合成部队进攻战斗打击目标优选决策∗

单 恒 陈庆龙

（陆军炮兵防空兵学院 合肥 230031）

1 引言

现代战争节奏加快，战场环境愈趋复杂，战机稍纵即逝，这就要求指挥员要快速、科学的对作战目标进行选择决策，实施精准打击，进而获取战场优势。但是目前，我军指挥员在进行打击目标优选决策时，靠经验定性决策的多，靠数据量化决策的少，指挥决策水平有待进一步提高。因此认真研究作战目标决策问题，通过对影响作战目标的因素进行描述和建模，找出间题短板，进而进行优化调整，具有重要现实意义。

2 重点打击目标选择要求

2.1 符合上级作战意图

当前，合成部队战斗是信息化联合作战背景下的战术行动，合成部队指挥员在指挥决策的过程中，要认真考虑是否符合上级意图。选择重要的作战目标，要与本单位所担负的任务相匹配，要去当前时节本级的作战任务相一致，要有助于作战企图的实现。战场上，敌目标数量多，且打击难易程度不同，不能对那些攻击难度高的目标弃而不顾，对于那些有助于指挥员实现作战企图的目标，即使攻击难度大，也要坚决予以打击。

2.2 论证打击目标价值

这里所讲的目标价值，是就目标对敌方行动所具有的价值和意义而言。即目标在敌作战体系中所处于的地位和作用，以及目标与敌作战企图的关联性。合成部队在选择作战目标时要充分考虑目标价值，从目标本身性质以及战场实际需要来对目标价值进行评估排序。要对那些敌作战体系中居于节点位置，且有利于我完成任务，对我威胁较大的目标优先进行攻击。评估目标价值可采用定量的分析方法进行。

2.3 考虑目标威胁程度

目标威胁程度是指战场上，敌目标可能对我造成的损失及对我作战行动产生的影响。作战就是要保存自己、消灭敌人，在攻击的同时，做好自身的防护工作。在选择敌作战目标时，不能仅仅选择那些价值高的目标，对我威胁较大的目标也应进行优先攻击。在作战中，要考虑目标对我作战的危害程度和妨碍程度，依据轻重缓急，列出目标清单，采取合适的攻击手段，首先打击威胁程度高的目标，争取达到最佳的摧毁效果。

2.4 基于本级作战能力

在选择攻击目标时，对于选择目标的种类和数量应根据本级兵力和各种武器平台的实际情况进行选择，要确保部队和各种打击武器能够上得去，打得着，毁得掉。要充分考虑目标的性质数量等情况，结合本单位部队武器平台的特点，基于本级实际作战能力，合理地选择作战目标，确定攻击的方法和手段，争取最大的作战效果。进行决策时，不能脱离战场实际情况，或与本级作战能力不符，避免较大的损失，导致出现不利局面［1～2］。

3 构建合成部队重点打击目标优选模型

3.1 建立合成部队重点打击目标优选指标体系

根据相关作战指挥理论、战斗原则，结合合成部队指挥员意见，构建打击目标优选指标体系，应充分符合上级意图，论证目标重要价值，考虑对我威胁程度，打击毁伤的有效性，以及信息的真实性对作战目标进行优选决策。其指标体系如图1所示［3～8］。

图1 合成部队重点打击目标优选指标体系

3.2 改进AHP法确定各指标权重

在使用AHP法的过程中，不可避免的会受到人为因素的干扰，这就会导致在构建判断矩阵时，可能会导致判断矩阵一致性检验不满足要求，进而使建模失败。为了改进解决AHP法中出现的这类问题，我们采用最优传递矩阵的方法，使之无需再进行一致性检验，提高了AHP法的实践运用效率，其应用流程如图2所示［9～12］。

图2 改进AHP法流程图

1）构建评价矩阵A

构建评价矩阵A就是与采用AHP法时构建的评价矩阵相同，我们可以看到，矩阵A为互反矩阵，即aij=1/aji，(∀i，j)。根据合成部队指挥员评判，得到准则层Ni对打击目标优选的评价矩阵：

2）反对称矩阵B

通过B=lgA，我们可以得到矩阵A的反对称矩阵B，其中bij=lgaij，(∀i，j)，显然若矩阵A是一致的，那么矩阵B也是一致的，这中间bij=-bji，(∀i，j)。

3）最优传递矩阵G

4）拟优一致矩阵A*

使用公式，可以从最优传递矩阵G得到拟优一致矩阵A*。

计算矩阵A*的特征向量，并且将结果进行归一化处理，可以得到各指标的权重向量为WN=(0.1，0.42，0.29，0.15，0.03)T。

采用同样的方法，最终我们可以得到13个指标的具体权重为

WC=（0.04，0.06，0.24，0.18，0.12，0.09，0.08，0.03，0.04，0.05，0.03，0.01，0.02）

4 基于加权优序法打击目标优选模型求解

4.1 打击目标评判

假定有五个目标可供选择，即敌指挥所，雷达站，炮兵群阵地，弹药所，坦克分队，用Mi表示。通过合成部队指挥员对目标进行评判，采用最好、好、一般、差、最差5级评判标准，得到目标的判断情况如表1所示。

表1 重点打击目标分析评判表

4.2 加权优序法分析决策

假设方案Xi比较的优序数为

其中，i，k∈N;j∈M。

可得方案整体的优序数为

进而得到总优序数为

当ai值越大，方案xi越优。此法可表示为

当考虑权重并排序时，即为加权优序法决策，表示为［13］

4.3 加权优序法计算模型

我们将目标评判划分为5个等级，其定性描述与量化评值的关系如表2所示。

表2 等级量化表

将各目标对于各属性的评判结果量化，得到各目标的优序数，根据上述公式计算得出：

作战目标优选顺序为 M3＞M1＞M5＞M2＞M4，即优先攻击顺序为炮兵群阵地、敌指挥所、坦克分队、雷达站、弹药所。

5 结语

采用改进AHP法与加权优序法对合成部队重点打击目标进行定量建模分析，使决策的流程科学可行，结果较为准确；为合成部队指挥员在战场上进行作战目标优选提供了科学、准确的参考依据，能有效辅助合成部队指挥员进行作战指挥决策。