现代战争的特点是在复杂的多域作战环境中与对手展开较量，而对手同样也会采取一系列复杂的战术。尽管人们早已认识到在这种环境下作战所面临的挑战，但却很少以结构化的方式对这种环境的复杂性进行界定或研究。

在本报告中，作者评估了量化战时环境复杂性的数学策略。在对基于线性代数的方法和蒙特卡罗模拟策略进行比较后，他们提供了一个通用路线图，明确了每种方法的优势和局限性。这些方法在两个作战案例中进行了演示：一个是简化的压制敌方防空力量场景，另一个是古巴导弹危机。

研究问题

• 文献中有哪些衡量复杂性的方法和指标？
• 如何利用这些指标为美国在各作战空间领域提供作战优势？

主要结论

• 有一些有用的复杂性衡量标准，可用于评估整体系统和决策者个人层面的复杂性。
• 系统层面的复杂性衡量的是决策过程不断增加的卷积，反映的是决策者面临的总体困难。
• 第二种更细化的方法是研究如何使用不同的指标来确定模拟决策过程中的关键点，从而确定可作为目标的特定影响点，以利用其对敌方行动产生巨大影响的潜力。

图 1.1. 战略先发制人的对手决策计算图

图 3.1. SEAD 流程的概念表示法

图 3.2. SEAD 流程的二级示意图

图 3.3. SEAD 流程的三级示意图

图 6.1. 采用蓝色反制措施的 SEAD 流程