本文提出一种作战模型，旨在预测交战双方的最优战略行为，聚焦冲突全程的互动机制。该模型支持构建精细作战场景、预测战局走向并分析战斗结果（含力量对比变化）。为验证模型适用性与效能，选取三则案例研究：海战（案例1）、夺岛作战（案例2）及陆战（案例3）。本工作致力于强化战略规划能力，为决策者与战略分析人员提供可操作洞见，指导未来决策制定。

作战建模与仿真已成为军事规划、训练与决策的核心工具，其运用先进方法模拟复杂场景、预判结果并优化策略。借助该技术可解析大量历史战役：分析师通过仿真推演探究系统运行机理，识别关键要素，并尝试定位战局可能转向的关键时段（Washburn & Kress, 2009）。作战仿真模型的应用价值在于提升效率与质量，降低模型开发复杂度与成本，同时支持敏捷构建仿真系统。这些模型涵盖复杂环境中的人因、社会、文化及行为互动模拟，为军事训练、作战规划与决策流程提供支撑。模型还涉及机动、通信、交战等核心流程，深化对复杂作战场景的认知（Tolk, 2012）。建模与仿真的核心价值在于简化复杂决策过程，揭示关键作战参数对实施效果与最终结果的影响机制。

众多研究沿用或拓展"兰彻斯特方程"表征作战动力学与对抗力量互动（Taylor (1974), Protopopescu et al. (1989), Keane (2011), Kress et al. (2018), Zhang (2023), Cangiotti et al. (2023)）。这些成果深刻塑造了战争建模的理论与实践认知，其影响在现代作战仿真中依然显著。部分学者则倡导兰彻斯特作战模型的离散形式：Fox (2010) 强调连续模型与离散模型在表征作战互动时的差异——离散模型相较流态连续模型，可提供更细粒度的作战场景分析。离散模型还反映决策者行为相互影响的场景，将决策视为存在多重均衡的博弈过程，该方法能识别个体决策与集体行动衍生的边际效应。

多项研究通过多元分析路径探索作战关键维度：Peng, Zhai与Levitin (2016) 研究攻防双方战略博弈，引入"假目标"欺骗策略；Zhai等 (2017) 在两人零和博弈框架下探讨基础设施防护，为防御策略提供重要洞见。其他研究聚焦影响战果的核心要素：Jiang等 (2020) 提出"鲸群军队优化算法"（WAOA）——该算法作为Mirjalili与Lewis (2016) 所创鲸群优化算法（WOA）的高级迭代，通过战略调整有效求解优化问题，并基于集体协同战场策略提出武装力量建设方案。

上述研究主要关注影响战果的因素，而战果评估仍是分析师面临的挑战性难题。Lee等 (2021) 强调战场环境应作为建模关键因素（其可显著改变战斗结果），提出融合战场环境与部队数据的"战斗胜者预测模型"，并设计约束条件下军事资源优化框架。北约"网络赋能能力指挥控制成熟度模型"（N2C2M2）（Alberts, Huber & Moffat, 2010）则深刻影响了作战场景指挥控制成熟度讨论。Koehler等 (2024) 的最新研究探索复杂自适应系统在"下一代+"作战仿真中的应用，强调军事决策中对动态适应性策略的迫切需求，推动作战建模与仿真领域持续发展。

尽管作战建模与仿真技术不断进步，最优策略制定与方法优化仍存挑战。相较现有研究，本文旨在构建融合战略决策的"结构化数学框架"。传统兰彻斯特模型常预设确定性互动，本方法则引入"博弈论视角"表征战略适应性，实现经典作战建模与现代决策理论的创新融合。核心贡献在于：分析作战中参与者的有效战略行为，探究其如何影响决策流程；同时预测战果及潜在逆转可能，深化对战场战略互动动力学的理解。

作战模型对模拟战斗、确定对抗力量间最优战略行为不可或缺。本文提出方法论解答关键命题：当外部力量威胁国家实体存续时，行为体应采取何种战略？所建模型识别影响战果的核心要素，预测武装冲突中各参与方的最优战略行为，并通过"战争博弈"框架实现战果预测——具体方法为对比动力系统解与"鹰鸽博弈"纳什均衡（Smith & Price, 1973）。为验证模型实用性，选取三类典型战场案例：案例1（海战）、案例2（夺岛作战）、案例3（陆战），展现在多元作战场景中的普适性与有效性。