CN112884287B - 一种面向涌现性的兵力网络安全性、适变性方案生成方法 - Google Patents

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CN112884287B CN202110095794.4A CN202110095794A CN112884287B CN 112884287 B CN112884287 B CN 112884287B CN 202110095794 A CN202110095794 A CN 202110095794A CN 112884287 B CN112884287 B CN 112884287B
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Abstract

本申请涉及一种面向涌现性的兵力网络安全性、适变性方案生成方法。所述方法包括：获取当前的兵力配系网络中同时连接同级指挥边、上级指挥边和下级指挥边的兵力配系节点，将其设置为价值生成单元。由价值生成单元获取兵力配系网络的任务变化数据，并将生成的态势变化预测矢量输入兵力配系网络适变模型得到对应的备选适变方案包及其适变代价值。由价值生成单元根据适变代价值选择适变方案包进行当前兵力配系网络的适变过程。涌现性是由体系的组分系统按照体系架构相互作用而产生的一种体系的整体效应。本申请能够在支撑态势变化的情况下对兵力配系和运用进行自适应调整，基于价值生成单元实现抑制有害涌现和引导有益涌现的效果。

Description

一种面向涌现性的兵力网络安全性、适变性方案生成方法
技术领域
本申请涉及作战体系设计技术领域，特别是涉及一种面向涌现性的兵力网络安全性、适变性方案生成方法。
背景技术
体系是由多个可独立运行组分系统相互协作、动态发展构成的集合。体系的两个主要特性是效用性和涌现性。体系的效用性是指按照体系架构将组分系统集成后产生整体效果的性质；体系的涌现性是指体系整体通过不断适应、调整和改变，从而具备新功能的性质。体系设计按照阶段划分可分为概念设计、逻辑设计和物理设计。
对于作战体系而言，其能力是指在一定内外部条件下通过多种方法和途径执行某项任务达到预期效果的本领。根据作战概念可以设计得到基础兵力架构，并将其作为作战体系逻辑架构的基线方案。但在作战体系这类典型复杂系统中总存在着难以预测的涌现性，因此需要对基础兵力架构进行安全性和适变性设计，以抑制有害涌现并引导有益涌现。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种面向涌现性的兵力网络安全性、适变性方案生成方法。
一种面向涌现性的兵力网络安全性、适变性方案生成方法，包括：
获取当前的兵力配系网络中同时连接同级指挥边、上级指挥边和下级指挥边的兵力配系节点，将得到的兵力配系节点设置为价值生成单元。
由价值生成单元获取兵力配系网络的任务变化数据，根据任务变化数据生成预设时段的态势变化预测矢量。
将态势变化预测矢量输入预设的兵力配系网络适变模型，得到对应的备选适变方案包，以及得到备选适变方案在当前的兵力配系网络中的适变代价值。
由价值生成单元根据适变代价值得到当前的兵力配系网络的执行适变方案包，并根据执行适变方案包执行当前的兵力配系网络的适变过程。
其中一个实施例中，适变代价值的计算方式包括：
由兵力配系网络适变模型根据备选适变方案包得到对应的价值生成单元适变数据、指控模式适变数据和指控关系适变数据，根据得到的数据计算备选适变方案对应的适变代价值。
其中一个实施例中，指控模式适变数据的生成方式包括：
根据备选适变方案包集中的指控模式切换数据和分布指控模式切换数据得到对应的指控模式适变数据。
其中一个实施例中，指控关系适变数据的生成方式包括：
根据备选适变方案包集中的指控级别关系适变数据和指控协同关系适变数据得到对应的指控关系适变数据。
其中一个实施例中，适变代价值的计算方式包括：
由兵力配系网络适变模型根据备选适变方案包得到对应的单链路适变数据、多链路适变数据和重构链路数据，根据得到的数据计算备选适变方案对应的适变代价值。
其中一个实施例中，单链路适变数据的生成方式包括：
根据备选适变方案包集中的兵力单元修复数据、兵力单元补充数据和兵力单元替代数据得到对应的单链路适变数据。
其中一个实施例中，多链路适变数据的生成方式包括：
根据备选适变方案包集中的物理层跨链协同数据、信息层跨链协同数据和认知层跨链协同数据得到对应的单链路适变数据。
一种面向涌现性的兵力网络安全性、适变性方案生成系统，包括：
价值生产单元获取模块，用于获取当前的兵力配系网络中同时连接同级指挥边、上级指挥边和下级指挥边的兵力配系节点，将得到的兵力配系节点设置为价值生成单元。
态势变化预测矢量生成模块，用于由价值生成单元获取兵力配系网络的任务变化数据，根据任务变化数据生成预设时段的态势变化预测矢量。
适变代价值计算模块，用于将态势变化预测矢量输入预设的兵力配系网络适变模型，得到对应的备选适变方案包，以及得到备选适变方案在当前的兵力配系网络中的适变代价值。
适变方案执行模块，用于由价值生成单元根据适变代价值得到当前的兵力配系网络的执行适变方案包，并根据执行适变方案包执行当前的兵力配系网络的适变过程。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
获取当前的兵力配系网络中同时连接同级指挥边、上级指挥边和下级指挥边的兵力配系节点，将得到的兵力配系节点设置为价值生成单元。
由价值生成单元获取兵力配系网络的任务变化数据，根据任务变化数据生成预设时段的态势变化预测矢量。
将态势变化预测矢量输入预设的兵力配系网络适变模型，得到对应的备选适变方案包，以及得到备选适变方案在当前的兵力配系网络中的适变代价值。
由价值生成单元根据适变代价值得到当前的兵力配系网络的执行适变方案包，并根据执行适变方案包执行当前的兵力配系网络的适变过程。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取当前的兵力配系网络中同时连接同级指挥边、上级指挥边和下级指挥边的兵力配系节点，将得到的兵力配系节点设置为价值生成单元。
由价值生成单元获取兵力配系网络的任务变化数据，根据任务变化数据生成预设时段的态势变化预测矢量。
将态势变化预测矢量输入预设的兵力配系网络适变模型，得到对应的备选适变方案包，以及得到备选适变方案在当前的兵力配系网络中的适变代价值。
由价值生成单元根据适变代价值得到当前的兵力配系网络的执行适变方案包，并根据执行适变方案包执行当前的兵力配系网络的适变过程。
与现有技术相比，上述一种面向涌现性的兵力网络安全性、适变性方案生成方法、系统、计算机设备和存储介质，获取当前的兵力配系网络中同时连接同级指挥边、上级指挥边和下级指挥边的兵力配系节点，将得到的兵力配系节点设置为价值生成单元。由价值生成单元获取兵力配系网络的任务变化数据，根据任务变化数据生成预设时段的态势变化预测矢量。将态势变化预测矢量输入预设的兵力配系网络适变模型，得到对应的备选适变方案包，以及得到备选适变方案在当前的兵力配系网络中的适变代价值。由价值生成单元根据适变代价值得到当前的兵力配系网络的执行适变方案包，并根据执行适变方案包执行当前的兵力配系网络的适变过程。本申请能够在支撑态势变化的情况下对兵力配系和运用进行自适应调整，基于价值生成单元实现抑制有害涌现和引导有益涌现的效果。
附图说明
图1为一个实施例中一种面向涌现性的兵力网络安全性、适变性方案生成方法的步骤图；
图2为一个实施例中VPU设置位置示意图；
图3为一个实施例中一种面向涌现性的兵力网络安全性、适变性方案生成方法的适变方案生成和适变代价值计算的流程示意图；
图4为另一个实施例中一种面向涌现性的兵力网络安全性、适变性方案生成方法的适变方案生成和适变代价值计算的流程示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
在一个实施例中，如图1所示，提供了一种面向涌现性的兵力网络安全性、适变性方案生成方法，包括以下步骤：
步骤102，获取当前的兵力配系网络中同时连接同级指挥边、上级指挥边和下级指挥边的兵力配系节点，将得到的兵力配系节点设置为价值生成单元。
兵力配系网络主要明确了为执行具体的任务而投入兵力单元的类型、数量和各兵力单元的行动计划等要素。在形成基础的兵力配系网络和兵力运用方案过程中，需要假定态势处于当前的某个固定状态；但在实际兵力运用中战场态势可能发生变化，因此需要在初始兵力运用方案的基础上，支持战场态势变化驱动的兵力运用适应性调整。具体地，兵力配系网络中包含了各能力领域的组成、结构、关系等要素。为了能适应包含敌情、我情和环境的战场态势变化，本实施例在对兵力配系网络进行适应性调整时，借鉴组织指控(Enterprise C2)理论引入价值生成单元(VPU)的概念。本申请中，如图2所示，VPU单元是根据兵力配系网络中的各兵力单元间的任务组织网络得到的，其位置在任务组织网络中纵向指挥轴(上下级组织单位)和横向业务轴(同级组织单位)的交叉点上。VPU单元连续运行，其目的是同时平衡横纵两个方向的要求，其对应的实体可理解为相应组织单位内部的指挥控制系统及指挥控制人员的集合。
选择这一VPU单元设置方式是由于在兵力配系网络中，位于纵横指挥轴交叉点上的组织节点往往是任务网络、组织网络和功能网络中的关键节点，并且设置了相应的关键链路。因此VPU能获取到当前兵力配系网络受战场态势变化的影响而产生的关键变化，并且也是对战场态势的变化进行响应的有效节点。
步骤104，由价值生成单元获取兵力配系网络的任务变化数据，根据任务变化数据生成预设时段的态势变化预测矢量。
步骤106，将态势变化预测矢量输入预设的兵力配系网络适变模型，得到对应的备选适变方案包，以及得到备选适变方案在当前的兵力配系网络中的适变代价值。
步骤108，由价值生成单元根据适变代价值得到当前的兵力配系网络的执行适变方案包，并根据执行适变方案包执行当前的兵力配系网络的适变过程。
具体地，如图3所示，当战场态势发生变化，VPU由于其所处位置，可以获得战场态势变化对应的变化信息。VPU对变化信息进行判断，估计下一个周期内的态势的动向和变量(态势变化矢量，包括敌情变化矢量和环境变化矢量，以及可以叠加我方的我情变化矢量)。将态势变化矢量作为输入，基于VPU内部的规则库和智能算法进行求解，可以得到一组备选适变方案包。指挥员对由此形成的多个兵力配系调整方案进行选择，将新的兵力配系更新下发至各兵力单元。需要说明的是，当兵力配系网络中存在多个VPU时，仅由获得了变化信息的VPU执行相关过程，未检测到变化信息的VPU则不需要进行适变动作。这是由于在兵力配系网络中，由于指控关系和任务网络结构的影响，网络中各节点之间并非都是紧耦合的关系；因此当部分节点受到战场态势变化影响时，仅与这些节点耦合足够紧密的VPU能获得对应的变化信息(或者获得的变化信息符合预设的阈值)，因此由这部分VPU对战场态势变化进行响应，可以确保兵力配系网络适变方案的有效性，也能够提高适变过程的效率。
生成备选适变方案包时的基本思想是采用冗余备份、强健保护和拆分权重等方式为关键节点、链路提供安全性。在生成备选适变方案包的过程中，可以根据战场态势发生变化情况估计一段时间的态势变化矢量，得到对VPU的影响，根据态势变化矢量对当前的兵力配系在功能域进行求解，得到对应的兵力配系适变方案。适变方案中包括：对VPU进行适变，如修复当前受损的VPU、补充同类的VPU、选择其他相似功能VPU进行替代等适变形式；对任务组织网络的结构进行适变，如将指控结构在集中/分布结构之间切换；对任务组织网络中节点的关系进行适变，如将指控关系在逐级指挥、越级指挥和行动协同之间调整等。根据适变方案中各项调整得到对应的事变代价，由VPU根据适变代价选择和下发适变方案，完成对兵力网络的调整。
进一步地，适变代价值的计算方式包括：由兵力配系网络适变模型根据备选适变方案包得到对应的价值生成单元适变数据、指控模式适变数据和指控关系适变数据，根据得到的数据计算备选适变方案对应的适变代价值。
指控模式适变数据的生成方式包括：根据备选适变方案包集中的指控模式切换数据和分布指控模式切换数据得到对应的指控模式适变数据。
指控关系适变数据的生成方式包括：根据备选适变方案包集中的指控级别关系适变数据和指控协同关系适变数据得到对应的指控关系适变数据。
本实施例能够根据战场态势变化对兵力配系网络和运用进行自适应调整，基于价值生成单元实现抑制有害涌现和引导有益涌现的效果。
其中一个实施例中，适变代价值的计算方式包括：由兵力配系网络适变模型根据备选适变方案包得到对应的单链路适变数据、多链路适变数据和重构链路数据，根据得到的数据计算备选适变方案对应的适变代价值。
单链路适变数据的生成方式包括：根据备选适变方案包集中的兵力单元修复数据、兵力单元补充数据和兵力单元替代数据得到对应的单链路适变数据。
多链路适变数据的生成方式包括：根据备选适变方案包集中的物理层跨链协同数据、信息层跨链协同数据和认知层跨链协同数据得到对应的单链路适变数据。
本实施例中，从链路调整的角度来规划适变方案，并得到其适变代价。如图4所示，以态势变化矢量为输入时，首先针对当前的态势变化矢量求解对应的单链路适变方案(即仅对一个链路进行适变和调整的适变方案)。在单链路适变方案无法得到收敛解的情况下(即对一个链路进行调整无法适应战场态势变化)，则根据其他多条链路的链路环节情况，在根据能够接受的影响范围得到对应的调节约束条件，通过调整多个链路适应当前战场态势变化，形成闭合回路；或者通过重构链路来进行调整和适变。这三种调整适应方式，对应于三种兵力运用的适变方式：一是单链适变，主要在功能域求解组织、兵力受影响后的适变方案，具体可采用如修复当前受损的兵力单元，补充同类的兵力单元，选择其他相似功能兵力单元进行替代等适变形式。二是多链适变，从物理层、信息层、认知层分别搜寻链路网内其他链路环节产生的数据(物理平台直接探测、搜集获取)、信息(经过筛选、融合处理后形成)和知识(智能辅助判断和人员主观认知)是否能满足当前受影响链路的需求，从而求解适变方案。三是重新构链适变，是基于当前兵力配系中的空闲单元重新构成闭合链路的适变方案。
对于每一个适变方案，根据其中对应链路的调整情况都可以根据统一的标准计算到量化的适变代价值。指挥员可以评估各个方案的任务执行效果，并根据方案的适变代价值综合进行选择，并将新的兵力行动计划下发至各兵力单元。
具体地，适变代价值可以根据指控模式适数据、指控关系适变数据等得到，如为指控网络中指控模式的变化定义对应的代价值，根据为指控关系的变化定义对应的代价值(如节点指控层级的变化、指控节点的从属节点数量的变化、指控节点总数的变化等都对应于不同的代价值)。适变代价值还可以根据兵力配系网络中的链路变化情况得到，如对单链路适变、多链路适变、重构链路等不同方式的适变过程中涉及的链路，为其变化方式或变化数量定义对应的代价值，根据得到的数据计算备选适变方案对应的适变代价值。
应该理解的是，虽然图1的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图1中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
其中一个实施例中，提供了一种面向涌现性的兵力网络安全性、适变性方案生成系统，包括：
价值生产单元获取模块，用于获取当前的兵力配系网络中同时连接同级指挥边、上级指挥边和下级指挥边的兵力配系节点，将得到的兵力配系节点设置为价值生成单元。
态势变化预测矢量生成模块，用于由价值生成单元获取兵力配系网络的任务变化数据，根据任务变化数据生成预设时段的态势变化预测矢量。
适变代价值计算模块，用于将态势变化预测矢量输入预设的兵力配系网络适变模型，得到对应的备选适变方案包，以及得到备选适变方案在当前的兵力配系网络中的适变代价值。
适变方案执行模块，用于由价值生成单元根据适变代价值得到当前的兵力配系网络的执行适变方案包，并根据执行适变方案包执行当前的兵力配系网络的适变过程。
其中一个实施例中，适变代价值计算模块用于由兵力配系网络适变模型根据备选适变方案包得到对应的价值生成单元适变数据、指控模式适变数据和指控关系适变数据，根据得到的数据计算备选适变方案对应的适变代价值。
其中一个实施例中，还包括指控模式适变数据生成模块，用于根据备选适变方案包集中的指控模式切换数据和分布指控模式切换数据得到对应的指控模式适变数据。
其中一个实施例中，还包括指控关系适变数据生成模块，用于根据备选适变方案包集中的指控级别关系适变数据和指控协同关系适变数据得到对应的指控关系适变数据。
其中一个实施例中，适变代价值计算模块用于由兵力配系网络适变模型根据备选适变方案包得到对应的单链路适变数据、多链路适变数据和重构链路数据，根据得到的数据计算备选适变方案对应的适变代价值。
其中一个实施例中，还包括单链路适变数据生成模块，用于根据备选适变方案包集中的兵力单元修复数据、兵力单元补充数据和兵力单元替代数据得到对应的单链路适变数据。
其中一个实施例中，还包括多链路适变数据生成模块，用于根据备选适变方案包集中的物理层跨链协同数据、信息层跨链协同数据和认知层跨链协同数据得到对应的单链路适变数据。
关于一种面向涌现性的兵力网络安全性、适变性方案生成系统的具体限定可以参见上文中对于一种面向涌现性的兵力网络安全性、适变性方案生成方法的限定，在此不再赘述。上述一种面向涌现性的兵力网络安全性、适变性方案生成方法系统中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
其中一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
获取当前的兵力配系网络中同时连接同级指挥边、上级指挥边和下级指挥边的兵力配系节点，将得到的兵力配系节点设置为价值生成单元。
由价值生成单元获取兵力配系网络的任务变化数据，根据任务变化数据生成预设时段的态势变化预测矢量。
将态势变化预测矢量输入预设的兵力配系网络适变模型，得到对应的备选适变方案包，以及得到备选适变方案在当前的兵力配系网络中的适变代价值。
由价值生成单元根据适变代价值得到当前的兵力配系网络的执行适变方案包，并根据执行适变方案包执行当前的兵力配系网络的适变过程。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：由兵力配系网络适变模型根据备选适变方案包得到对应的价值生成单元适变数据、指控模式适变数据和指控关系适变数据，根据得到的数据计算备选适变方案对应的适变代价值。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：根据备选适变方案包集中的指控模式切换数据和分布指控模式切换数据得到对应的指控模式适变数据。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：根据备选适变方案包集中的指控级别关系适变数据和指控协同关系适变数据得到对应的指控关系适变数据。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：由兵力配系网络适变模型根据备选适变方案包得到对应的单链路适变数据、多链路适变数据和重构链路数据，根据得到的数据计算备选适变方案对应的适变代价值。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：根据备选适变方案包集中的兵力单元修复数据、兵力单元补充数据和兵力单元替代数据得到对应的单链路适变数据。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：根据备选适变方案包集中的物理层跨链协同数据、信息层跨链协同数据和认知层跨链协同数据得到对应的单链路适变数据。
其中一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取当前的兵力配系网络中同时连接同级指挥边、上级指挥边和下级指挥边的兵力配系节点，将得到的兵力配系节点设置为价值生成单元。
由价值生成单元获取兵力配系网络的任务变化数据，根据任务变化数据生成预设时段的态势变化预测矢量。
将态势变化预测矢量输入预设的兵力配系网络适变模型，得到对应的备选适变方案包，以及得到备选适变方案在当前的兵力配系网络中的适变代价值。
由价值生成单元根据适变代价值得到当前的兵力配系网络的执行适变方案包，并根据执行适变方案包执行当前的兵力配系网络的适变过程。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：由兵力配系网络适变模型根据备选适变方案包得到对应的价值生成单元适变数据、指控模式适变数据和指控关系适变数据，根据得到的数据计算备选适变方案对应的适变代价值。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：根据备选适变方案包集中的指控模式切换数据和分布指控模式切换数据得到对应的指控模式适变数据。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：根据备选适变方案包集中的指控级别关系适变数据和指控协同关系适变数据得到对应的指控关系适变数据。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：由兵力配系网络适变模型根据备选适变方案包得到对应的单链路适变数据、多链路适变数据和重构链路数据，根据得到的数据计算备选适变方案对应的适变代价值。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：根据备选适变方案包集中的兵力单元修复数据、兵力单元补充数据和兵力单元替代数据得到对应的单链路适变数据。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：根据备选适变方案包集中的物理层跨链协同数据、信息层跨链协同数据和认知层跨链协同数据得到对应的单链路适变数据。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (8)

1.一种面向涌现性的兵力网络安全性、适变性方案生成方法，其特征在于，所述方法包括：
获取当前的兵力配系网络中同时连接同级指挥边、上级指挥边和下级指挥边的兵力配系节点，将得到的所述兵力配系节点设置为价值生成单元；
由所述价值生成单元获取所述兵力配系网络的任务变化数据，根据所述任务变化数据生成预设时段的态势变化预测矢量；
将所述态势变化预测矢量输入预设的兵力配系网络适变模型，得到对应的备选适变方案包，以及得到所述备选适变方案在当前的兵力配系网络中的适变代价值；
由所述价值生成单元根据所述适变代价值得到当前的兵力配系网络的执行适变方案包，并根据所述执行适变方案包执行当前的兵力配系网络的适变过程。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述适变代价值的计算方式包括：
由所述兵力配系网络适变模型根据所述备选适变方案包得到对应的价值生成单元适变数据、指控模式适变数据和指控关系适变数据，根据得到的数据计算所述备选适变方案对应的适变代价值。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述指控模式适变数据的生成方式包括：
根据所述备选适变方案包集中的指控模式切换数据和分布指控模式切换数据得到对应的指控模式适变数据。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述指控关系适变数据的生成方式包括：
根据所述备选适变方案包集中的指控级别关系适变数据和指控协同关系适变数据得到对应的指控关系适变数据。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述适变代价值的计算方式包括：
由所述兵力配系网络适变模型根据所述备选适变方案包得到对应的单链路适变数据、多链路适变数据和重构链路数据，根据得到的数据计算所述备选适变方案对应的适变代价值。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述单链路适变数据的生成方式包括：
根据所述备选适变方案包集中的兵力单元修复数据、兵力单元补充数据和兵力单元替代数据得到对应的单链路适变数据。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述多链路适变数据的生成方式包括：
根据所述备选适变方案包集中的物理层跨链协同数据、信息层跨链协同数据和认知层跨链协同数据得到对应的单链路适变数据。
8.一种面向涌现性的兵力网络安全性、适变性方案生成系统，其特征在于，所述系统包括：
价值生产单元获取模块，用于获取当前的兵力配系网络中同时连接同级指挥边、上级指挥边和下级指挥边的兵力配系节点，将得到的所述兵力配系节点设置为价值生成单元；
态势变化预测矢量生成模块，用于由所述价值生成单元获取所述兵力配系网络的任务变化数据，根据所述任务变化数据生成预设时段的态势变化预测矢量；
适变代价值计算模块，用于将所述态势变化预测矢量输入预设的兵力配系网络适变模型，得到对应的备选适变方案包，以及得到所述备选适变方案在当前的兵力配系网络中的适变代价值；
适变方案执行模块，用于由所述价值生成单元根据所述适变代价值得到当前的兵力配系网络的执行适变方案包，并根据所述执行适变方案包执行当前的兵力配系网络的适变过程。
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