基于fuzzy AHP的空空导弹预研项目定性风险量化方法研究

2019-02-15朱戈雨

科技与创新 2019年1期

关键词：预研空空导弹定性

朱戈雨

朱戈雨

（空空导弹研究院，河南洛阳 471000）

针对空空导弹预研项目特点和管理现状，主要对项目风险量化技术进行研究。基于fuzzy AHP，实现对空空导弹预研项目风险的定性量化。

风险量化；导弹；三角模糊数；层次分析法

1 引言

在空空导弹预研项目中，伴随着现有的人力、技术各类资源有限等问题，要在有限的周期内达到极高的技术要求，达到项目预期目标，解决各种风险，如何准确识别风险并加以解决，是整个空空导弹预研项目中极为重要的环节。由于各种风险因素复杂且众多，对每一个风险都实现评估量化是不现实且不可能的，因此，需对其进行定性风险量化。

在定性风险量化的方法中，通过专家打分进行评判、外推法和利用风险矩阵进行风险量化是最常规的三种。专家判断法中，相关专家需对众多风险因素进行主观评判，结果并不完全可靠；外推法需有充足的历史数据作为前提保证，且对数据的有效性、客观性有要求；风险矩阵法是美国国防部常用的方法，属于机密性类别。为了克服此类问题，本文提出基于fuzzy AHP（模糊层次分析法）的空空导弹预研项目定性风险量化方法[1]。

2 基于fuzzy AHP的定性风险量化方法

该方法先对专家的判断信息进行汇总，利用模糊集合理论，使得信息得到更充分的汇总，然后对得到的信息通过AHP分析处理，最终排序，以实现风险定性量化[2]。该方法大致分为4个步骤：建模、一致性检查、排序、总排序。

2.1 风险因素层次分析结构建模[2]

对空空导弹预研项目各风险因素进行分析后，按属性进行分组、分层。其中，上下层间元素相互影响支配，同层为准则。

2.2 构建fuzzy风险判断矩阵[3]

在对空空导弹预研项目的风险因素进行建模后，确定上下层级间的联系。对专家判断信息进行收集汇总，以此作为依据，建立各层fuzzy风险判断矩阵。得到的fuzzy判断矩阵需进行进一步的一致检查，当不满足时，需重新评估直到满足。

2.3 fuzzy风险判断矩阵的排序

求单一风险值：

基于单层级，后对每层风险因子从高到低进行相对权重的排序，并获得相同层级中相对于目标层的所有元素的重要性排序权重。B层次总权重向量（1，2，…，n）由下式给出：

3 计算实例

对某空空导弹预研项目建立的模型如图1所示。

步骤1：在模型基础上，收集专家评判，建立各级的初始fuzzy风险判断矩阵。

步骤2：一致性检查，如果不满足，则重新进行步骤1，得到下表1所示矩阵数据。

步骤3：计算各fuzzy风险判断矩阵的相对权重，以表1为例阐述具体计算过程。

步骤3.4：由式（2）计算得相对权重向量T=（0.556，0.333，0.111）

步骤3.5：反复进行以上步骤，求得各风险判断矩阵的相对权重向量值。

步骤4：通过公式（3）计算相对于目标层、准则层的各级风险因子排序权重向量，A=（0.233，0.154，0.117，0.036，0.191，0.057，0.096，0.049，0.034，0.018，0.016），B1=（0.240，0.159，0.121，0.037，0.185，0.055，0.093，0.047，0.033，0.169，0.015），B2=（0.217，0.144，0.109，0.033，0.205，0.061，0.103，0.053，0.037，0.019，0.017）。

步骤5：基于上述排序，风险因子按权值分级，高级别风险为{战术技术指标，跨部门沟通管理，新技术自研}；中等级别风险为{新技术外协，计划不周}；低级别风险为{费用超支，研发团队稳定性，产品价格过高，新材料的首次使用，产品后期保障，过度节省成本}。