语义网论文：基于语义网的空中任务指令生成法.kdh

·42· 计算机与信息技术 软件纵横基于语义网的空中任务指令生成法贾乐朋 胡晓峰 葛文斌 杨满喜（国防大学 信息作战与指挥训练教研部，北京 100091）摘 要介绍了ATO和语义网各自的特点，讨论了基于语义网生成ATO的合理性，并分析了其原理。

最后以OWL 为编码语言，利用本体构建工具Protégé构造了ATO知识库，通过启动推理引擎RACER生成了可执行的ATO，表明了语义网用于ATO生成是可行的。

关键字ATO；语义网；OWL；Protégé1 引言空中行动在未来战争中的作用不言而喻，制定出有效且执行力高的空中任务指令（ATO）是进行空中行动的前提条件。

由于战争的复杂性和空战任务极强的时效性，ATO的制定时间紧、要求高、任务重。

在当前战场自动化指挥系统中，ATO的自动化作业或者算法不精，或者效率不高，难以真正取信于执行人员，所以他们更相信手工作业。

所以提高制定ATO的自动化程度，主要解决的主要是两个问题，一是如何使得制定ATO的工具更好的适应形势任务的变化，以便更好优化ATO，增强其执行力；二是增加自动化程度，减短ATO的制定周期。

语义网是一种能理解人类语言的智能网络，它通过构建本体可以使人与电脑之间的交流变得像人与人之间交流一样轻松，可以在现有事实基础上，经过推理得出新的相关事件。

本文在分析ATO和语义网各自特点的基础上，提出用语义网本体论的方法解决ATO制定的自动化问题，并通过示例来说明其可行性。

2 有关ATO的介绍[1，2]ATO就是部队的行动命令，从制定角度讲，ATO是优化部队资源配置并完成对应任务而形成的计划。

对于ATO 生成系统来说，其输入包括己方数据、敌方数据、环境数据等内容，这些数据本身具有属性，己方数据包括飞机驻地、型号、数量、性能、电子对抗数据、飞行员素质等，敌方数据包括了目标的性质、方位、敌雷达频率等，环境数据有气象条件、地形地貌等，当任务需求提出后，ATO生成系统根据任务属性规划己方部队配置并生成ATO输出。

制定ATO的依据主要是能力和目标，两者共同构成任务信息，经过计算机处理形成文档式的指令。

这些指令不是制定好了就一定要执行，因为ATO的制定有一定的周期，通常制定出一个空中任务指令要用48小时。

其形成是一个动态的过程，它要感应战场条件的变化，因为事先制定好的指令由于时间步长的行进可能已不适合遂行。

动态过程包含了三方面的变化：一是本方能力的动态变化，比如油料不足必须返航，那么本次任务就无法有本机完成，需要另外调整本任务；二是目标的动态变化，比如目标方位的变化；三是战场条件的变化，这可以归属到目标的动态变化中。

在当前条件下，制定好的任务由于各种变化需要调整任务内容，这部分工作还主要依靠手工作业来完成。

ATO生成系统如何感应这些变化作出调整并增加突击有效性，是ATO 自动化过程中要解决的关键问题之一。

提出用语义网原理解决ATO的生成问题主要解决这些方面的问题。

3 语义网简介语义网可以简单地看成是对因特网扩展与延伸。

语义网的第一步是实现数据的计算机可读，接下来是使数据更加便于电脑进行处理和查找，实现机器可读到机器可理解的跨越。

它以用户应用为核心，通过特定的语言描述和关系判定，最终使用户对因特网上的海量资源达到几乎无所不知的程度，从而将因特网中一个个现存的“信息孤岛”发展成一个巨大的数据库。

3.1 语义网本体语言的发展本体是语义网的语义基础。

从网络应用角度讲，如何确定一种统一的语法语言，可使本体遵循统一的语法格式进行信息交换是关键的。

语义网本体语言的发展如图1所示[3，4，5]，大体经历两个阶段，第一阶段的编码语言主要是描述内容，引导处理等功能的实现，无推理机制，不能推导出未明确标注的信息。

第二阶段的编码语言以RDFS为基础，在本体的构建上增加了更多的逻辑功能，并且根据制定的规则完善了图1 语义网本体语言的发展软件纵横 计算机与信息技术 ·43·推理机制，使本体更具有表现力。

2003年底，W3C在RDFS的基础之上，借助了DAML和OIL的相关研究，积极推行了OWL（Web Ontology Language）的标准化进程。

OWL是以Ontology为核心的网络知识组织的语言工具，它提供更多的建模元语以支持更丰富的语义表达，并更好地支持推理[6]。

它是一种结构化的一阶逻辑，主要用于建模对象和类丰富的层次结构，更方便全面地实现Ontology的描述。

3.2 语义网的构成语义网有构建工具、知识库、语义服务三部分构成。

其关系如图2所示，构建工具构建本体，本体的集合形成知识库，同时规定知识库内的逻辑关系，知识库为语义服务提供保障。

语义服务包括对知识的发现、描述、评估、阐述等功能。

语义网是一个受限的智能系统，不能只简单的在知识库中添加规则和事实，这不但困难，而且也影响性能，要更加注重知识库内的关系及其意义。

特别指出的是，本体为知识库的建立提供了一个基本的结构，它提供一套概念和术语来描述某一个领域，知识库就利用这些概念和术语去表达现实或虚拟世界的正确知识，并实现语义网的语义服务功能。

语义网基于本体语义推理得出新信息，而ATO的生成也是基于当前各方数据产生出的指令，在逻辑上是存在共同点。

于是，我们就用语义网的体系结构搭建ATO的生成系统。

Protégé是美国斯坦福大学医学院采用Java开发的可用于编制实用分类系统和知识库的软件，它使用图形化的界面系统，易操作同时功能强大[6]，可以从编制好的图形化知识库中直接生成OWL代码。

一方面，Protégé含有丰富的类框架，变量定义，类之间关系的定义，以及属性的关系等，属性项里面包含实体属性、数据属性、变化属性等项目。

它以树形层次显示类之间的关系，添加属性项时操作简单。

另一方面，它提供完全的API接口，符合SWRL（Semantic Web Rule Language）标准，使OWL的本体表达力更强。

例如它可以与Graphviz相连，实现本体中类层次关系直观的图表显示。

本文就利用Protégé来构建ATO知识库，并用Racer 推理机推理得出结果。

4 基于语义网的ATO生成原理根据本文第二部分的分析，我们设计基于语义网的ATO 生成原理如图3所示，根据语义网的构成我们把生成过程分为三个部分，构建本体，形成知识库，最后推理引擎启动得到指令。

我们简化认为，ATO的组成来源主要有两部分：目标和任务，任务是指飞机场驻地、飞机类型、所携弹药、打击半径等“硬件”，目标是指静态或者动态的打击对象。

于是，我们首先利用本体构建工具（Protégé）根据任务性质和目标性质构建各自本体。

完成本体构建就形成了计算机可理解的语义基础。

然后设定推理机所依赖的本体规则集，形成知识库。

规则集包括各个本体的属性，如ATO中任务本体就包括飞机类型、弹药类型、是否能打击民用设施、续航能力等，目标本体包括方位、坚固程度、是否靠近民用设施、打击时间等。

至此，我们搭建了语义网的整体框架，形成产生新事件的内容基础。

最后，我们启动推理引擎就产生可执行的空中任务指令。

其中，语义网构建过程中，需要着重注意三个方面的内容。

一是构建本体的分类依据。

本体与简单分类的区别在于其多重继承性，一个子类可能属于多个父类，类别的判定由类的属性关系决定。

二是规则集的关联性。

本体与本体之间的属性相互耦合，如目标靠近民事设施，而任务不能打击此种目标，两者相互排斥。

本体内类与类之间属性也存在多种关系，如连接性、继承性等。

三是本体内容的动态更新。

ATO 不是制定好就一成不变，要根据战场形势实时更新本体内容，知识库内的属性规则，使得ATO有更高的执行力。

5 基于语义网的ATO生成下面我们基于以上分析，利用Protégé工具建立本体、知识库，为了验证其可行性，我们在建立本体后，首先举例说明规则集对实类推理的限定性，最后实现ATO的生成。

5.1 构建Aircraft本体图4左图显示了在Protégé中构建的Aircraft本体，图左侧可以清楚的看到其类之间逻辑关系。

类前面的箭头指向右边表示含有子类。

依据作战飞机的类型，我们将Aircraft 分为Cargo，Combat，Tanker三类，将Combat继续分为Bomber，Fighter，FighterBomber三个子类。

图中可以注意图3 基于语义网的ATO生成原理图2 语义网的构成及其要素之间关系·44· 计算机与信息技术 软件纵横到，KC10和KC135同属于Cargo和Tanker的子类，这样使一个简单的分类结构变为一个Aircraft本体，体现了本体的多重继承性。

我们可以加一些限制，例如在Combat类中，我们将FighterBomber单独归为一类，而不是将其作为Fighter 和Bomber的子类，因为我们限定，Fighter只装载空对空导弹，Bomber只装载空对地导弹，而FighterBomber两种导弹均可装载。

这显示了Protégé在构建本体时类的继承不能超越其属性的限制。

类的归属取决于属性关系的判定，而不受制于种类的异同。

5.2 有关推理限定的一个举例Aircraft本体中限定了飞机装载导弹的类型，本部分显示飞机若装载不适合本机的导弹时在本体推理中的表现。

Racer 是一个语义推论引擎，可以实现对知识库的推理、查询等功能。

我们就用Racer实现我们的推理功能。

如图4的中间部分所示，在Protégé中构建了ATO本体，下面又分为四类，相互之间为排他属性。

Fighter只能发射AA导弹类，在添加属性限制项内，设置其挂载属于AG 类的GBU12导弹，启动推理机Racer，得出如图结果，在信息对话框内显示F-15为inconsistent，前面的标识变成红色，说明F-15的挂载方案违反了本体推理的限定规则。

5.3 ATO的生成利用Protégé建立ATO本体，ATO中含有任务类Mission和目标类Target。

当我们增加一个目标到ATO的知识库中时，Protégé中自带的Java程序会计算是否存在合适的任务可以去完成对此目标的打击，计算内容如时间是否合适，地点位置是否相符合，飞机弹药是否能实施对目标的摧毁，与民用设施的距离是否符合打击要求等目标所有属性，然后对已建立的知识库进行改进，而后经过Racer推理机的推理得出新的事件，那就是我们需要的ATO。

实现过程如图4的右边部分所示。

在Asserted Condition 栏内显示目标T1属性，图下边显示任务与目标的结合。