第一卷，对复杂自适应系统思维如何构建机遇和挑战的初步探索-42页
美国应该致力于在大国竞争和战争中将自身的复杂性因素降至最低，同时为其对手提供最大的复杂性。多域操作被视为给对手的决策过程带来了复杂性。目前对如何施加复杂性以最大化运营效果缺乏理解。目前，科学和技术投资尚未调整为量化复杂性、衡量其运营效果或确定如何施加它，从而塑造对手的行为。
本报告中概述的研究包括文献综述，以建立战争中的复杂性特征。战争和比赛的历史案例研究以及研讨会验证和确认了这些特征。由兰德公司研究人员开发的复杂性视角可以通过利用近期兵棋推演中新兴的多域作战 （MDO） 作战概念 （CONOP） 和调查历史案例研究来应用于作战。作者还提供了四个具体的示例小插图以供检查。
美国空军应从复杂性的角度来审查当前和未来的努力，以最好地利用复杂性为美国决策带来优势。可以利用复杂自适应系统思维的工作包括科学和技术研究议程、MDO 规划和 MDO 有效性评估。太平洋空军和欧洲的美国空军应将复杂性视角思维整合到现有的桌面和指挥所演习中，以帮助评估作战规划期间的多域行动方案。
主要发现
施加或利用复杂性是指采取一种行动，以增加环境复杂性的某个方面，使对手更难做出决策或操作，从本质上塑造有利于 Blue 的条件。因此，进行复杂性攻击就是采取一种行动，利用复杂自适应系统 （CAS） 的特性，故意对对手产生负面影响。
将 CAS 镜头应用于战争有助于理解规划者如何利用复杂性为美国带来优势。
美国行动的四大类受益于 CAS 的对手决策过程的性质。这些正在降低运营图景，损害对手的反应，跨越组织边界，并利用非线性。
复杂性利用和更传统的操作之间的区别在于，基于复杂性的响应重塑了对手的决策计算，而更传统的选项只是降低了与从一个决策步骤到下一个决策步骤的给定过渡相关的概率。
美国在军事小插图中对对手决策点的行动可以用马尔可夫链中表示的 CAS 特征来表示。
了解底层的转换矩阵结构（或相关的有向图）可以告诉我们一些关于复杂性的基本信息（例如，创建反馈循环）。
开发具有明确概率的模型虽然具有挑战性，但可能会为作战提供额外的见解。
建议
空军应该从复杂性的角度出发，通过这个视角来审查正在进行的和未来的努力，以最好地利用复杂性为美国提供决策优势。镜头应分别从进攻（攻击机会）和防御（突出和解决漏洞）的角度来看待对手和联盟系统。正在审查的工作应涵盖 （1） 利用复杂性所需的科学和技术，（2） 多域操作规划，以及 （3） MDO 有效性评估。
空军研究实验室应该进行以博弈论为依据的兵棋推演，以填充对手复杂决策过程的数学表示中的概率。
空军应举办研讨会以支持联合全域作战概念，利用复杂性视角为 CONOP 开发提供信息。
太平洋空军和欧洲的美国空军应该将复杂性视角思维整合到他们现有的桌面和指挥所演习中。
第 II 卷，复杂自适应系统详解的技术细节-54页
本报告是两卷系列中的第二卷，为第一卷《在大国竞争和战争中利用复杂性：第一卷》提供了技术细节，初步探索了复杂的自适应系统思维如何构建机遇和挑战。本卷涵盖三个主题：复杂自适应系统 （CAS） 研究的文献综述、CAS 镜头用户手册和对手决策过程的马尔可夫链公式。
3/开发模型和指标来评估运营环境中复杂性的影响-68页
现代战争的特点是部署复杂的多域行动环境，对抗同样以一系列复杂战术作为回应的对手。尽管在这种环境中运营的挑战早已得到认可，但很少以结构化的方式构建或研究这种环境的复杂性。
在本报告中，作者评估了量化战时环境中复杂性的数学策略。在将基于线性代数的方法与 Monte Carlo 模拟策略进行比较后，他们能够提供一个通用路线图，其中定义了每种方法的优点和局限性。这些方法在两个操作小插图中进行了演示：一个研究了简化的敌方防空系统方案，另一个研究了古巴导弹危机。
注意：作为该项目的一个组成部分，研究人员为一些马尔可夫链过程创建了一个 Julia 实现，包括使用变量从稀疏文本文件定义和实现转换矩阵，找到稳态和吸收概率，以及模拟随机游走。
主要发现
有一些有用的复杂性指标可用于评估整个系统级别和个人决策者级别的复杂性。
系统级复杂性衡量决策过程日益复杂的情况，并捕捉决策者面临的总体困难。
第二种更精细的方法检查了不同指标的使用，以确定模拟决策过程中的关键点，以确定可以针对的特定影响点，以利用它们对对手行动产生巨大影响的潜力。
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