第1章 刍议战争研究 001
1.1 战争是艺术，还是科学 002
1.2 研究战争应有的思维 004
1.3 如何看待世界 005
1.4 世界观 007
1.5 方法论 009
1.6 复杂性科学新视角 011
1.7 研究战争的世界观和方法论 013
1.8 研究战争的方法 014
1.9 复杂性研究新范式 017
第2章 战争的科学之解 021
2.1 探寻之路 022
2.2 作战原理的理解 024
2.3 原理的简易、变易与不易 026
2.4 战争系统分析 028
2.5 战争系统要素分析 030
2.6 战争系统要素相互作用分析 032
2.7 战争系统性质分析 034
2.8 战争系统原理分析 036
第3章 机械化战争原理分析 039
3.1 战争的历史经验总结 040
3.2 物理域 041
3.3 广义动量定理 044
3.4 兰切斯特方程 046
3.5 实例验证 050
3.6 能量多样化带来的兵种分工 052
3.7 多兵种兰切斯特方程 053
3.8 机械化战争原理解读 055
第4章 信息化战争原理分析 057
4.1 信息的内涵 058
4.2 信息塑造新世界 059
4.3 信息的作用 061
4.4 兰切斯特方程的不足 063
4.5 信息时代的关系思维 064
4.6 关系的表示 066
4.7 作战超网络图 069
4.8 OODA环 071
4.9 信息化战争原理解读 074
第5章 不同时代的制胜机理 077
5.1 制胜机理与时俱进 078
5.2 战争变革的时序 079
5.3 战争形态的演变 081
5.4 制胜优势的评价 083
5.5 制胜模式 085
5.6 否定之否定的辩证法 086
5.7 螺旋式上升的信息时代 088
第6章 认知域 091
6.1 面临的新问题 092
6.2 走进认知域 093
6.3 认知域的对抗 095
6.4 也谈谋略 097
6.5 人脑的机制 098
6.6 认知活动 102
6.7 认知结构 104
6.8 智能 105
6.9 人工智能 107
6.10 人机混合智能 110
第7章 智能时代的制胜机理分析 112
7.1 智能时代的技术发展 113
7.2 智能时代的武器装备 116
7.3 智能时代的作战方式 118
7.4 智能时代的制胜要素 119
7.5 智能时代的制胜模式 120
7.6 智能时代的制胜原理 122
7.7 智能化战争原理解读 125
7.8 不同时代战争的对比 128
第8章 指挥控制 131
8.1 指挥与控制 132
8.2 控制的本质 134
8.3 结构与控制 135
8.4 基本反馈结构 137
8.5 指挥控制结构 139
8.6 指挥控制结构的演化 140
8.7 网络指挥控制结构 142
第9章 应对情境的复杂性 146
9.1 指挥控制面临的新情境 147
9.2 复杂性之适应性 148
9.3 复杂性之涌现性 149
9.4 复杂性之不确定性 151
9.5 应对复杂性之道 152
9.6 复杂性情境下的组织 154
9.7 智能时代的组织形态变化 157
9.8 任务共同体解决方案 158
9.9 增进适应性 161
9.10 利用涌现性 163
9.11 应对不确定性 165
第10章 从指挥控制到指挥决策 168
10.1 指挥控制的过程 169
10.2 关注指挥决策 171
10.3 对OODA环的进一步理解 172
10.4 二阶控制 174
10.5 大脑设计 177
10.6 从预先计划到设计-控制 179
10.7 从发散到收敛 181
10.8 走向“决策中心” 183
10.9 决策中心战 185
10.10 算法战 188
第11章 指挥决策原理 191
11.1 战争中的循环因果律 192
11.2 理解因果关系 193
11.3 新的因果关系 195
11.4 概率和贝叶斯网络 197
11.5 在大数据中进行因果发现 200
11.6 指挥人员大脑决策的机制 202
11.7 个性化决策 204
11.8 决策陷阱 206
11.9 学会正确地决策 209
第12章 指挥决策模拟 213
12.1 元宇宙的平行虚拟世界 214
12.2 基于平行系统的指挥决策 216
12.3 模型和战争研究 220
12.4 机械化战争建模 222
12.5 信息化战争建模 224
12.6 智能化战争建模 227
12.7 指挥决策的认知模型 229
12.8 指挥决策的智能体模型 231
12.9 智能的分级与评估 236
第13章 指挥决策算法 240
13.1 算法是“数”上建模 241
13.2 战争算法 243
13.3 指挥决策算法的逻辑结构 244
13.4 算法任务的复杂性 247
13.5 算法设计的原则 249
13.6 指挥决策算法的设计 251
13.7 人工智能的流派 253
13.8 人工智能算法池 256
13.9 围绕算法的新博弈 259
第14章 指挥决策算法的应用 262
14.1 人工智能走向应用 263
14.2 赋能指挥决策 265
14.3 态势理解 268
14.4 计划生成与重构 271
14.5 马尔可夫决策过程 273
14.6 博弈游戏中的算法 276
14.7 基于深度学习的态势理解 278
14.8 基于强化学习的计划优化 281
14.9 抛砖引玉的一种算法设计 285
结束语 289
后记 290
参考文献 293
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