基于灰色层次法的指挥信息系统作战效能评估*
2012-10-16寇红超王俊勇李圣杰
寇红超 王俊勇 李圣杰
(海军兵种指挥学院 广州 510430)
1 引言
指挥信息系统,是指在军队指挥系统中,以计算机网络为基础,为保障指挥人员实施指挥活动而构建的军事信息系统。在信息化战争中,能否对指挥信息系统的作战效能给予客观准确地评价,直接关系到指挥信息系统在部队作战中所处的地位和其在部队应用的实际意义。
2 系统效能评估方法
通常系统评估的方法通常有层次分析法、指数法、专家评价法、SEA方法、模糊综合法、WSEIAC模型、作战模拟法等,这几种方法各有其适用性和局限性,为使指挥信息系统效能评估更为合理有效,必须针对指挥信息系统的具体特点,选择合适的评估方法。
由于在对指挥信息系统作战效能的评估中,既存在许多不确定因素,又存在评估者掌握信息不完全、资料不充分的问题,这就要求在评估过程中要综合考虑不完全和不确定性因素的影响。
3 灰色层次分析法
灰色系统理论运用控制论与运筹学相结合的数学方法,发展了一套解决信息不完备系统的理论与方法,能够较好地处理指挥信息系统中的不完全和不确定问题。
3.1 灰色层次分析法的基本步骤
1)建立判断矩阵并确定评价指标的权重
通过指标间两两重要性的比较建立判断矩阵A=aij见式(1),表示同一层次各指标相对重要性的标度值。判断标度采用层次分析法常用的1~9标度。
根据权重求解方法计算各评价指标的相对权重wi,见式(2)。
根据层次分析法中对判断矩阵进行一致性检验的计算方法,确定该判断矩阵是否具有满意的一致性。由于这部分的计算笔者已进行建模处理,在此不再细说。
2)确定评价样本矩阵
在指标的评价中,将指标的评分等级划分为优、良、中、差、较差五个等级,赋予它们相应的分值为9,7,5,3,1。对于m个评价指标,假设有n个专家参与评价,第k评价者对于评价指标i给出的评分是dki,则指标的必要性评价样本矩阵D为
3)确定评价灰类
确定评价灰类就是要确定评价灰类的等级数、灰类的灰数以及灰数的白化权函数,针对具体对象,通过定性分析确定。常用的白化权函数fn(x)有下述三种形式:
(1)灰数为⊗∈[0,d1,∞),其白化权函数
(2)灰数为⊗∈[0,d1,2d1],其白化权函数为
(3)灰数为⊗∈[0,d1,d2],其白化权函数为
4)计算灰色评价权向量及矩阵
对于评价指标i,第e个评价灰类的灰色评价系数记为xi,e,各个评价灰类的总灰色评价系数记为xi,属于第e个评价灰类的灰色评价权记为ri,e,则有
从而有灰色评价权向量ri(归一化)
将m个评价指标对于各评价灰类的灰色评价权向量综合后,得到灰色评价权矩阵
5)评价结果
假设m个评价指标的权重向量为w=(w1,w2,…,wm),其综合评价结果记为B。
对B所提供的信息可以按最大隶属度原则确定被评估对象所属的灰类等级。
3.2 应用举例
下面运用层次-灰色分析法仅对指挥信息系统可靠性作综合评价。
1)建立判断矩阵并确定评价指标的权重
衡量一个指挥信息系统效能的指标主要有:指挥控制能力(v1)、情报处理能力(v2)、信息传输能力(v3)和系统生存能力(v4),对指挥信息系统,利用层次分析法建立判断矩阵A如下,
按式(2)求得上述4个指标权重为w=(0.412,0.223,0.1,0.265)。
图1 指挥信息系统作战效能评估指标
图2 层次分析法计算模型
利用编成的模型对判断矩阵进行一致性检验,如图2所示,可得amax=4.037,CI=0.0124,RI=0.90,所以CR=CI/RI=0.014<0.1,表明判断矩阵A具有满意的一致性。
2)设5位专家给出的指标评价样本矩阵
3)确定评价灰类
5个指标评分等级对应5个评价灰类,其相应的灰数和白化权函数如下
第1类“优”,设定灰数⊗∈[0,9,∞),白化权函数为
第2类“良”,设定灰数⊗∈[0,7,10),白化权函数为
第3类“中”,设定灰数⊗∈[0,5,8),白化权函数为
第4类“差”,设定灰数⊗∈[0,3,6),白化权函数为
第5类“较差”,设定灰数⊗∈[0,1,3),白化权函数为
4)计算灰色评价权向量及矩阵
对于指标v1
5)计算评价结果
依据最大隶属度原则,该指挥信息系统作战效能总体处于“良”水平。还可以看出,b1=0.276>b3=0.202,说明该指挥信息系统的作战效能逐步向“优”的层次提升。
4 结语
由于系统存在的差异性,针对不同的系统应该采用不同的效能评估方法。在实践中,往往采用几种方法混合使用,各取其长,以期得到客观全面、准确的效能值。灰色层次分析法运用灰数和白化权函数来确定评价矩阵中的元素,而不像模糊综合评价模型中是依靠专家的经验,该方法能提高效能评估的有效性及精确度。文章在考虑影响指挥信息系统作战效能指标的因素时,选取最典型的主要因素,建立了一层评估指标,理论上可对各个因素进一步展开讨论,建立二层评估指标,因此本文的计算结果具有一定的局限性,有待进一步完善。
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