基于灰色理论的智能水雷作战效能评估

张 栋, 宋裕农



基于灰色理论的智能水雷作战效能评估

张 栋, 宋裕农

(海军潜艇学院 学员2队, 山东 青岛, 266071)

智能水雷是海军未来主要的封锁作战兵器。基于智能水雷评估体系, 采用改进的加权分析法确定智能水雷战技性能评价指标权重, 以改进的灰色系统理论建立智能水雷战技性能评估模型并进行评估, 结果表明, 该模型可以充分利用指挥者的判断信息, 较为准确地反映智能水雷的实际作战效能。该模型可为智能水雷的使用提供参考和依据, 对将来封锁作战中智能水雷的使用具有指导意义。

智能水雷; 灰色理论; 作战效能; 评估体系

0 引言

水雷武器是一种古老的常规水中兵器, 现代科学技术的飞速发展和进步, 给水雷武器插上了高科技的翅膀, 智能水雷的出现使古老的水雷武器能在现代海战中发挥更大的作用[1]。

智能水雷将是未来海上作战的重要兵器。正确分析、评价智能水雷的作战能力, 研究其战斗使用效能, 可以为部队训练和作战提供参考和依据。由于智能水雷作战能力评价体系中各因素指标之间不是相互独立的, 虽然它们之间没有明确的联系, 但从本质上讲是一种灰色关系。本文从评估需要出发, 用改进的权重分析法确定评价体系的权重, 并对灰色评估理论进行改进, 建立了潜艇作战效能评估模型, 实现对智能水雷作战能力的综合评价。

1 智能水雷作战能力的评估体系

在对智能水雷作战能力进行量化评估时, 要考虑到对其产生影响的众多因素。对其各个因素分析, 并结合智能水雷实际情况, 给出了智能水雷作战能力的指标体系如图1所示[2]。智能水雷的作战能力是体系的上层元素, 它是平台系统能力、引信作战能力和战斗部作战能力的综合反映。其中, 平台系统能力与封锁时效和工作可靠性有关; 引信作战能力与自动化程度、虚警率、信息获取能力、目标探测能力、扫雷目标识别能力、猎雷目标能力、目标类型识别能力、目标尺度识别能力、敌我识别能力、抗扫能力和目标定位能力等有关[3]; 战斗部作战能力主要与战斗部爆炸威力有关。

图1 智能水雷作战能力的评估体系

2 智能水雷作战效能评估模型

2.1 各指标权重的确定

由于知识的局限性, 参与智能水雷评价的专家不可能对咨询的每个问题都了解和熟悉, 而熟悉与否对评价的可靠性有相当大的影响。在对评价结果进行处理时, 常常要求考虑专家对评价内容的权威程度。在此, 从岗位、理论水平、专业、自信程度等4个方面对专家进行综合评价[2,4], 见表1。

表1 专家综合评价

则专家的权威系数为

第位专家对智能水雷战技性能指标的权重给出评价范围: [D,T], (=1,2,…,;=1,2,…, 14)。

可得指标u的置信度序列为(1),(2),…,()。

置信度序列取阀值(由专家组给定), 将大于值的置信度组成一个连续子序列

2.2 评价样本矩阵

根据第位专家在指标下对待评智能水雷给出的评分d(=1,2,…,,=1,2,…,14), 求得待评智能水雷的评价样本矩阵为[4]

2.3 确定评价灰类

2.4 计算评价系数

待评智能水雷在评价指标下, 属于第个评价灰类的灰色评价系数为

其中, 待评智能水雷在战技指标下属于各个评价灰类的总评价系数为

2.5 计算灰色评价权值及矩阵

评价专家群体就战技指标对待评智能水雷主张第个灰类评价权值为[4]

待评智能水雷在战技指标集下灰类评价权值矩阵为[4]

2.6 评定智能水雷的作战效能

可求出f(), 再令f()=, 则该智能水雷属于灰类。

3 应用举例

以某智能水雷为例, 评估过程如下。

设5位专家的自我评价矩阵为

则得出专家的权威系数为

=[0.272 33 0.196 08 0.174 29 0.217 86 0.139 43] (13)

对于封锁时效指标, 5位专家给出的评价值为(百分制)

[,] ={[10,20] [12,18] [16,25] [15,22] [8,18]}(14)

=[0.139 4 0.139 4 0.411 8 0.607 8 0.825 7 0.664 5 0.392 2 0.174 3 0.174 3] (15)

取阈值=0.7, 则专家评价意见的封锁时效指标的权重区间范围为[13.667 19.333],1=16.5。同理求得其他指标的值为[17.5 21 25.5 34 47 28 31.5 30 37.5 31 51.5 17.5 61.5]。由式(5)得

以封锁时效为例, 5位专家给出的评价为d1=[60 75 50 45 65], 令白化权函数为最常用的三角函数(见图2), 则

1(d1) =[0,0,0,0.2,0]

2(d1) =[0.6,0,1,0.8,0.4] (17)

3(d1) =[0.4,1,0,0,0.6]

图2 白化权函数

由式(7)得1=[0.043 6 0.667 8 0.488 7],1= [0.037 1 0.556 0 0.406 9]。同理得其他指标的值。

令=[25,50,75], 则

=55.679 5 (18)

则此智能水雷在白化权函数中的权值分别为: [0,0.77,0.23], 所以该型智能水雷作战能力评价为较好。

4 结束语

灰色评价理论是邓聚龙教授提出的一种处理复杂系统的理论, 它通过对系统某一层次的观测资料加以数学处理, 对系统或所属因子, 在某一时段所处状态, 做出一种半定量半定性的评价和描述, 以便对系统的综合效果与整体水平形成一个可供比较的概念和类别, 在更高层次上了解系统内部化趋势、相关关系等机制[6-7]。

本文建立的智能水雷作战效能综合评价模型, 采用改进的权重分析法确定评价指标权值, 以加权灰色关联度作为评价智能水雷作战效能强弱的准则, 充分利用了决策者的判断信息, 计算简便, 实用性强, 而且使评价结果更加客观真实, 对部队训练和作战使用具有一定的指导意义。

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Operational Effectiveness Evaluation for Intelligent MineBased on Grey Theory

ZHANG Dong, SONG Yu-nong

(Team 2, Navy Submarine Academy, Qingdao 266071, China)

Intelligent mine is the major weapon in the future naval blockade. Based on the evaluation system of intelligent mine, this paper determines the evaluation index weights by employing the improved weight analysis, and establishes an evaluation model with the improved gray theory. Taking intelligent mine as an example, the operational effectiveness is evaluated quantitatively with this model. The results show that the model can make full use of the judgement information from commanders to reflect the actual operational effectiveness correctly. This model may be beneficial to the application of intelligent mine in the future naval blockade.

intelligent mine; grey theory; operational effectiveness; evaluation system

TJ611

A

1673-1948(2011)01-0055-04

2010-09-23;

2010-12-24.

张 栋（1983-），男，在读硕士，研究方向为潜艇作战指挥系统与指挥自动化.

(责任编辑: 陈 曦)