基于多层次灰色模型的导弹装备研制风险评估方法

金永旵,王 亮

(1.海军驻北京地区舰空导弹系统军事代表室,北京 100854; 2.中国人民解放军91204部队,北京 100161)

【后勤保障与装备管理】

基于多层次灰色模型的导弹装备研制风险评估方法

金永旵1,王 亮2

(1.海军驻北京地区舰空导弹系统军事代表室,北京 100854; 2.中国人民解放军91204部队,北京 100161)

根据导弹装备研制过程中所面临风险的实际特点，从现实需求出发，建立了导弹研制风险评估流程及指标体系。针对风险评估中的定性评估指标所具有的灰性特点，为解决不同类型定性、定量指标统一标准化问题，提出了一种基于多层次灰色系统理论的风险评估模型，研究实例表明：该模型具有一定的应用价值。

导弹研制；多层次灰色模型；风险评估

导弹装备是我军装备中的重要一员，在提升我军战斗力方面发挥了不可替代的作用。任何一型导弹武器系统的型号研制都具有很强的探索性和综合性，研制过程决定了装备全寿命周期的品质。但是在导弹装备研制过程中又面临着新技术开发，加工生产工艺提升以及大规模的组织、指挥协调等千头万绪的工作，这些都会带来种种难以预料的不确定因素，同时给导弹装备研制带来了巨大的风险和压力[1]。对导弹装备研制项目进行风险评估，目的在于深刻了解型号研制过程中面临风险的总体水平，为制定出合理的风险规避策略提供理论依据。因此，加强导弹武器系统型号研制项目风险评估理论研究，研究导弹装备研制风险评估模型和方法，对提高导弹武器系统型号研制项目管理水平、增强科研经费使用效益具有重要意义[2]。

本研究针对导弹装备研制过程中所面临的各种现实风险，建立了导弹装备研制风险评估流程及指标体系，采用了一种基于多层次灰色模型的评估方法对某型导弹装备研制风险进行了实例分析。

1 导弹研制风险评估流程及指标体系

导弹装备研制风险评估是一项复杂的系统工程，要科学的进行风险评估必须制定合理的评估流程，按照既定的评估流程，逐步实施。根据导弹装备研制项目管理的实践，导弹装备研制过程的风险评估流程如图1所示。

图1 导弹装备研制风险评估流程

从流程图可以看出，确定风险评估指标体系和建立适合的风险评估模型是导弹装备研制风险评估过程中最重要的两个环节。

导弹装备研制项目风险评估指标体系的建立必须遵循构建指标体系的原则，必须服务于评估目标，促成评估目标的实现。同时，指标体系并不针对具体型号项目，而是从一般概念意义上，抽取某些共性的风险内容构成评估体系。

根据对导弹研制过程中可能出现的风险进行综合分析后，依据指标体系设计的SMART原则[3]，建立了导弹装备研制项目风险评估指标体系，如图2所示。对具体的导弹型号研制项目而言，进行风险综合评估时，其指标侧重点也不尽相同，因此在进行具体的型号风险综合评估时，可以在此指标体系基础上根据客观实际进行增减，或设定不同的权重，以适应具体的导弹武器系统型号研制项目风险综合评估的需要。

2 基于多层次灰色系统理论的风险评估模型

由于导弹装备研制风险评估过程中绝大部分指标属于主观评估问题，评估指标往往很少有确切的定量指标值，很难完全真实地反映风险的破坏程度，这就导致在实施风险评估时所依据的信息是不确定的、不完全的。通常把信息部分明确、部分不明确的系统称为灰色系统[4-5]。因此，本研究建立基于多层次灰色系统理论的风险评估模型是非常适用的，它为主观评估问题提供了一种适宜的量化工具，有助于提高风险评估的科学性和精确性。基于多层次灰色系统理论[6]的风险评估模型是灰色系统理论与层次分析法相结合的产物，具体讲就是在层次分析中，不同层次决策“权”的数值是按灰色系统理论计算的。灰色层次综合评估模型的基本步骤如下列各节所述。

2.1 确定定性指标评分标准

在进行评估前，应对指标进行预处理，尽可能地实现指标定量化、一致化和无量纲化。对于定性指标，进行定量化，才能给出有效的评估结果。对于经验定性指标，由于缺乏足够的经验数据，没有足够统计资料，可采用专家打分方法对定性指标量化。在选取评估专家后，将专家打分级别设为5个风险等级，分别对应于低、较低、较高、高、很高，分别对各个风险等级制订相应的标准如表1所示。

表1 定性指标评分标准

图2 导弹装备研制风险评估指标体系

设评估指标Aij是定性指标，将评估指标Aij划分为“低”、“较低”、“较高”、“高”、“很高”5个等级，对应的等级赋予分值1、3、5、7、9，指标等级介于两相邻等级之间，相应的分值为2、4、6、8。

2.2 确定评估指标的权重

本文利用AHP法[7-8]确定各个指标的权重，不再赘述。

2.3 组织评估专家打分

设评估专家序号为k，k=1,2,…,m，即有m个评估专家。组织m个评估专家对评估指标Aij按评分等级标准打分。

2.4 确定评估样本矩阵

根据评估专家的打分，即根据第k个评估专家对评估指标Aij按评分等级标准给出的分值dijk，得评估样本矩阵D：

2.5 确定评估灰类

一般来说，指标中可能含有“极大值”指标、“极小值”指标、“居中型”指标和“区间型”指标。2.1节已经对定性指标进行量化，其分值同样需要与定量指标保持一致。为实现定量指标之间的一致化和定量、定性指标的一致化，本文采用白化权函数对定量指标和已经量化的定性指标进行处理，将评估指标的分值转化到区间[0，1]。确定评估灰类就是要确定评估灰类的等级数、灰类的灰数以及灰数的白化权函数。这里将评估灰类分为“低”、“较低”、“高”、“较高”、“很高”5个等级，即e=1、2、3、4、5，阈值分别取为d1、d2、d3、d4、d5，各白化权函数如下所示：

灰类e=1(低)，其灰类⊗1∈[0,d1,2d1]，白化权函数为f1

式中dijk表示评估样本矩阵的分值。

灰类e=2(较低)，其灰类⊗2∈[0,d2,2d2]，白化权函数为f2

式中dijk表示评估样本矩阵的分值。

灰类e=3(高)，其灰类⊗3∈[0,d3,2d3]，白化权函数为f3

式中dijk表示评估样本矩阵的分值。

灰类e=4(较高)，其灰类⊗4∈[0,d4,2d4]，白化权函数为f4

式中dijk表示评估样本矩阵的分值。

灰类e=5(很高)，其灰类⊗5∈[0,d5,∞]，白化权函数为f5

式中dijk表示评估样本矩阵。

白化权函数转折点的值称为阈值，可以按照准则或经验，用类比的方法获得(此法所得的阈值称客观阈值)。也可以从样本矩阵中，寻找最大、最小和中等值，作为上限、下限和中等的阈值(此法所得的阈值称为相对阈值)[9]。

2.6 计算灰色评估系数

对于评估指标Aij，其属于第e个评估灰类的灰色评估系数记为ηije，则有

对于评估指标Aij，其属于各个评估灰类的灰色评估系数记为ηij，则有

2.7 计算灰色评估权向量及权矩阵

所有评估专家就评估指标Aij主张第e个灰类的灰色评估权记为rije，则有

考虑到灰类等级数为5，即e=1,2,3,4,5，便有评估指标Aij对于各灰类的灰色评估权向量rij

rij=(rij1,rij2,…,rij5)

从而得到评估指标Ai所属指标Aij对于各评估灰类的灰色评估权矩阵Ri，则有

评估指标Ai对所属指标Aij的权重集Wi=(wi1,wi2,…,wij)，评估指标Ai对于各灰类的灰色评估权向量ri，则有

2.8 综合风险评估

综合评估的结果，即综合目标A的灰色评估权向量r，则有

可以看出，综合评估结果r是一个向量，它表示综合状况各灰类程度的描述。对r所提供的信息，可以按照最大接近度原则确定所属灰类等级。但是，按此原则判断结果有时是实效的，往往会因为这种判断原则丢失太多信息。为此，有必要对r作进一步处理，使r单值化，即计算综合评估值R。设将各评估灰类等级按“灰水平”赋值，则各评估灰类等级值量化向量C=(1,3,5,7,9)，则有

R=r·CT

3 案例分析

根据前面所述的评估方法，结合导弹武器系统型号研制项目管理的实践，以某型舰空导弹武器系统型号研制项目为例，具体介绍导弹武器系统型号研制项目研制风险评估的实施过程和方法。

3.1 评估指标数据的确定

3.1.1 定性评估指标数据的获取

在选取评估专家后，根据各底层指标的评分标准组织评估专家进行评分，根据具体导弹武器系统型号研制项目风险评估实际，遵循评估专家选择原则，本文邀请5位相关领域的专家进入风险评估系统。评估专家通过资料分析、实地调研等方式，最后依据评分标准(表1)给出各底层定性指标的分值。

3.1.2 定量评估指标数据的获取

通过观测、调研、计算等方式可获得到各底层定量指标的原始数据，但其中一些定量指标需要通过单项评估和公式计算才能得到评估数据。通过综合，得到如表2所示的定量指标数据。

表2 定量指标数据

3.2 评估指标权重的确定

在确定评估指标体系后，应对指标进行权重分析。这里选择5位相关专家，采取5点法判断各指标的重要程度。根据专家给出的相对重要度数值，运用AHP法运算，将数值转换成相对权重，然后计算出几何平均数，求得各指标权重，如表3所示，限于篇幅，仅给出部分权重。

表3 各评估指标权重

3.3 确定评估样本矩阵

通过上述步骤，可得出各底层定性和定量指标的指标数值，下面以表格形式给出各底层指标的评估样本矩阵，如表4～表6所示，限于篇幅，对于五级指标评估样本矩阵仅给出部分数据。

表4 六级指标评估样本矩阵

表5 五级指标评估样本矩阵

表6 四级指标评估样本矩阵

3.4 确定评估灰类

按照灰色理论系统，设灰类有5个等级，分别对应于：“低”、“较低”、“较高”、“高”、“很高”，用e=1、2、3、4、5表示。对于定性指标，阈值分别取d1=1、d2=3、d3=5、d4=7、d5=9。

灰类e=1(低)，其灰类⊗1∈[0,1,2]，白化权函数为f1，如图3所示。

式中dijk表示评估样本矩阵的分值。

图3 e=1白化权函数

其他灰类及白化权函数可以以此类推，不再赘述。

对于每个定量指标，应根据各指标的具体涵义和规定或一般性准则，依照白化权函数确定准则，确定白化权函数，具体如下：

1) 费用风险A231

取d1=1、d2=3、d3=5、d4=7、d5=9。

2) 进度风险A232

取d1=1、d2=3、d3=5、d4=7、d5=9。

3) 技术状态不受控率A2521

4) 检验错误率A2522

5) 重大问题发生率A2523

6) 一次军检不合格率A2541

7) 产品返修率A2542

8) 产品品质问题提高率A2543

取d1=1、d2=0.8、d3=0.6、d4=0.6、d5=0.2。

3.5 计算灰类的评估系数及评估权向量

根据前文所述的方法，以技术风险为例计算各灰类的评估系数及评估权向量，具体表7～表11所示。

表7 六级指标评估系数及评估权向量

表8 没有六级指标的五级指标评估系数及评估权向量

表9 其他五级指标的权重集及评估权向量

表10 四级指标的权重集及评估权向量

表11 三级指标的权重集及评估权向量

通过计算可知技术风险的评估权向量

r21=(0,0.070 8, 0.323 1, 0.339 8, 0.266 3)

同理求得品质风险的评估权向量

r25=(0.495 9, 0.207 1, 0.135 0, 0.089 9, 0.070 5)

环境政策风险的评估权向量

r11=(0.038 7, 0.348 9, 0.269 8, 0.192 7, 0.149 9)

进展风险的评估权向量

r22=(0,0.345 9, 0.288 2, 0.205 8, 0.160 1)

组织管理风险的评估权向量

r23=(0.058 8, 0.354 9, 0.275 3, 0.197 5, 0.153 6)

性能风险的评估权向量

r24=(0,0.298 4, 0.309 1, 0.220 8, 0.171 7)

采购风险的评估权向量

r26=(0,0.315 3, 0.301 6, 0.215 5, 0.167 5)

项目外部风险的评估权向量

r1=(0.038 7, 0.348 9, 0.269 8, 0.192 7, 0.149 9)

项目内部风险的评估权向量为

r2(0.045 9, 0.218 0, 0.291 7, 0.252 4, 0.197 2)

根据最大隶属度原则，导弹武器系统型号研制项目研制与定型阶段各风险的等级如表12所示。

表12 项目各风险等级

3.6 综合风险评估

综合风险评估是对评估对象的整体情况进行全面评估，获得其风险整体情况。通过分析可知，为考察评估对象的整体风险情况，须得出整体风险水平A的评估权向量r和综合评估值R，则有：

(0.043 5, 0.261 6, 0.284 4, 0.232 5, 0.181 4)

总体风险水平A的评估权向量

r=(0.043 5, 0.261 6, 0.284 4, 0.232 5, 0.181 4)

根据最大隶属度原则，该型舰空导弹武器系统型号研制项目研制与定型阶段整体风险情况为“较高”；综合评估值R=5.510 4，接近阈值d3=5，有充足理由认为本型号研制型阶段整体风险情况为“较高”。

4 结论

导弹装备研制风险评估是一个涉及技术、经济和环境政策等诸多因素的复杂决策过程，往往要根据不同的目的、对象确定不同的方法。传统的完全依靠专家经验的纯定性分析方法，科学性、客观性相对较差，而进行纯定量分析又不具备条件。实践证明，充分利用专家的经验，建立基于多层次灰色系统理论的风险评估模型，将不同类型定性指标和定量指标的分析充分结合，综合评估导弹装备研制风险是提高评估品质的有效途径，能够为装备研制决策机关提供一定的技术支撑。

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(责任编辑唐定国)

Risk Assessment Method of Developing Missile Based on Multi-Hierarchy Grey Model

JIN Yong-chan1, WANG Liang2

(1.Air-Ship Missile Military Representative Office of Navy in Beijing, Beijing 100854, China;2.The No. 91204thTroop of PLA, Beijing 100161, China)

According to the actual characteristics of risk faced by the development of missile and the reality demands, the risk assessment process and assessment model of developing missile were studied. Aiming at the gray characteristic of the qualitative evaluation indexes for risk assessment, and to solve the standardization problem of different qualitative and quantitative indexes, a risk assessment model based on multilevel grey system theory was established. Research instance showed that the model had a certain application value.

development of missile; multi-hierarchy grey model; risk assessment

2016-09-05；

2016-10-05

金永旵(1985—)，男，工程师，主要从事装备管理、装备制造监管;王亮(1985—)，男，博士，工程师，主要从事装备综合保障、PHM技术研究。

10.11809/scbgxb2017.01.034

金永旵,王亮.基于多层次灰色模型的导弹装备研制风险评估方法[J].兵器装备工程学报，2017(1):146-153.

format:JIN Yong-chan, WANG Liang.Risk Assessment Method of Developing Missile Based on Multi-Hierarchy Grey Model[J].Journal of Ordnance Equipment Engineering,2017(1):146-153.

TJ76

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