基于数据仓库的作战指挥决策支持系统研究

摘要： 根据作战指挥的现实需求，分析当前作战指挥决策支持系统的现状和不足，对数据仓库、联机分析处理技术以及数据挖掘技术加以论述，倡导建立基于数据仓库的作战指挥决策支持系统，并对系统的技术架构和体系结构进行了初步探索。

Abstract: The current situation and deficit of support system of combat command and decision making are analyzed on the basis of actual demand of operation command. In the meanwhile, discussions are given to data warehouse, online analyzing and processing technology and data mining technology. It is advised to establish a supporting system of combat command and decision making. Accordingly, preliminary discussions are carried out in the aspect of the technological framework and systematic structure of the system.

关键词： 数据仓库（DW）；作战指挥；决策支持系统（DSS）

Key words: data warehouse；operations command；decision support system

中图分类号：TP392文献标识码：A文章编号：1006-4311（2011）11-0186-02

0引言

联合作战背景下的指挥决策，可能涉及多军兵种、多种作战形式和多维作战空间，指挥决策涉及的范畴、内容不断增加，在这种情况下，指挥员通过手工和脑力的方式难以从海量的战场信息中迅速、准确地获取有用的战场知识，实现信息优势向决策优势的转变。建立作战指挥决策支持系统辅助指挥员进行决策，实现信息的快速查询与分析，方案的精确评估和优化，提高决策的效能和效率，不仅是新军事变革对作战指挥手段、方法的必然要求，更是军队适应信息化战争的现实需要。

随着计算机技术的不断应用和部队信息化建设的深入开展，军用DSS发展迅速，在决策支持需求、系统体系结构、模型构建等方面的研究进展很快。但是，由于各军兵种、各部门的系统建设缺乏统一标准的规划，导致各种功能的DSS相分离，没有集成在一起，使本来应该连续的信息流割裂开来，不能满足指挥员及参谋人员协同工作的需要[1]。特别是以往基于数据库建立起来的决策支持系统，只能对原始数据进行一般的加工和汇总，不能有效地利用各种越来越多的异构数据。另外，由于上下级以及友邻部门之间，特别是军事人员与工程技术人员之间缺乏长期有效的沟通，目前作战指挥DSS主要应用于某个领域、特定环境或特定兵种，功能还有待完善。

作战指挥DSS是综合利用大量数据，有机组合众多模型，通过人机交互，辅助指挥员处理情报信息、分析军事问题、提高决策效率和效能的信息系统。联合作战条件下的作战指挥DSS，要求有较高的数据处理能力。将DW运用于指挥决策，可以实现用户在较短时间内迅速掌握各种军事信息资源中的有用信息，更为方便地为作战指挥决策与管理提供所需要的帮助，实现军事作战指挥与业务管理信息资料的共享，成为广泛、高效、简便地应用军事情报信息的有力工具，特别是仓库中数据的存放规则，又有利于将来的数据分析、统计和挖掘，为指挥员和指挥机构提供更科学、更有效、更迅速的决策支持。建立基于DW的作战指挥DSS，进一步强化了传统决策支持系统的功能，是部队应对大容量信息、快节奏变化等复杂决策现状的一种有效方法。

1基于数据仓库的作战指挥决策支持系统的技术架构

基于DW的作战指挥DSS，是在传统决策支持系统的基础上，合理构建军用数据仓库，充分运用联机分析处理技术与数据挖掘技术等辅助决策的支持系统。

1.1 数据仓库William H.Inmon把DW定义为：“一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合”。其根本任务是把数据加以整理、归纳，并及时提供给决策人员，使信息发挥支持决策的作用，一般包含数据源、数据准备区、数据仓库数据库以及各种管理工具和应用工具[2]。

DW将不同来源、不同介质、不同组织方式的数据转换成一个一致的分析型数据环境，为不同层次的决策者提供数据挖掘、知识发现的算法和工具，建立各数据库之间的相互关联，使非专业人员用自己熟悉的专业术语、指标名称通过简单的操作就能取得决策支持所需的数据，把决策者从繁杂的技术中解脱出来，提高应用效率。与传统数据库相比，DW是存储的是历史数据、为高层分析运用数据而设计，数据库则是聚合一般业务数据，是面向事务的设计的。数据仓库在数据库已经大量存在的情况下，能更有效地使用和更进一步地挖掘数据资源，而且数据仓库系统允许将各种应用系统集成在一起，为统一的历史数据分析提供坚实的平台。

1.2 数据仓库的决策支持方式从可用工具的角度来看，DW对决策的支持通常有信息处理、联机分析处理和数据挖掘三种方式[3]。

1.2.1 信息处理信息处理通过数据分析和基本的统计、查询和服务等技术，以报表和图表等方式，帮助用户寻求问题的答案，存取和处理的数据可以是历史的，也可以是近期的。

1.2.2 联机分析处理（OLAP）OLAP也称多维分析或在线分析处理，与传统数据库的联机事务处理相比，前者是面向决策人员，涉及综合的、历史的数据，数据处理量比较大，服务决策管理，后者则面向操作人员，仅限于当前的、细节数据，数据处理量小。

OLAP通过对信息的多种可能的观察角度进行快速、一致和交互性的存取，从而使信息分析人员能够对数据进行深入地分析和观察，并将其转换成辅助决策信息，侧重于数据仓库的数据分析。

1.2.3 数据挖掘（DM）DM是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中发现有趣知识的过程[4]。它不仅能对过去的数据进行查询和遍历，并且能够找出过去数据之间的潜在联系，从而促进信息的传递。

DM涉及很多领域，与传统的数据分析方法相比，他能够有效处理大量的数据，通过对庞大数据进行分析，能够提取或发现人们用其他方式得不到的有用知识，为决策者做出前瞻性的、基于知识的决策提供支持。

2基于数据仓库作战指挥决策支持系统的体系结构

基于DW的作战指挥DSS体系结构包括两个部分：一部分是传统的作战指挥决策支持系统（CCDSS），另一部分是智能性生成系统，结构如图1所示。

传统的CCDSS部分主要负责决策支持，通过对方法库、模型库、知识库和DW的模型、方法、知识、数据处理提供相应的辅助决策支持，而DW以及DM、OLAP部分则是该系统的智能化核心，DM处理单元通过对数据仓库中有关的方法，结合相关的知识和规则进行DM，获取有用的知识、规则和模型，从而使DW和传统CCDSS得到了较好地结合。

2.1 数据仓库和数据仓库管理系统DW是体系结构的基础，也是进行OLAP和DM的依据。这些数据通过处理，迅速根据决策的主题需求对复杂的动态、静态信息做出响应，包含了部队积累的大量历史数据以及与作战相关的一些相对稳定的数据，如：部队编制体制、武器装备参数、部队业务数据、下一级指挥中心数据、本级信息中心数据等与作战相关的其他数据。

DW管理系统涉及OLAP和DM技术，一方面DW中的数据为决策提供服务，另一方面DM产生出的新的知识和规则，对系统本身进行完善和补充，如图2中虚线所示，DM不仅使用数据仓库中的数据，而且已有的方法、模型和知识，也为其挖掘过程提供辅助，并且，DM形成的规则和知识，进一步充实到相应库中，为问题处理服务。

2.2 知识库和知识库管理系统知识库主要存储战役战术原则、兵力兵器使用原则、典型想定、战场环境（作战区域的兵要地志、经济、宗教描述）、作战企图和态势、以及评估作战进行所必需的基本算法。

2.3 模型库和模型库管理系统模型库主要存储与作战相关的敌我双方各种武器系统模型、评估模型、综合运筹模型、数据处理模型、图形图像报表模型、智能模型以及数据挖掘所使用的模型，模型库管理系统负责模型库中模型的增、删、改，以适应新的要求。

2.4 方法库和方法库管理系统方法库在此结构中不仅包含了在解决问题时所使用的方法，也包含了数据挖掘所使用的方法。方法建立在模型的基础上，依据模型选择相应的方法进行计算。方法库管理系统是集中控制方法模块的软件系统，主要负责方法库中方法的增、删、改。

2.5 人-机问题处理系统问题处理系统在DW应用的基础上，通过系统中模型、方法和知识，采取人-机交互的方式，对指挥员提出的问题，提供所需相关信息，并对各种方案进行分析、判断、评估和优化，加快指挥决策问题的处理，得出理想结果，为科学、有效的决策提供支持。

3结束语

本文将数据仓库技术、联机分析技术以及数据挖掘技术有效结合，提出了基于数据仓库的作战指挥决策支持系统体系结构，阐述了各部分的构成及相互关系，对数据仓库在联合指挥中的运用进行了初步构想，为实现战场信息优势向决策优势转化提供了新的手段。

参考文献：

[1]张剑锋，柳少军.对联合作战决策支持系统建设的思考.装备指挥技术学院学报，2008（6），第19卷第3期.

[2]陈京民.数据仓库原理、设计与应用.中国水利水电出版社，2004，（8-9）.

[3]罗汉洋.数据仓库在企业管理中的应用研究.情报技术，2005（6）.

[4]Jiawei Han Micheline Kamber.数据挖掘概念与技术.机械工业出版社，2007，（4-5）.

注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文