文献综述
1 引言
在科学技术的支持下，现代的武器装备呈现出越来越信息化、精确化和无人化的特点。由于无人装备作战系统便于执行艰险任务，可以有效降低有人作战系统的战场威胁等优点，受到了各国军队的青睐[1]。
与传统有人装备作战向无人装备作战的转化过程相伴随的，是决定任务执行或战场成败的影响因素正在发生改变。比如在有人参战时，我们要尽量避免出现伤亡，因为出现伤亡会从实际战斗力、精神士气等多方面对战局产生影响；但在完全无人装备作战的情况下，一台装备的损坏产生的影响就会小得多。所以我们需要针对无人装备体系，结合各种作战任务和方案，进行作战效能影响因素的分析，以便更好地执行作战任务。为了充分考虑无人装备体系的各种特点，我们还需要建立适当的模型进行仿真。因此本研究主要从无人装备体系作战任务规划、有人无人装备作战建模仿真以及有人无人装备评估效能分析等三个方面的展开文献的归纳及综述。
2 无人装备体系的作战任务规划
参照军事运筹学中对于规划的解释，作战任务规划是在现有作战规则的条件下，运用数学工具和计算机技术，针对作战任务，按照标准化的作业流程综合分析敌我情势，对作战资源、运用方式、作战目标、作战进程、作战行动和作战路线等进行综合筹划和详细设计的过程[2]。
在无人装备体系作战中，针对不同类型的作战任务，已经有了很多作战任务规划的研究成果。在侦察任务规划方面，可以在进行机动侦察平台航路规划时，综合考虑敌方威胁、地形环境因素和侦察平台的性能约束[3]，进行侦察任务规划，比如基于PSO－SAS的联合侦察任务规划算法[4]、改进离散布谷鸟搜索算法[5]、扩展 CBBA 算法[6]。在作战路线规划方面，要考虑各无人装备分配的任务量、无人装备损毁后的替补、规避敌方雷达等问题，可以采用改进粒子群算法[7]、高斯伪谱法[8]、A*算法[9]等。在打击规划方面，因为联合火力打击任务规划中的兵力、火力和目标之间的动态分配问题是典型的NP完全问题[10]，可以采用比如信息素遗传算法[11]、基于STCN求解的时间约束网络算法[12]、DPSO算法[13]。
进一步地，在拥有更高计算能力基础上，还有很多动态环境、综合作战任务、自主协同进行任务规划的研究。由于未来无人装备所面临的任务和战场环境具有高度的动态性和对抗性，执行任务的过程中，其任务目标和战场态势均随时间不断变化，任务执行过程对时间越来越敏感[14]。传统的规划和控制方法已经难以满足未来动态战场环境中无人装备作战使用的需求[15]，所以需要进行实时的协同任务规划，包括多种群蚁群算法[16]、基于COE-MACA的DA-MPC局部优化模型[17]等。
3 有人无人装备作战建模与仿真相关研究
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