基于模糊综合评判法的电力基础设施对联合作战能力影响评估∗

（火箭军工程大学 西安 710025）

1 引言

随着信息武器装备的发展，电能是人类社会应用最广的能源之一，作为人力无法替代的核心要素，现代联合作战对其依赖程度也日渐提高。一方面目前无论是美军的还是我军的新型指挥信息系统都离不开电能，要实现侦察、情报、指控、打击、防护、保障等作战要素无缝链接，不间断的电力供应是基础，一方面信息化武器装备对电力的依赖性越来越高，另一方面电力与多数关键军事信息基础设备相连，形成多种功能效应。电力基础设施遭受破坏和攻击，极大影响军事信息基础设施功能，进而使作战能力受到影响，最终影响整个联合作战行动。本文从联合作战的情报感知能力、信息系统支撑能力、火力打击能力、电子对抗能力、机动能力、多维防护能力、综合保障能力、人员指挥能力八个方面分别分析电力基础设施对作战能力影响，通过评估得到各指标不同影响值［1］。

2 电力基础设施对联合作战能力影响分析

联合作战是系统与体系之间的作战，通过C4ISR统一进行协调指挥，使联合作战力量一体化。电力基础设施是C4ISR重要能源设施，影响联合作战整体能力。信息化联合作战中各力量都需要C4ISR提供信息保障，电力基础设施是保障网络系统、通信系统、侦查系统、指挥系统、装备系统等正常运行的能源设施［2］，电力基础设施的瘫痪势必影响联合作战整体能力，电力基础设施与联合作战能力关系如图1所示。

3 评估指标的构建

构建联合作战能力影响指标体系，目标就是建立合适的电力基础设施对联合作战能力评估模型，使模型能够直观、科学、准确评价电力基础设施对联合作战能力失效的影响，而且通过定量分析得到联合作战能力各指标失效的排序，建立各指标能力保护失效机制，使联合作战能力发挥到最大化［3］。

3.1 指标构建原则

电力基础设施影响联合作战能力指标构建必须直观全面反映联合作战的特点，系统是一个层次分明的整体，通过合理梳理指标，构造一个全面反映评价对象整体的指标体系，因此划分层次和标准可根据实际情况而定。构建指标时可广泛收集专家和评委的意见和建议，确保指标的真实性和公平性［4］，因此可以让更多的军事专家和相关领域人员参与进来，广泛收集意见，保证指标构建的权威性，最终确定影响联合作战能力评估指标层次结构，如图2所示。

图1 电力基础设施对联合作战能力关系

图2 影响联合作战能力指标模型

3.2 构建判断矩阵

根据联合作战能力评估指标体系，采用专家评分法分层次分别从情报感知能力、信息系统支撑能力、火力打击能力、电子对抗能力、机动能力、多维防护能力、综合保障能力及人员指挥能力构建影响联合作战能力的判断矩阵［5］。选用如表1所示的1-9标度法对一级指标两两进行相互比较，二级指标两两进行相互比较，构建各层次指标的判断矩阵，其中aij表示因素i和因素j相对于目标重要值。一般构建的判断矩阵C有三个条件:1）Cij＞0；2）Cij=1/Cji(i≠j) ；3）Cii=1（i，j=1，2，…n），若Cij·Cjk=Cik，此矩阵称为一致性矩阵［6～10］。

对于总目标A，各准则A1～A8之间的相对重要性比较得出判断矩阵:

对于各准则层A1～A8，各方案之间的重要性比较判断矩阵为

3.3 指标权重一致性检验

由于各指标体系对总指标的影响不同，为了增强直观比较，消除物理量影响因素，需进行一致性检验，具体步骤如下。

第一步:求基本向量。利用方根法求每个因素的权值，计算判断矩阵每一行的乘积，然后对每一行乘积开n次方根［11］。

表1 1-9标度法

第二步:求特征向量。利用式（2）对向量进行归一化，得到特征向量（3）。

第三步:最大特征值。根据特征向量W，利用式（3）计算出判断矩阵最大特征。

第四步:判断矩阵一致性检验，由于复杂事物不可能精确到比值，存在一定误差，所以要进行一致性检验。一致性比率CR是一致性指标CI与随机一致性指标RI比值，RI可以查表获得。

当CR≤0.1时，说明判断矩阵符合一致性，若不符合，需要对矩阵进行调整，直到满意一致性为止。而一次性指标CI如下所示。

表2 平均随机一致性指标

经计算，判断矩阵A-Ai，相对重要性权值及λmax、CR的值分别为

W=（0.0805 0.1653 0.3407 0.1653 0.0827 0.0413 0.0413 0.0827）T=8.0047，CR=0.00047437＜0.1

判断矩阵A1-Ai，相对重要性权值及λmax、CR的值分别为

W1=（0.1356，0.4699，0.2801，0.1143）T，λmax=4.0310，CR=0.0115＜0.1，

判断矩阵A2-Ai，相对重要性权值及λmax、CR的值分别为

W2=（0.0882，0.2720，0.4829，0.1570）T，λmax=4.0145，CR=0.0054＜0.1，

判断矩阵A3-Ai，相对重要性权值及λmax、CR的值分别为

W3=（0.3509，0.1091，0.1890，0.3509）T，λmax=4.0104，CR=0.0038＜0.1

判断矩阵A4-Ai，相对重要性权值及λmax、CR的值分别为

W4=（0.2402，0.5499，0.2098）T，λmax=3.0183，CR=0.0158＜0.1

判断矩阵A5-Ai，相对重要性权值及λmax、CR的值分别为

W5=（0.1958，0.4934，0.3108）T，λmax=3.0536，CR=0.0462＜0.1

判断矩阵A6-Ai，相对重要性权值及λmax、CR的值分别为

W6=（0.1570，0.2720，0.4829，0.0882）T，λmax=4.0145，CR=0.0054＜0.1

判断矩阵A7-Ai，相对重要性权值及λmax、CR的值分别为

W7=（0.0671，0.1473，0.2908，0.4948）T，λmax=4.0178，CR=0.0066＜0.1

判断矩阵A8-Ai，相对重要性权值及λmax、CR的值分别为

W8=（0.0882，0.1570，0.2720，0.4829）T，λmax=4.0145，CR=0.0054＜0.1

由上面计算可知，各指标一致性检验均合格，最终各指标的权重可以作为影响联合作战能力的评估依据。

4 联合作战能力影响评估

4.1 确定评价对象指标集

影响联合作战能力的因素确定指标集，影响一级指标的二级指标集分别为

4.2 建立权重集

在评估方案中，因各指标因素的影响程度作用不一样，所以要对每个指标的权重进行计算，反应各因素的权重重要程度。通过专家打分和层次分析法，得出每个权重ω=(ω1,ω2,…,ωn)，该权重已经通过层次分析法计算得出，如下:

4.3 确定评语集

假设对X城市联合作战能力各指标影响进行模糊评判，设定模糊评判集，通常采取由高到底的评语，本文采用对联合作战能力指标影响分为“非常大、较大、中等、较小、无”。采用10分制打分法确定各参数V={9 8.5 6.4 3.1 1}，并请10位专家对二级30个指标进行评判［12］，得出判断矩阵如下:

4.4 模糊综合评价

根据判断矩阵进行综合评判计算，由公式Bi=ωi◦Ri，其中“ ◦”是一种合成运算，本文用的是主因素突出型模糊运算。

由计算结果，可知一级指标模糊评价矩阵为

从而得到总的综合评判指标为

根据评语集V的参数可计算效能评估最终值为

同理可以求出:情报感知能力C1、信息系统支撑能力C2、火力打击能力C3、电子对抗能力C4、机动能力C5、多维防护能力C6、综合保障能力C7及人员指挥能力C8分别如下:

根据评判集和评估C值可知，电力基础设施对联合作战能力整体影响程度属于“较大”范围值内，八个一级指标中，机动能力、防护能力、保障能力影响程度属于“中等”范围值内，剩下五个一级指标影响均属于“较大”范围值内，其中影响最高的是信息系统支撑能力，其次是电子对抗能力和情报感知能力，信息系统支撑能力和电子对抗能力是防御的重点。

5 结语

本文主要针对电力基础设施对联合作战能力影响模型进行评估，运用模糊综合评价，依据专家打分计算，对联合作战能力影响模型进行验证，得出联合作战能力影响程度及各指标能力的影响，根据结果，提出了有针对性的意见建议，为现代化联合作战提供理论支撑。