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连载1丨指挥与控制起源及概念的演化
连载2丨指挥与控制的理解
三、概念模型及指挥与控制的概念模型
张维明黄松平阳东升
在信息时代，为了更好地实现对联合行动的指挥，达成网络化聚能效果，各个国家和组织都在着手军事转型工作。由于指挥与控制被认为是信息时代转型的核心，因此，分析已有的及新型的指挥与控制方法是理解转型路线图及发展关键。从年开始，北约技术研究组织（ResearchandTechnologyOrganization,RTO）发起并资助了很多专门研究团队，其中SAS（TheStudiesAnalysisandSimulation）着眼于更科学地评价指挥与控制技术的发展水平，建立了较为完整的指挥与控制概念模型。
1、概念模型的内涵
概念模型是我们对某一问题/对象的抽象思维，顾名思义，概念模型源于概念的理解。而概念包含两层含义：一是从具体实例或现象形成的抽象理念；二是通过对抽象的认知而在大脑中形成的思维或见解。概念既可用于理解和认识具体对象的本质，也可进行进一步的抽象，如在C2的概念理解上可进一步划分C2在物理域、信息域、认知域和社会域的理解。
概念模型由各种抽象或概念组成，同时也包括了抽象或概念之间的关系，事实上，抽象或概念之间关系本身就是一种抽象，它包括以下五个方面：
（1）两个或两个以上概念间相互关联和影响的关系；
（2）关系影响的范围或影响的方面；
（3）关系带来的效用；
（4）关系关联的强度（如偶尔产生、间歇产生或按一定的概率发生等）；
（5）关系改变的条件。
假设在一个模型中概念能被赋予不同的值，那么，该概念就成为模型探索分析的变量，可用于解释模型的输入与输出，预测模型在不同的条件下结果。这就是为什么概念模型被认为是任何实验至关重要的部分。
对具体问题（如系统、过程）的分析和评估，概念模型依据其具体的背景或应用中以定性的方法描述问题的一般结构，因此，概念模型最终需要被实例化，以实现对具体问题的分析，其实例化的途径是引入在具体背景或应用中影响问题（包括系统或过程）解决方案或效能的各种变量（包括可控变量和不可控变量）以及变量间的关系。在给定与背景关联的假设和变量约束时，具体问题的概念模型就奠定了结构化定性分析的基础，如果可进一步提供足够的数据，就可在概念模型的基础上开发可执行的模型。
可执行模型以数据或逻辑函数的形式对概念模型进一步解析，并转换为计算机代码，通过计算机的模拟实验，产生计算结果以支持对问题进行更深入全面的分析。
通常，一般概念模型的建立是容易的，但一个有用的、能指导问题解决实践的概念模型需要考虑诸多因素，最困难也是最重要的问题在于确定概念模型要涵盖的要素，即哪些要素要纳入概念模型，而哪些要素可以忽略。在模型的构建上有两种不同的思路：一种是自底向上，在建模之初即识别所有相关的变量；另一种是自顶向下，在建模之初仅识别了最小的概念/变量集，而不是所有相关的变量。无论在建模初始采用哪一种方式，在模型开发过程中往往都需要两种方式的结合，而两种方式结果的收敛汇聚就意味着成功。
概念模型的好与不好并不取决于引入要素变量的多少，而是取决于要素变量的数量是否合适。概念模型的变量数量必须确保其概念交流的最低需求，只要满足这一最低需求，那么变量数量就越少越好。这就需要在构建概念模型时尽量抽取客观事实的本质要素，而且在模型中只存在反应本质的要素，不存在多余的要素。因此，概念模型的设计需要在反应客观事实真实度和模型的简洁之间进行平衡。如何解决模型简洁需求与反应客观真实性需求两者间的矛盾？方式之一就是建立大量的概念模型视图或描述，每一个概念视图或描述服务于具体的目的。
在确定概念模型的要素时，需要考虑以下五个方面的条件：
（1）明确定义模型的假设和限制条件；
（2）模型的变量定义充分；
（3）模型的因果关系表达清晰，具体内容包括确定哪些是独立的变量；哪些是可控变量，哪些是非可控变量；哪些是依赖变量。
（4）有效描述了所
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