Epäsuoran tulen mallintaminen metsämaastossa

Indirect fire provided by artillery and mortars is one of the most powerful weapons available to Finnish Army. Effective use of indirect fire requires as accurate as possible information about its effects on different targets. Military modeling is one possible way of obtaining information that can be used to support decision making. Large percentage of Finland is covered in forest. Forest also affects significantly on the effectiveness of indirect fire. At the moment Finnish Defense Forces do not have a simulation model that could accurately estimate the effect that the forest covering has. The purpose of this thesis is to produce a mathematical model that can estimate the height distribution of air bursts when indirect fire is used against a target that is inside forest. When the probability distribution of airburst locations is known, it can be used to improve the accuracy of the indirect fire model of the operations analysis tool Sandis. This thesis presents a physics based mathematical model that can be used to estimate the probability distribution of air burst locations in different forest environments. Also presented is how the parameters required by the model can be derived from publicly available data offered by Metla. Because the forest data covers whole Finland, it is easy to use the model for calculating the effects of artillery fire in any known location within the country. However, the mathematical model itself is not depending on the forest data offered by Metla. Thus, it can be extended to handle different types of forest data or entirely different types of forests or jungles. To validate the mathematical model a test program was created. It was used to calculate damage caused by artillery and mortar strikes to prone soldier targets in a typical Finnish forest environment. The results were then compared to field test data found in literature. The testing revealed that the model’s results seem similar to those produced by artillery field tests. The model also produces more accurate results than simply ignoring the forest cover. The benefits of using the model were greatest when the angle of fall of artillery shells was low. On very low angles of fall the difference in casualties sustained by the soldier targets was as much as 50% higher when the forest cover was taken into account. The model presented in this thesis seems to work as intended, and it can be used to significantly improve the accuracy of damage estimations of indirect fire in forest environment.Tykistön ja kranaatinheittimistön epäsuora tuli on voimakkaimpia Suomen maavoimien käytössä olevia aseita. Epäsuoran tulen tehokas käyttö vaatii mahdollisimman tarkkaa informaatiota tulen tehosta erilaisia kohteita vastaan. Taistelumallinnus on yksi tapa saada tietoa päätöksenteon tueksi. Suuri osa Suomen pinta-alasta on metsän peitossa. Metsällä on myös merkittävä vaikutus epäsuoran tulen tehoon. Tällä hetkellä Puolustusvoimilla ei kuitenkaan ole käytössään taistelumallia, joka pystyisi huomioimaan puuston vaikutuksen epäsuoraan tuleen. Tämän työn tarkoituksena on kehittää matemaattinen malli, jolla ennustaa tykistön ja heittimistön kranaattien räjähdyskorkeuksia metsämaastossa. Kun räjähdyskorkeuksien jakauma on tunnettu, voidaan sitä käyttää parantamaan operaatioanalyysityökalu Sandiksen epäsuoran tulen vaikutuslaskennan tarkkuutta Suomalaisissa metsäolosuhteissa. Työssä esitellään fysikaalinen matemaattinen malli, jolla voidaan estimoida kranaattien räjähdyskorkeuksien jakaumaa erilaisissa metsissä. Työssä myös esitellään kuinka metsäkohtainen laskentaan voidaan suorittaa käyttäen ainoastaan parametreja, jotka ovat julkisesti saatavilla Metlan metsädatatietokannasta tai suoraan johdettavissa sieltä löytyvistä parametreista. Koska metsätietokanta kattaa koko Suomen, on mallia mahdollista käyttää helposti tykistön tulen vaikutuksen laskentaan millä tahansa etukäteen tiedossa olevalla alueella Suomen alueella. Itse matemaattinen malli ei kuitenkaan ole mitenkään sidottu metsätietokannan parametreihin, joten se on myös helposti sovellettavissa myös käytettäväksi tilanteissa, joissa saatavilla on erimuotoista metsädataa tai tutkittavana on jopa täysin suomalaisista metsistä eroava metsä tai viidakko. Matemaattisen mallin validointia varten tuotettiin testiohjelma, jolla laskettiin, millaista vahinkoa tykistö- tai heitinisku tekee jalkaväkimaaleihin erilaisissa Suomelle tyypillisissä metsissä. Laskennan tuloksia verrattiin kirjallisista lähteistä löytyviin koeammunnan tuloksiin. Nämä testilaskennat osoittivat, että mallin tuottamat tulokset näyttävät vastaavan koeammuntojen tuloksia. Malli myös tuottaa tarkempia tuloksia kuin puuston vaikutuksen jättäminen kokonaan huomioimatta. Kaikkein suurimmat erot syntyivät matalilla ammuksen tulokulmilla, jolloin maaliin koituvat tappiot olivat jopa puolitoistakertaiset, kun puuston vaikutus otettiin huomioon. Täten malli näyttää toimivan, ja sillä voidaan saavuttaa huomattavia parannuksia epäsuoran tulen vaikutuslaskennan tarkkuuteen metsämaastossa

Laskennallisia malleja vastakkainasettelulliseen riskianalyysiin ja todennäköisyyspohjaiseen skenaariosuunnitteluun

People need to make decisions under uncertainty. Both in corporate and public governance, in addition to uncertainty, the decisions can have high costs and far-reaching consequences. Thus, choosing a good decision alternative, or at least avoiding the inferior ones, is crucial. Two sources of uncertainty are especially prevalent in these decision problems: human activity and long planning horizons. In this dissertation, methods for addressing uncertainties arising from both these sources are developed. By quantifying these uncertainties as probability distributions and preferences over outcomes as utility functions, a well-defined mathematical decision problem can be constructed and then solved using optimization techniques. First, methods for adversarial risk analysis are developed to model the decision processes of adversarial actors who deliberately try to advance their own interests. The proposed methods facilitate systematic probabilistic analyses with limited knowledge about the adversary's preferences and their available information. This can be especially useful when the exact way the adversary analyzes the situation is difficult to assess or when their goals are deliberately hidden, as is often the case when analyzing military combat or security problems. The dissertation also demonstrates how combat modeling and simulation tools can be applied in adversarial risk analysis. This expands the types of analyses these tools can be used for, making it possible to answer questions such as, how the adversary's actions are impacted by changing circumstances, or how the outcomes of individual battles impact the larger strategic situation. Second, a new probabilistic cross-impact analysis model is developed to quantify uncertainties associated with future scenarios based on information elicited from subject matter experts. Two different computational approaches are presented for analyzing the elicited cross-impact statements. One takes information about upper and lower bounds on probabilities and then calculates upper and lower bounds on system risk or utility. The other takes the best estimates about probabilities of specific uncertainty factors and their interactions and constructs a joint probability distribution and a Bayesian network. These approaches can be useful when probability information based on statistics or simulations is not available, for example when results need to be produced quickly or the uncertainties are associated with relatively far-off future events or human activity.Ihmiset joutuvat väistämättä tekemään päätöksiä epävarmuuden vallitessa. Yritysjohdossa ja julkishallinnossa moniin päätöksiin liittyy epävarmuuden lisäksi myös paljon kustannuksia ja kauaskantoisia seurauksia. Siksi hyvän päätösvaihtoehdon löytäminen, tai ainakin huonojen välttäminen, on ensiarvoisen tärkeää. Näissä konteksteissa epävarmuudet liittyvät yleisimmin joko ihmisten toiminnan tai tulevaisuuden heikkoon ennakoitavuuteen. Tässä väitöskirjassa kehitetään menetelmiä kummankinlaisten epävarmuuksien käsittelyyn. Kuvaamalla epävarmuuksia todennäköisyysjakaumilla ja seurauksien haluttavuutta hyötyfunktioilla on mahdollista rakentaa hyvin määritelty matemaattinen päätösongelma ja ratkaista se optimointimenetelmillä. Ensiksi kehitetään vastakkainasettelullisen riskianalyysin (adversarial risk analysis, ARA) menetelmiä, joiden avulla tavoitteellisten omaa etuaan ajavien vastustajien päätösprosesseja voidaan mallintaa. Kehitetyt menetelmät mahdollistavat todennäköisyyksiin pohjaavan analyysin myös silloin, kun vastustajan käytettävissä olevaa tietoa ja hänen tavoitteitaan ei tunneta hyvin. Tästä on hyötyä tilanteissa, joissa vastustajan tavat analysoida ongelmaa ovat vaikeita arvioida ja hänen tavoitteensa jopa tarkoituksellisesti hämärän peitossa, mikä on yleistä esimerkiksi sotilastoimintaa analysoitaessa. Väitöskirjassa myös näytetään, miten taistelumallinnukseen kehitetyt mallinnus- ja simulaatiotyökalut voivat toimia osana vastakkainasettelullista riskianalyysiä. Näin olemassa olevilla työkaluilla voidaan vastata uuden tyyppisiin kysymyksiin, kuten kuinka omat päätökset voivat vaikuttaa vastustajan toimintaan tai kuinka yksittäisten joukkojen kohtaamiset voivat vaikuttaa taistelun kulkuun laajemmin. Toiseksi kehitetään uusi ristivaikutusanalyysimalli (cross-impact analysis, CIA) tulevaisuuden epävarmuuksien jäsentelyyn ja ennakointiin asiantuntija-arvioiden perusteella. Näiden ristivaikutusarvioiden kanssa käytettäväksi on luotu kaksi laskennallista lähestymistapaa. Yksi käyttää arvioita todennäköisyyksien ja ristivaikutuksien ylä- ja alarajoista muodostamaan arvion koko systeemin riskistä tai odotusarvoisesta hyödystä. Toinen laskee saatavilla olevien todennäköisyys- ja ristivaikutusarvioiden perusteella yhteisjakauman eri epävarmuustekijöiden tapahtumien yhdistelmille sekä epävarmuustekijöitä kuvaavan Bayes-verkon. Tällaiset asiantuntija-arvioihin pohjaavat lähestymistavat ovat hyödyllisiä silloin, kun tilastollista tai simulointiaineistoa ei ole saatavilla. Näin voi käydä esimerkiksi silloin, kun tuloksia tarvitaan nopeasti tai kun epävarmuuksia on vaikea arvioida, koska ne liittyvät verrattain etäiseen tulevaisuuteen tai ihmisten toimintaan

Adversarial risk analysis under partial information

| openaire: EC/H2020/740920/EU//CYBECOAdversarial risk analysis provides one-sided decision support to decision makers faced with risks due to the actions of other parties who act in their own interest. It is therefore relevant for the management of security risks, because the likely actions of the adversary can, to some extent, be forecast by formulating and solving decision models which explicitly capture the adversary's objectives, actions, and beliefs. Yet, while the development of these decision models sets adversarial risk analysis apart from other approaches, the exact specification of the adversary's decision model can pose challenges. In response to this recognition, and with the aim of facilitating the use of adversarial risk analysis when the parameters of the decision model are not completely known, we develop methods for characterizing the adversary's likely actions based on concepts of partial information, stochastic dominance and decision rules. Furthermore, we consider situations in which information about the beliefs and preferences of all parties may be incomplete. We illustrate our contributions with a realistic case study of military planning in which the Defender seeks to protect a supply company from the Attacker who uses unmanned aerial vehicles for surveillance and the acquisition of artillery targets.Peer reviewe