联合作战能力建设发展项目组合优选方法研究*

(军事科学院 北京 100091)

联合作战能力建设发展项目组合优选方法研究*

赵志敏喻飞飞包俊

(军事科学院 北京 100091)

联合作战能力建设发展项目组合分析与优选是提升军队建设效益的关键。为降低项目组合带来分析优选的复杂度,提出了基于分组和交叉一致分析的组合空间生成方法,并基于安全第一原则和效费比优先原则对组合选项实施优选,利用专家定性分析对选项进行微调,最后结合实例说明了方法的有效性。

不确定性;组合选项;分析优选;效费比

ClassNumberE25;E917

1 引言

联合作战能力建设发展是一个复杂、多层次的过程,随着军队使命任务不断拓展,专业技术分工更加细化,能力种类更加繁多,所需资源投入不断增加,军队建设中各种关系更趋错综复杂。各军兵种为弥补能力差距,根据自身经验提出多种建设发展目标项目,而由于各军兵种缺乏所需的全面信息,不会过多考虑最佳协同和资源分配问题,为在不确定环境中提升军队建设发展效益,高层决策者需要在各军兵种建设目标项目基础上构建更广泛的组合投资决策空间,将按军兵种制定能力建设发展目标的方法转变为构建综合目标项目的规划方法,实现联合作战能力各功能领域的一体化发展。

组合优化在商业领域广泛应用,特别是证券投资领域。证券市场将投资组合选择定义为如何配置各种有价证券来最好地符合投资者对风险和收益的权衡[1]。在投资者偏好收益而回避风险的假设下,把有效资产组合定义为在风险相同的情况下,资产组合的期望收益率最大,或在期望收益率相同的情况下,资产组合的风险最小。近几年,投资组合分析已广泛应用于军队建设,美军在能力组合分析中将其定义为按照不同的定量或定性目标,对备选的能力选项进行组合评估分析,并已成功完成多种装备项目的开发[2～3]。我军联合作战能力建设发展同样涉及多种能力领域,需要大量的装备和非装备项目弥补能力差距,而且项目之间存在相互依赖,如何利用组合方法优选目标项目,是在资源有限条件下实现跨领域、跨目标平衡的重要手段。

2 问题描述及分析过程

2.1 问题描述

能力建设发展目标的确立向上需满足战略任务需求,向下受技术、资源的约束。不确定的安全环境、不明确的未来、制度方面的复杂性、需要考虑的多种目标以及日益提高的成本等,对建设目标项目论证提出了挑战。组合分析优选以军兵种提出的建设项目为基础,构建全维组合分析空间,考虑所有的目标、降低所有的风险,应对未来不确定性。组合选项覆盖了所有可能,广泛的选项空间增加了优选的可能性,使决策结果在作战、经济和战略上都尽可能具有意义。

组合分析优化提升了建设效益,但也面临着很大的困难[4]。一方面各军兵种为弥补能力差距从自身角度提出了多个建设发展项目,这些项目组合形成的选项空间出现爆炸现象。例如针对某一能力,军兵种提出N个单独目标项目,那么就有2N种组合选项,选项空间数量的指数级增长,使量化分析变得异常艰难,而且大部分项目都不能在一起很好地运行,甚至一部分还相互冲突,在实际环境中不仅不能提高作战效能,反而影响原有能力的发挥,使组合变得毫无意义。因此,在组合空间生成过程中,需要运用科学的方法减少组合选项,以便进一步分析决策。另一方面,能力域内建设项目既要应对不确定挑战,又要突出重点任务的需求。这两方面的困难需要采取定性与定量相结合的方法,通过基础数据和专家经验对组合空间中的选项实施综合分析,并运用运筹学的思想优选组合选项,实现多目标协调平衡。

2.2 组合分析优选过程描述

为提升组合选项决策质量和效率,主要从两个方面进行优化[4]:一是量化评估前缩减空间选项生成数量,主要是依据专家经验进行定性分析,如项目分组、项目一致性分析等;二是通过量化的基本数据,排除低于预期效果的选项,利用效费原则实施优选,并通过专家经验略微调整优选结果。具体分析优选过程如图1所示,优选方法并非严格的线性顺序,当项目组合空间过大或者不足时,一方面可反馈调整各方法的阈值参数,另一方面可根据需要对一些方法进行细化或删减。

图1 联合作战能力建设项目组合分析优选过程

3 联合作战能力建设目标项目组合优化方法

3.1 目标项目组合空间生成优化方法

1)基于分组的项目组合空间生成优化方法

军兵种提出的所有目标项目构成的组合空间数量巨大,不便于对每一选项进行准确高效分析,在项目组合空间形成前采取定性辨识方法对各项目进行分类整理,根据项目功能、性能和使用环境等,将项目分组,缩小目标项目组合空间的大小。如表1,项目组合空间由4096(212)项缩减为48(3×24)项,相比之下,分组后生成的组合选项数量大大减少,更有利于进一步量化分析评估。在分组过程中结合“项目-任务”支持关系矩阵,可提高分组效率。

表1 组合空间选项数量对比分析

2)基于交叉一致矩阵的组合空间生成优化方法

交叉一致性分析是利用专家经验和智慧对目标项目两两比较[5～6],在定性分析基础上有效标记不适宜组合的目标项目,借助计算机快速排除特定的组合选项。具体过程如下:

(1)各组目标项目组合空间生成时,采用二进制编码的方式表达。如表2所示,假设共有四个目标项目,目标项目形成的组合空间有16个选项。

(2)由专家定性分析生成交叉一致矩阵。假设交叉一致矩阵如表3:其中0代表两者可组合,1代表两者不适应组合。

(3)利用交叉一致性矩阵信息对组合空间中的选项进行快速排除。如根据项目编号,项目①和项目④不能在同一个组合中,项目①和项目③不能在同一个组合中,因此,凡是组合选项二进制编码第一位和第四位同时为1的选项可直接排除,同理,二进制编码第一位和第三位同时为1的选项也可以直接排除,这样排除选项的编号为5、7、9、11、13、15。特别是当组合选项数量较大时,排除效率优势较明显。

表2 项目组合空间二进制编码表

表3 项目交叉一致矩阵表

3.2 基于安全第一的组合分析方法

安全第一组合分析的基本思想是指当投资者不愿意通过复杂的效用函数来评估所有组合选项时,可通过排除坏的或者风险较大的组合选项的方法,从而产生较优的组合选项,这种方法在经济投资中被广泛应用,相继出现了罗伊标准、卡陶卡标准和特尔瑟标准等[1]。这三种标准都强调在获取收益之前,实施对风险的控制,以风险适度为第一选择要素。能力建设项目组合选项属于战略决策问题,目的是完成使命任务,项目失败危害很大,因此,在组合选项优选之前,应以风险评估为基础,采用安全第一方法在组合空间中进行初步筛选[7],具体步骤如下:

1)对组合选项进行风险分析,特别是对所需资源无法满足的风险进行评估;

2)设定风险阈值,选项风险超过阈值δ的组合选项,即Ri≥δ,应予以排除;

3)当风险接近限值时,即Ri≥δ-ε且Ri<δ,对其进行调整,使风险控制在适度范围之内。

因不同建设需求可承受风险程度不同,在初期筛选阶段,应以最大可承受风险为限值,适度增加符合安全标准的备选项,防止在下一步优选中找不到满足条件的组合选项。

3.3 基于费效分析的不确定优选方法

联合作战能力建设发展目标项目论证法属于微观经济方法论,是在“投入”和“产出”范畴内建构决策过程,即在给定“投入”水平上实现“产出”最大化,或者在给定产出水平上实现花费最小化。因此,采用效费比原则在组合空间中选择组合选项是择优的关键步骤,同时为应对未来不确定性,可保持适度地扩展。具体选优步骤如下:

1)基于希望效能筛选备选项[8]。根据建设发展预期目标效果,设定选项最小效能值,对低于预期效果的选项予以排除。

2)构建组合选项的效能-费用曲线[4]。如图2,以费用为x轴、效能为y轴,将已筛选的备选项标记在效能-费用坐标中,并连接Pareto最优点,形成有效边界,显然有效边界上的控制点代表的选项构成了投资的最佳选项。

图2 基于Pareto曲线优选组合选项

3)提高应对不确定挑战的优选方法。“效能-费用”坐标图仅表达一种视角的结果[9],为适应未来多样化任务和不确定风险的挑战,采用两种策略进一步拓展备选空间,以防较优的选项被排除。

(1)将控制点附近的选项添加到备选空间中

在有效边界附近,可能存在这样的选项,费用和效能与控制点选项的费用和效能很接近,在当前领域表现不如控制点选项,但当从其它视角或者想定参数变化时,其表现优于当前控制点选项,因此,在设定的任务情境中优选备选项时,通常将控制点附近的选项也添加到备选项中,应对未来不确定性[4,10]。控制点附近可表达为自控制点开始沿费用递增、效能递减的方向拓展一定的区域,如费用递增20%,效能减少10%等,即控制点右下方区域,如图2,将h和k添加到备选空间中。

通过控制点附近选项的拓展增加了应对不确定性的能力,但也带来某些选项的异常,如k选项,明显劣于f选项,而f选项被排除,k选项却成为备选项,这主要是由于前后控制点效能差值少于拓展效能值,如上述效能拓展区间是10%。为消除选项的异常现象,规定相邻控制点效能差值不低于拓展区间值。将控制点附近区域内的选项添加到备选项中,会造成冗余现象。如一个选项包括目标项目2,另一个选项包括目标项目2和4,且两个选项具有相同的效能,即项目4在此没有发挥作用,出现冗余现象。消除冗余的方法可借助计算机和集合论来完成,主要分两步:

第一步以控制点选项费用为基准点,将控制点及附近区域内的所有选项归入一个集合,生成N个集合;

第二步借助计算机集合判别算法,在每一集合中判断每一对选项之间是否存在子集关系,若存在,可直接删除费用较大的集合选项,比较完成之后,即已删除冗余选项。

(2)基于不同任务视角的拓展方法

能力建设一方面需应对未来不确定任务的挑战,另一方面要突出重要的使命任务,通过对不同任务赋予权重并利用加权和的方法筛选组合选项时,能够较好体现两方面的需求[4]。但是当从更高层或者总体角度考虑能力建设发展时,仅从一类任务或者任务组合筛选的选项可能会漏掉其它较优越的组合选项。因此,针对每一类任务,保留一些优秀的组合选项,添加到备选空间,可供高层进一步评估、决策。如表4是以每一个想定或者想定的加权平均为基础,选择出的优秀备选项。基于不同视角,生成的备选项目组合空间中包含备选项编号分别是1、3、6、14,共四项备选项,进一步扩展了备选空间选项数量。这样带来的问题是生成的备选项较多,在实际应用中需要进一步权衡,如采取缩小控制点附近区域范围等措施,找到平衡点,使备选项数目适中,且遗漏优秀选项的概率较小。

表4 基于不同任务视角优选组合选项

3.4 专家经验定性优化方法

依靠计算机固定程序分析优化方法无法覆盖人员掌握的所有信息,且分析人员可能获取选项的致命漏洞,需要采用定性分析方法将选项删除,也可能需要将已删除的选项恢复,因为在非对称作战或者其它作战方式中所删除选项具有其它选项无法企及的优点,获得众多专家强有力支持。通过利用专家经验定性分析机器无法理解的军事信息,进一步删除不符合实际情况的项目组合选项,也是快速优化备选空间的重要手段。

专家定性分析优选的方法较多,其中一种简单确定选项冗余、备份或欠缺的方法是“项目-任务”矩阵法[5,8],即在现有能力基础上,通过功能分析揭示各项目在应对不确定任务需求时的冗余与欠缺。如表5,针对某能力提出八个选项,共有五种类型任务构成能力需求的不确定空间,各选项对任务的支持程度用0和1表示,其中0代表不支持,1代表支持。从矩阵中可以快速确定针对每一类任务,是否有选项对其支持,是否存在项目备份,是否存在项目冗余等。

表5 项目-任务支持关系

4 实例应用

为发展联合远程打击能力,若陆、海、空提出建设发展项目数量分别是10、15、13个,优化前需要对约2.75×1011个组合选项进行费用、效能、风险分析,采用上述方法进行优化如下:

1)经专家分析,项目共分为六个组,数量分别是5、6、7、5、7、8,则全维组合后选项数量是640,相差9个数量级,大大缩短了对组合选项评估时间;

2)经交叉一致性分析可知,第三组中项目2和项目3,第五组中项目2和项目6,第六组中项目3与项目4不适合组合,则组合选项被排除128项,剩余512项;

3)对512个选项进行风险评估,设定风险阈值是0.4,共有214个组合选项超过0.4,排除后剩余298项;

4)对298项进行费效分析和不确定性拓展,获取32个组合选项满足相应条件;

5)建立“项目-任务”支持关系表,发现支持任务1和任务3的组合选项较多,则重点以任务1和任务3为分析对象,排除6项健壮性较差的选项,剩余28项。

在下一步方案综合分析评估中,仅对剩余的28项进行综合评估权衡即可,降低了高层战略决策的复杂度。

5 结语

联合作战能力建设项目的组合分析优选是提升建设方案质量和决策效益的基础。本文从组合选项空间生成和组合选项风险两方面缩减了选项数量,并以效费原则对选项实施优选,在实际应用中获得了良好的效果,使建设目标方案生成更加科学、合理。但文中各阈值或者扩展参数的选取对方法效果的影响较大,而且不同建设需求所要求的参数值差异较大,合理确定参数值是下一步研究的对象。

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Portfolio-OptimizationMethodsforBuildingupBlocksofJointWarfareCapability

ZHAO Zhimin YU Feifei BAO Jun

(Academy of Military Science, Beijing 100091)

Portfolio-analysis and optimization for building up blocks of joint warfare capability is the key of improving efficiency in army building. To reduce complexity arose by composite options in analysis and optimization, based on grouping and cross-consistency, generation methods of composite space are proposed. Based on safety first criterion, cost-effectiveness and qualitative analysis, composite options are selected and modulated by experts. Finally, the example proves effectiveness of methods.

uncertainty, composite options, portfolio-optimize, cost-effectiveness

2013年11月8日,

:2013年12月27日

赵志敏,男,博士研究生,研究方向:战略运筹分析、联合作战运筹分析。喻飞飞,男,博士研究生,研究方向:军事建模与系统仿真。包俊,男,硕士研究生,研究方向:数据分析。

E25;E917DOI:10.3969/j.issn1672-9730.2014.05.002