонные заказы.

Можно сказать, что, выпуская войска ModSAF, они реализуют призывную компанию в виртуальные армии, готовые пойти в атаку по мановению руки их вождя-оператора.

Русские биты в Матрице виртуальных боёв

Как выглядит современная система распределённого моделирования военного назначения? Сегодня это сложная клиент-серверная структура, поддерживающая стандарты DIS и IEEE 1516. Её высокоскоростные каналы связывают между собой: серверы, содержащие модели виртуальных полигонов, боевой техники и тактических операций; сеть сенсоров, устанавливаемых на реальном вооружении и в реальном масштабе времени транслирующих данные с полигонов реальных; рабочие станции операторов CGF-войск, командования штабов и имитаторов систем и служб, поддерживающих проведение кибернетической операции.

Пример развитой системы распределённого моделирования для отработки боевых авиамиссий

Имея в своём распоряжении подобную структуру, любое оборонное ведомство может спланировать и "обкатать в Матрице" замысел предстоящей реальной операции. При этом её участники будут максимально погружены в условия обстановки, с которой им предстоит столкнуться, применяя как имитационные модели, так и настоящую боевую технику. Более того, многократно разыгрывая различные сценарии ведения боевых действий, можно уяснить сильные и слабые места самого замысла, попутно вырабатывая у личного состава необходимые навыки.

Такие учения обойдутся налогоплательщикам значительно дешевле традиционных манёвров. И если вы думаете, что подобные цифровые чудеса доступны только зарубежным военным ведомствам, то вы глубоко ошибаетесь.

За отечественными примерами далеко ходить не нужно. СКМ - Система конструктивного моделирования, разработанная специалистами "НПО РусБИТех ", предназначена для создания виртуального боевого пространства, в котором можно планировать и выполнять моделирование отдельных и совместных боевых операций разных родов войск.

Разработанная в соответствии с идеологией HLA и на основе стандартов IEEE 1516, система СКМ базируется на собственном варианте инфраструктуры RTI, называемом RRTI (Russian RTI).

В её рамках решаются задачи генерации компьютерных сил противоборствующих сторон, планирование и постановка для них боевых задач, включение в состав виртуального боя реальных образцов автоматизированных систем управления военного назначения, полигонного оборудования и тренажёров конкретных образцов военной техники.

Из перечня задач, которые решает Система конструктивного моделирования, видно, что она относится к развитым системам распределённого моделирования военного назначения.

Включение в состав СКМ тренажёрного оборудования на порядок повышает эффективность его использования. Ведь благодаря множеству моделей, входящих в состав СКМ, а также интеграции с данными настоящей боевой обстановки обучаемый на тренажёре погружается в виртуальное боевое пространство, где он сталкивается с другими участниками операции. Такой подход позволяет реализовать дуэльные ситуации, в которых и закрепляется навык владения вооружением.

И если для солдат СКМ - продвинутый вариант многопользовательской игры, до деталей имитирующей реальную обстановку, то для их командиров эта система - отличный инструмент планирования боевой операции. Ведь в состав СКМ входят средства организации работы должностных лиц в ходе проведения учений различного уровня и автоматизации планирования боевых действий.

Система СКМ вовсе не воздушный замок. Все её компоненты уже готовы и прошли многократную обкатку. В следующем году на базе СКМ в Нижегородской области планируется развёртывание Центра подготовки сухопутных войск России, способного работать с подразделениями до общевойсковой бригады включительно. А благодаря открытой архитектуре HLA в дальнейшем подобные центры из других военных округов могут быть взаимоувязаны с ним.

И это не мечты, а тенденция, в которой виртуальная боевая обстановка приходит на помощь в освоении сложной военной техники и правил ведения боя, помогает смоделировать любую ситуацию и подготовить солдат и командиров к эффективным действиям в реальной обстановке.

Красота