未來戰(zhàn)場環(huán)境變得日益復雜，參戰(zhàn)的兵力、平臺在數(shù)量及種類上也越來越多，作戰(zhàn)要素間的交互也變得越來越復雜。這種變化對軍事建模與仿真提出了更高的要求，主要體現(xiàn)在：
1.要求支持大規(guī)模戰(zhàn)場環(huán)境的模擬；
2.要求支持更加逼真細致的高精度裝備模型；
3.要求支持復雜的戰(zhàn)場交互行為；
4.CGF（Computer Generate Force）具有較高的自主行為；
5.滿足隨時接入的模擬訓練需要；
6.滿足多系統(tǒng)分布式互聯(lián)及數(shù)據(jù)服務(wù)并為大數(shù)據(jù)分析提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)源。
為滿足現(xiàn)代軍事建模與仿真的需求，軍事建模與仿真領(lǐng)域從學術(shù)界到產(chǎn)業(yè)界都提出了許多新的概念與技術(shù)。比如：模塊化、組件化、行為規(guī)則外置、以數(shù)據(jù)為中心、仿真服務(wù)化、多Agent技術(shù)等。
從筆者多年的跟蹤研究及商業(yè)實踐的情況來看，以數(shù)據(jù)為中心的多Agent系統(tǒng)方案是一條比較可行有較好前景的發(fā)展思路。其特點：
1、支持分布式計算；
2、系統(tǒng)模塊高度解耦；
3、方便異構(gòu)系統(tǒng)聯(lián)網(wǎng)集成；
4、方便構(gòu)建高精度平臺級實體；
5、提供了支持巨大實體數(shù)量運行的基礎(chǔ)架構(gòu)；
6、方便向仿真服務(wù)演進
美軍JLVC2020的遠景目標是要建成以CEMS（Cloud Enabled Modular Services）為核心服務(wù)的JLVC聯(lián)合訓練環(huán)境。其核心是要利用云計算的架構(gòu)將未來復雜戰(zhàn)場的仿真進行模塊化分解并以服務(wù)的方式進行發(fā)布,從而支持多終端、可配置、靈活的模擬訓練與分析應(yīng)用。
圖１JLVC2020體系架構(gòu)（2011-2013計劃）
在多Agent系統(tǒng)技術(shù)上美國海軍陸戰(zhàn)隊學校（MarineCorps University）早在1977年就已經(jīng)開始了將分布式多Agent系統(tǒng)應(yīng)用于作戰(zhàn)仿真的嘗試。美國海軍陸戰(zhàn)隊更是將ISAAC（一個基于分布式多 Agent系統(tǒng)的仿真工具定為艾伯特計劃（Project Albert）的基本工具。后來美國海軍分析中心（Center for Naval Analyses,CNA）進行多年研究將 ISAAC 發(fā)展成為 EINSTein（Enhanced ISAAC Neural SimulationTool，一個非常成功的仿真工具）。此外美國DARPA的Cougaar,圣塔菲研究所（Santa Fe Institue）的Swarm，澳大利亞國防部（Australian Department ofDefence）的JACK 等優(yōu)秀的分布式多Agent系統(tǒng)仿真工具也在實踐上證明了其技術(shù)可行性及先進性。目前，美國陸軍的 OneSAF系統(tǒng)也正在進行向分布式多Agent系統(tǒng)的技術(shù)轉(zhuǎn)型。在國內(nèi)，目前MAXSim仿真平臺突破了傳統(tǒng)實體Agent的概念,將仿真任務(wù)（服務(wù)）Agent用于構(gòu)建面向數(shù)據(jù)的仿真系統(tǒng)，取得了重要的突破。
圖２一些多Agent系統(tǒng)
在面向數(shù)據(jù)為中心的發(fā)展方向上目前DDS（DataDistributed Service ）技術(shù)是一個較為普遍的技術(shù)。其突破了傳統(tǒng)的以平臺或網(wǎng)絡(luò)為中心的仿真概念，通過提供一整套數(shù)據(jù)發(fā)布/訂閱及傳輸機制并提供相關(guān)的底層服務(wù)以滿足以數(shù)據(jù)為中心的基礎(chǔ)架構(gòu)。DDS目前由OMG（對象管理組織）進行維護只是一個規(guī)范并進行了接口約定，沒有給出參考實現(xiàn)。一些商業(yè)廠商或開源項目雖然按DDS規(guī)范進行了實現(xiàn)，但在軍事仿真領(lǐng)域并沒有較好的開發(fā)框架。因此，如果基于DDS進行以數(shù)據(jù)為中心的仿真服務(wù)系統(tǒng)時要全盤設(shè)計并實現(xiàn)相應(yīng)的模塊、部件及底層管理服務(wù)。
將仿真系統(tǒng)模塊組件化是提供仿真服務(wù)的基礎(chǔ)，如果系統(tǒng)內(nèi)聚性強、耦合度高在進行服務(wù)發(fā)布、組合、集成的時候就會極度的復雜困難。而傳統(tǒng)的仿真系統(tǒng)不論是基于DIS還是HLA體系的其在數(shù)據(jù)傳輸、系統(tǒng)互聯(lián)、實體及行為交互等方面都是緊耦合的。而面向數(shù)據(jù)的系統(tǒng)設(shè)計可以實現(xiàn)實體的“打散”（通過描述實體狀態(tài)的“描述符”組合成實體）及交互復雜度的降級（將Agent設(shè)計成仿真任務(wù)執(zhí)行體，其主要功能是處理仿真領(lǐng)域內(nèi)的“信息”，既實體的“描述符”，Agent之間不直接進行信息交互，而是通過一塊公共信息區(qū)，在MAXSim平臺中叫黑板）。這樣在進行模塊拆分與服務(wù)設(shè)計的時候就可以以Agent作為單個服務(wù)的原型進行處理。系統(tǒng)用戶其實質(zhì)上得到是對公共信息數(shù)據(jù)進行的數(shù)據(jù)處理服務(wù)。
圖３基于通用黑板（GBB）的分布式多Agent設(shè)計
以數(shù)據(jù)為中心的仿真服務(wù)這一嘗試，目前還處于初步探索階段，還有一些像服務(wù)的質(zhì)量、效率等問題都有待于我們今后解決。目前就美軍JLVC建設(shè)來看，這條路子肯定是可行的一個方向，我們也會朝著這個方向目標繼續(xù)努力。
備注：
