基于任务完成率的武器装备系统效能评估

王建功，王可人，陈家松，郭建蓬

（电子工程学院，合肥 230031）

基于任务完成率的武器装备系统效能评估

王建功，王可人，陈家松，郭建蓬

（电子工程学院，合肥 230031）

从系统效能的定义出发，提出了基于任务完成率的系统效能评估方式。它以靶场试验为基础，根据任务指标建立准则设定相应的任务，以试验结果数据来评定任务的完成情况。综合利用AHP和灰色白化权函数聚类法对各任务完成率聚合，得到装备系统效能评估结果。

任务完成率，AHP，灰色白化权函数聚类法

0 引言

随着武器装备的发展及军事需求的牵引，装备与装备之间的互补性也愈加密切，新的武器装备系统往往由各种不同类型、不同用途的装备构成，评估其效能需要构建庞大多样的指标体系，而且多指标的意义、量纲存在着较大的差异，指标的实现值在数量上相差很大，因此，对武器装备系统效能的评估也更加复杂更加困难。如何在这种情况下较好地解决装备系统效能综合评估，是一个值得研究的问题［1-3］。

1 系统效能评估

武器装备系统效能是武器装备系统在特定条件下和在规定时间内满足特定任务的程度。从定义可以看出，武器装备系统效能的评估是在一定环境下进行的，受条件和时间的制约，系统效能的优劣体现在满足特定任务的程度上，即任务完成率，任务完成的程度最终反映出装备系统效能的优劣，因此，武器装备系统效能的评估就可以从另一个角度来进行，即通过建立试验环境鉴定体系以完成相应功能试验，在试验前设定一定任务，试验后统计设定任务的完成率，以此为基础数据通过建立数学模型完成系统效能评估。任务的设定要与试验内容相一致，是在对评估对象和试验目的充分分析的基础上进行的，它要满足一定的原则：

①一致性

一致性是指设定的任务要与系统效能评估的目的相一致。任务完成率是系统效能评估的基础数据，是评估能否实施的源头，因此，任务与评估目的是否一致则是评估成功与否的根本。同时，任务的完成依托于装备试验，存在于试验内容之中，并与最终的试验目的保持一致。任务选择不能脱离于试验任务内容，要在做什么试验、如何完成试验的基础上分析研究，设定与之相符合的任务。

②独立性

某一个指标的度量可能需要多个数值来完成计算，因此，就需要设定多个任务，统计多个任务完成率，为了便于计算和建模，各个任务应保持独立，相互之间没有交叉，防止互相包含，保持数据之间相对独立性，使得模型计算更为准确。

③完备性

在设定任务时，为了能更为精确全面地评估指标值，应使之尽可能的体现指标的各个方面，或者能全面的评价指标。由于某些指标包含内容比较广，若评估其效能，则需要综合考虑所有影响因素，并设定与之相对应的任务，得到更加精确的效能评估值。

④可测性

可测性是指标任务的定量表示，指标能够通过试验统计方法获得，即任务完成率。指标任务本身便于实际使用，度量的含义明确，具备现实的收集渠道，便于定量分析，具备可操作性。

⑤简明性

在基本满足评估要求和给出决策所需信息的前提下，应尽量减少任务个数，突出主要任务，以免造成评估指标体系的过于庞大，给以后的评估工作造成困难，并且应避免各任务间的相互关联，使得各个任务的选择做到既必要又充分。可测性与完备性是统一的，要求在设定任务时应在尽可能全面的基础上抓住关键环节。

⑥可加性

可加性是指指标任务并非一成不变的，在试验过程中可以改变设定的任务集，即增加或删除某一个或多个任务。可加性提高了指标评估的灵活性，使得评估人员能够根据实际试验情况及时改进评估指标任务，得到更为准确的评估值。任务集的改变不能破坏指标任务之间的关系，同样遵循以上基本原则。

数据的获取可以依托于靶场试验，想定作战双方武器对抗环境，利用现代模拟仿真技术，模拟敌方相关武器系统，构建己方武器装备系统与敌方武器装备系统综合对抗平台。系统效能评估流程如图1所示。

当试验数据获取后，效能评估的关键在于如何建立算法模型才能科学客观地评估系统效能。对于复杂的系统，当进行效能评估时，会存在信息不完备、不全面、不充分的情况。而灰色理论的相关原理和方法正适用于信息不完全、不充分的问题，而且灰色理论的方法对样本量及样本分布规律都没有要求，因此，可以使用灰色白化权函数聚类法对复杂系统的效能进行评估。

图1 基于任务完成率的武器装备系统效能评估流程图

2 效能评估模型的建立

评估的方法采用层次分析法与灰色白化权函数聚类法相结合的综合评估。层次分析法（AHP）主要计算各级指标层中各指标的相对权重，利用灰色白化权函数聚类法获得评估对象所属灰类，两者结合建立效能评估模型。文献［4］详细介绍了利用AHP方法建立指标权重向量过程，这里不再介绍。

2.1 灰色白化权函数聚类法

灰色白化权函数聚类法，就是根据灰数的白化权函数将一些观测指标或对象聚集成若干个可以定义的类别，将系统归入某灰类的过程，用于检测对象是否属于事先设定的不同类别，以便区别对待［5-6］。其基本步骤为：

①确定评估对象，以及评估对象的灰类数s，选定评估指标xj（j=1，2，…，m），m为指标个数；

②将指标xj的取值相应地分为s个灰类，称为j指标子类，j指标 k（k=1，2，…，s）子类的白化权函数为fjk（·）。白化权函数通常分为4种：典型白化权函数、下限测度白化权函数、适中测度白化权函数及上限测度白化权函数，在实际应用中采用哪种白化权函数要根据实际问题的背景确定；

③求j指标k子类的权重ηjk。在确定权重时，有两种方法：变权和定权。定权聚类适用于指标的意义、量纲皆相同的情形。变权聚类适用于指标的意义、量纲不同，且在数量上悬殊较大的情形。

④求聚类系数向量。

2.2 建立效能评估模型

基于任务完成率的效能评估，其任务的设定是对应于评估指标体系中的最末一级指标集。当建立效能评估指标体系后，根据需要设定任务来评估单项指标效能，其结构如图2所示。

图2 系统效能评估指标体系结构

对于装备系统效能评估所建立的各级指标，其量纲、意义不尽相同，比如评估雷达系统时，建立的指标体系中包含通信指标、侦察指标等，评估指标量纲相差很大，评估时需要无量纲化、归一化预处理［7-8］。在基于任务完成率的装备系统效能评估中，效能评估的基础数据为任务完成率，其量纲、意义均相同，利用算法模型根据基础数据计算得到各指标的评估值，尽管指标所表示的含义不同，但其评估值的量纲是一样的，因此，在灰色白化权函数聚类法中采用定权聚类［9-11］。

设装备系统效能评估指标体系共有N（N≥1）级，所有最末一级指标的集合为Λ，将每一个指标对象 A（设其上级指标为 A'）标记为 AiΩ（k），若 A∉Λ，则 A'下级指标集元素个数为 mΩ'（k），其中 i∈{1，2，…，mΩ'（k）}表示 A 在 A'下级指标集中的排序号，（对任意 jl∈{0，1，…，N-1}）指向A的上一级指标，jk表示A'在其上级指标的下级指标集中的排序号，即（k≥1），Ω'（k）=j0，j1，…，jk-1。若 A∈Λ，则其共有 nΩ（N-1）i个任务，标记为SpΩ（N-1）i（p∈{1，2，…，nΩ（N-1）i}）。对于指标对象A（AiΩ（k）），利用 AHP法得到其下级指标集或任务集的权重向量为 WΩ（k）={w|w∈wtΩ（k）i，t=1，2，…，mΩ（k）}，其中mΩ（k）为A下级指标集或任务集元素个数。

2.2.1 建立白化权函数

按照评估方法需求，首先划分评估对象灰类数。设第j个指标评估灰类数为s，将指标的取值范围［a0，as］相应地划分为 s个灰类 He，e∈{1，2，…，s}如表1所示，其中阈值ae的值可根据实际问题的要求或定性研究结果确定。

表1 评价灰类取值区间

划分灰类后，则要建立白化权函数fjk（·），k=1，2，…，s计算各指标值属于各灰类的隶属度。模型采用典型白化权函数，对于评价等级He，令x1=ae-1-Δ'e，x2=（ae-1+ae）/2-Δe，x3=（ae-1+ae）/2+Δe，x4=ae+Δe，其中 Δe≥0，Δ'e≥0且 Δe-Δ'e≤（ae-ae-1）/2，当x∉［x1，x4］，fje（x）=0；当x∈［x1，x2］时，fje（x）=（x-x1）/（x2-x1）；当x∈［x2，x3］时，fje（x）=1；当x∈［x3，x4］时，fje（x）=（x4-x）/（x4-x3）；若fje（x）<0，则fje（x）=0，若fje（x）>1，则fje（x）=1。故对于所有评价灰类，其白化权函数如图3所示，对于fj1（·）和fjs（·），可分别根据具体情况将j指标取数域向左、向右延拓至a'0和a's。

图3 各评价灰类白化权函数

由图3可以看出，He与He+1的白化权函数存在着如下关系：

2.2.2 建立算法模型

算法模型描述如下：

①评估的起始状态为设定任务的完成率，它记录试验中各项设定任务的完成情况，记为，转向②；

②利用AHP法，建立同一指标下不同任务之间的相对权重向量，记为，同时建立各级指标相对于上一级指标的权重向量，记为，转向③；

③按照评估要求刻画灰类，选取阈值，建立白化权函数F，转向④；

④计算各个任务完成率属于各灰类的隶属度F（S），转向⑤；

⑤最末一级指标聚类向量 B=F（S）◦Ws，指标集Z=Λ，转向⑥；

3 评估实例

图4 某装备侦察能力评估指标体系

在评估某雷达装备的侦察效能时，建立其评估指标体系如图4所示。总目标为A，其下级指标共有3个，分别为A1、A2和A3。为了评估这3个子指标，根据需求，在试验中设定相应的任务来完成评估，其中评估 A1的任务为 S1=（S11，S12，S13，S14，S15），评估A2的任务为 S2=（S21，S22，S23），评估 A3的任务为 S3=（S31，S32，S33，S34）。

根据算法模型，其关键是建立各评价灰类的白化权函数。设评价灰类数为5，其灰类评价等级及其取值区间如表2所示。

表2 灰类评价等级及其取值区间

其白化权函数如表3所示。

表3 各个评价灰类的白化权函数

根据白化权函数计算各个任务的灰类值，与权重聚类后得到 A1、A2、A3的聚类向量（0，0.15，0.375，0.475，0），子指标聚类后得到的聚类向量0.385，故最终装备侦察能力的评估为良。

4 结束语

装备系统效能的评估是一项复杂庞大的工程，指标的选取与聚合则是其中的关键所在［12］。本文从系统效能评估的定义出发，从另一个角度提出了基于任务完成率的效能评估方式。它很好地解决了在系统效能评估中指标选取的复杂性问题，统一了评估指标的量纲，为指标的聚合提供了很大的便利。同时，在评估过程中，指标任务并不是一成不变的，提高了评估的灵活性。但同时，这种评估方式也存在着一定的局限性，在实际的评估中，若采用基于作战效果与基于任务完成率的联合评估，则可大大提高装备系统效能评估的可信性。

［1］郭齐胜，郅志刚.装备效能评估概论［M］.北京:国防工业出版社，2005.

［2］邵国培，曹志耀.电子对抗作战效能分析［M］.北京:解放军出版社，1998.

［3］董尤心，张杰，唐宏.效能评估方法研究［M］.北京:国防工业出版社，2009.

［4］王莲芬.层次分析法引论［M］.北京:中国人民大学出版社，1990.

［5］Zhang J，Fan H D，Jiang X Y，etal.arch on Evaluation Model of Military Information System Network based on Multilevel Gray Evaluation Method［J］.IEEE International Symposium on Communications and Information Technologies（ISCIT）2005（11）：12-15.

［6］张最良.复杂适应系统理论及其军事应用研究［J］.军事仿真，2003（1）：25-28.

［7］李明，刘澎.武器装备发展系统论证方法与应用［M］.北京:国防工业出版社，2000.

［8］魏继才，胡晚峰.武器系统效能建模方法研究与应用［J］.系统工程与电子技术，2002，24（6）：43-46.

［9］张洪洛，张振友，田凤明.装备系统可靠性分配冗余最优化方法［J］.四川兵工学报，2010，29（11）：48-49.

［10］Su K，Zhang J，Yu Q.Research on Military Intelligence Decision Support System Based on Object-Oriented Simulation［R］.GSIS，2007.

［11］ Docbirca L，Niemela E.A Survey on Software Architecture AnalysisMethods［J］.IEEE Trans.On Software Engineering，2002，28（7）：40-44.

［12］ Lung C H，Kaiaichelvan K.An Approach to Quantitative Software Architecture Sensitivity Analysis［J］.International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering，2000，10（1）：12-15.

Research onWeaponry System Effectiveness Evaluation Based on Task Com p letion Rate

WANG Jian-gong，WANGKe-ren，CHEN Jia-song，GUO Jian-peng
（Electronic Engineering Institute，Hefei230031，China）

According to the definition of system effectiveness，the new effectiveness evaluation way is presented on base of task completion rate，which is in view of range test.The people can set the corresponding tasks according to the target set standards，and utilize the test data to assess the task completion.Then the AHP and grey whitenization weight function clustering method are used to aggregate each task completion rate，by which the effectiveness evaluation results of equipment system are obtained.

task completion rate，AHP，greywhitenizationweight function clusteringmethod

E911

A

1002-0640（2015）11-0048-05

2014-09-21

2014-11-12

王建功（1985- ），男，工程师，在读硕士生。研究方向军事装备学、通抗装备。