基于D-AHP的控制号手专业能力考评研究

王雪梅,马书豪,许 哲

(火箭军工程大学,陕西 西安710025)

1 引言

武器系统是集各种高科技技术于一身的作战平台,具有先进的信息综合、任务管理、目标探测搜索、制导与发射控制、目标跟踪与指示等设备。随着现代化武器系统复杂度的提高和作战需求多样性的发展,对火箭军号手的日常训练提出了更高的要求。考评控制号手的训练能力和作战能力,可为下一阶段的联合训练提供需求支撑,形成一个往复循环的训练运行过程[1]。将科学的绩效管理理论运用到火箭军号手这一重要的特殊群体,研究新时代下绩效考评问题,不仅具有必要性,也具有紧迫性。

目前,对于控制号手的能力考评仅仅停留在定性考评,人为的主观性特别强,无法合理的精确掌握各号手能力间的细微差距。现在基于评估目标和评估对象自身特点,不断创新发展许多训练评估理论和方法。评估方法大致分为以下六类,多元统计理论、不确定性理论、多属性方法、数据挖掘方法、交叉学科评估方法、组合模型评估方法[2]。考虑到火箭军导弹号手能力考评指标多数为定性指标与定量指标并存,存在着模糊不确定性,具有“VUCA”即易变性(volatility)、不确定性(uncertainty)、复杂性(complexity)、模糊性(ambiguity),研究仅仅采取层次分析法、神经网络法、数据挖掘等传统方法无法很好地评估某专业号手的真实能力。论文采用多层次模糊综合评判法可以灵活处理号手评估过程中的定性与定量结合的问题,解决了评估过程中的随机性和模糊性。

号手能力绩效考评在很大程度上依赖于大量的领域知识,专家的评估在其中起着重要的作用。然而,领域专家的主观定性判断存在着不精确性、模糊性、不完全性等各种不确定性。评估过程中不可避免的出现多名专家意见不一致或者出于专家的谨慎,未给出指标间的重要程度的情形,产生的不确定性信息无法构建合理成对比较矩阵。文献[3]利用D-AHP方法分配指标权重,识别出应急管理过程中的关键环节,解决了部分专家的不完整评估信息,为应急管控建设提出针对性建议。文献[4]在传统层次分析法(AHP)的基础上,提出了一种用于供应商选择问题的D-AHP方法,利用D数扩展的模糊偏好关系来表示专家给出的两两比较决策矩阵,通过一个算例验证了该方法的有效性。本文通过D数理论改进AHP,在利用不确定性评估信息求解权重有很大的优势。

为此,结合火箭军号手的实际情况,本文提出了一种基于D-AHP和模糊综合评判的控制号手专业能力绩效考评。依据训练大纲构建考评指标体系,然后采用D-AHP方法分配各指标权重,识别出号手能力考评的关键维度,最后用模糊综合评判评估各号手的能力,进而为号手培养提出针对性建议。

2 考评模型建立

2.1 评估流程

依据军事训练评估流程,本文提出了控制号手专业能力考评流程图,如图1所示,主要包括分析评估目的,确定评估标准、进行全方位训练测评、模糊综合评判得出号手综合分析报告、反映专业能力评估效果。

图1 控制号手专业能力考评流程图

2.2 KPI能力指标构建

借鉴平衡记分法将评估目标拆解成多个系统KPI,以达到评估控制号手的专业能力目的。关键绩效指标法,即KPI,(Key Performance Indicator)。企业管理中平衡计分卡将目标分解为多个系统,一般包括四个维度:第一,财务状况;第二,客户服务;第三,内部业务流程;第四,学习和提高。本文结合火箭军发射号手的实际情况,迁移得出号手的五个维度,分别思想政治素质、专业能力素质、科学文化素质、军事基础素质、身体心理素质。各维度间没有隔离,都是围绕号手培养目标设定的,是一个有机组合的整体。本文选择专业能力素质这一维度,其他维度均可类推,从而得出号手全方位的能力考评。借鉴文献[5]得出控制号手关键绩效指标指标确定步骤,如图2所示。

图2 控制号手关键绩效指标确定步骤

本文采用系统工程的相关理论以及理论与实践相结合的方法,研究提出与号手特点和规律相适应的绩效考评机制,从绩效管理和人力资源管理的角度出发,主要运用平衡计分卡、关键绩效指标法和改进层次分析法等理论方法。以军事训练大纲为依据,从提升实战化军事训练的作战需求出发,重点研究控制号手专业能力绩效考评评估,充分量化主观因素,遵循全面性、层次性、客观性、量化性等原则,不断进行反馈调节,科学合理地构建控制号手绩效考评指标体系和考评模型[6]。本文随后结合军队院校名师以及经验丰富的队干部对号手岗位能力需求的理解,进一步完善并确立了控制号手专业能力KPI指标体系,如图3所示。该评估体系将控制号手专业能力拆解为3个关键KPI,分别是扎实的基础理论、熟练的专业技能、高水平的组训任教能力;论文对每一项KPI拆解,最后确定为31个不同类型和维度的能力指标。

图3 控制号手专业能力绩效考评KPI指标体系

2.3 D-AHP赋权

D数理论[7-9],是由D-S证据理论改进而来,不再要求识别框架中命题之间的互斥性假设和基本概率分配(Basic Probability Allocation,BPA)的完整性约束,可以更好地处理不确定性问题。赋权法依赖专家群体决策指标的重要程度,如果专家意见不统一,导致无法构建合理的判别矩阵,使得层次分析陷入僵局。D数理论可以解决多名专家意见不一致或者出于专家的谨慎,未给出指标间的重要程度的情形。

D数理论的定义与性质如下:

定义1:设存在有限非空集 Ω,存在映射

D:Ω→[0,1]

(1)

满足

(2)

则称映射D为D数,其中 B 是 Ω 的一个子集,θ 为空集。

(3)

如果满足上式说明由D数所表示的信息是完整的; 否则说明评估信息是不完整的。

定义2:D数特殊表达式为

D={(b1,v1),(b2,v2),…,(bn,vn)}

(4)

定义3:设存在D数D={ (b1,v1),(b2,v2),…,(bn,vn) }

则其集成可表示为

(5)

定义4:模糊偏好关系用符号“>”表示,其通过构造成对比较矩阵的方式,来表示各位专家对不同评估指标的偏好。设存在一组评估对象

A={B1,B2,…,Bn}

(6)

其模糊偏好关系为

A:B×B→[0,1]

(7)

以矩阵形式表示为:R=[aij]n×n

(8)

该矩阵满足以下条件:

1)aij≥0;aij+aji=1 ∀i,j∈{1,2,…,n}

2)aii=0.5,∀i,j∈{1,2,…,n}

如果aij=1,则Bi比Bj明显重要。

如果aij=0.5,则Bi比Bj同等重要。

如果aij=0,则Bj比Bi明显重要。

定义5:设一组评估样本的偏好矩阵Ra=[Aij]n×n

(9)

其中,各矩阵元素满足以下条件

4)Aii={(0.5,1.0)},∀i∈{1,2,…,n}文献[10,11]给出D-AHP计算指标权重的步骤如下:

1) 各评估专家根据丰富经验和材料,对控制号手专业能力指标进行一一对比,得出偏好矩阵Ra;

2) 根据集成公式,将偏好矩阵Ra转化为数值矩阵Rb;

3) 构建基于数值矩阵Rb的概率矩阵Rc;

5) 计算矩阵不一致度系数;

(10)

6) 对各指标的重要程度进行排序,改变指标顺序;

7) 计算出各指标间的最终权重;

2.4 模糊综合评判法

模糊综合评判法[12-14]是以模糊数学为基础,以模糊关系合成为基本原理,对边界不清、不宜进行定量分析的因素进行数学化。考虑到导弹发射控制号手专业能力评估指标既有定量又有定性指标,存在着不确定性和模糊性。该方法将定性与定量问题相结合,按照模糊的评价标准,考虑不确定的影响因素,对复杂因素的多层次评估对象进行综合评估。

1) 取因素集

号手能力设计的考评指标和考评模型采用百分制,要求90分及以上达到优秀水平,80(含)至90分(不含)达到良好水平,70(含)至80分(不含)达到中等水平,60(含)至70分(不含)达到合格水平,60分以下为不合格水平。

2) 确定评估矩阵

根据评估规则对号手的各项能力进行测评,按照L=ni/n,n为测评总次数,ni为测评各等级次数)构成单个指标模糊评估映射关系,从而计算出隶属函数。

Cij={L1,L2,L3,L4,L5}

(11)

3) 确定各指标权重

由D-AHP方法得出控制号手专业能力KPI指标权重。

4) 多级指标综合评价[15]

考虑到控制号手专业能力评估指标较多,各指标权重仍需满足归一化,导致每一指标分配的权重值很小,使得模糊运算法则丢失较多专家的评估信息。故采取多级指标模糊综合评价模型。多层次模糊评估的顺序是从低到高进行的,首先是对二级指标层进行评价,然后再对一级指标层评价,最后对目标层进行评价。

(12)

(13)

5) 计算各级分数

根据最大隶属度原则,取目标层模糊集合A最大的数字所对应的等级L作为评估结果,进而得出控制号手专业能力的评估等级。

3 实例分析

本文以火箭军控制号手为评估目标,根据建立的控制号手专业能力KPI评估指标体系,收集基础数据并进行专家打分完成对其能力的评估。根据控制号手专业能力KPI指标体系,确定目标层一级指标A={A1, A2, A3}={扎实的基础理论、熟练的专业技能、高水平的组训任教能力},为定量计算出KPI指标的权重,专家按照0.1-0.9标度进行赋值见表1。

表1 指标评估标准

首先计算控制号手专业能力评估中三个一级指标的权重,按照D-AHP的计算步骤,构建基于D数理论的评估偏好矩阵Ra;

将偏好矩阵Ra转化为数值矩阵Rb

构建基于数值矩阵Rb的概率矩阵Rc

将概率矩阵Rc三角化处理,得到三角概率矩阵

计算出RC的不一致系数,在可接受的范围内,得出三个指标的重要程度排序:A2>A1>A3即控制号手专业能力KPI指标评估中重要性为熟练的专业技能,扎实的理论基础,高水平的组训任教的能力。按照重要程度排序,将数值矩阵Rb三角化,进而求的KPI指标权重。

求解方程组

λ表示评估信息的可信度,其取值与专家经验和对问题背景的认知水平有关。根据文献[16]

给出了关于λ的取值及说明,参评专家评估经验丰富,评估信息可信度较高,如图4所示,因此λ=2,求解出一级KPI指标权重为(0.303,0.503,0.193)。

图4 可信度λ值对应的指标权重变化图

同理,求的其他KPI指标相对于目标层的权重,见表2。

表2 KPI指标权重

邀请了10位号手培训专家,并选出3位水平不尽相同的控制号手,对他们的31项指标能力进行打分。打分过程中忽略指标之间的交叉作用,假设每一项能力均独立不相关。考评指标和考评模型采用百分制,得出上方的1号控制号手的评估打分矩阵D:

三级指标(常用仪器的使用常识C11,操作装备的武器系统的概述C12,发射装置的概述C13,操作装备的控制系统概述C14)的评分为

={ 0.4450 0.2000 0.2725 0.0900 0.0550}

按照该方法和步骤,逐步计算映射评估矩阵,得出综合多级模糊评估矩阵

最终得出最后的绩效考评分数[0.3580,0.2482,0.2088,0.1529,0.0986],按照最大隶属度原则,取目标层模糊集合A最大的数字所对应的等级L作为评估结果,得出3位控制号手专业能力的绩效考评等级,如图5所示,直观展现出号手1的专业能力考评为优秀,号手2的专业能力考评为中等,号手3的专业能力考评为良好,与实际情况相符。

图5 各号手专业能力评估最大隶属度

4 总结

从最终评估结果与实际情况相比,本文采用了D-AHP和模糊综合评判对控制号手专业能力绩效考评,整个过程是科学、可信的。首先分析控制号手日常操作流程,基于其作战操作需求,建立了控制号手专业能力KPI指标体系。考虑到多名专家意见不一致及专家未给出指标间重要程度的情形,本文提出了基于D-AHP改进方法,构建出D数理论的评估偏好矩阵,综合计算出KPI指标的各自权重;然后通过模糊综合评判分级建立评断矩阵,计算模糊评断结果,根据隶属度最大原则确定各号手的评价等级;本文主要将绩效管理的思想引入到号手能力的考评中,采用的D-AHP和模糊综合评判处理模糊性指标,为其他号手训练评估和军事训练提供了新的评估思路。