PCA和熵权TOPSIS法综合评估新型信息化装备保障能力

邱雄飞，张桦，高翠娟，赵润泽

(1.陆军工程大学 石家庄校区，河北 石家庄 050003；2.陆装驻石家庄第三军代室，河北 石家庄 050051)

装备保障能力是指装备保障机构组织实施装 备保障的能力,包括装备调配保障能力、装备技术 保障能力、装备经费保障能力等[1],关乎部队整体作战能力,装备保障能力好坏直接影响战场局势的走势甚至战争的胜负,是部队战斗力生成的重要支撑。但是随着我军作战任务以及信息技术的发展,装备保障正发生一些新的改变,各类综合电子信息系统、精确制导弹药、信息化作战平台以及单兵数字化装备等新型信息化装备不断配发部队[2]。与传统信息化装备相比,基于新型信息化装备的现代作战装备保障中,更多地呈现出指挥协调、信息支撑、精确保障和体系保障等新特点。如何适应愈加复杂的现代战场条件,提高我军新型信息化装备保障能力,是当前以及未来一段时期需要重点解决的难题。

当前对装备保障能力的评估成果有很多,比如宋星等[3]将ADC法和模糊综合评判法相结合重新构建合成旅装备保障评估模型,以保障系统的可信度、可用度和能力的乘积作为结果评估装备保障能力,有很好的适用性;帅勇等[4]系统介绍了装备保障能力评估方法选择,为后来的装备保障研究提供了很多思路;赵师等[5]从系统作战出发,分析BP神经网络特点,构建基于德尔菲法和BP神经网络的评估模型,有效减少收敛速度慢的问题;张耀龙等[6]从层次分析法和模糊评判入手,从客观赋权和主观打分系统分析合成旅装备保障能力,增强了可靠性;李海君等[7-8]分别从主成分分析(principal component analysis,PCA)和组合赋权改进TOPSIS法评估区域装备保障能力,采用不同方法从不同侧重角度进行评估;徐其等[9]分析实战化条件装备保障特点,建立改进TOPSIS方法的评估模型,更加具有可信度;朱东济等[10]在指出AHP、灰色关联和TOPSIS法各自的利弊之后,将三者结合,创新提出基于三者相结合的装备评估模型。以上评估模型中,ADC法在可用度和可信度的适用性上存在一定的局限,BP神经网络评估模型存在数据随机性不足、收敛速度慢等问题,模糊综合评判又存在评估指标体系的模糊性和不确定性,TOPSIS法在确定权重方面又存在一定瑕疵,需要配合其他方法综合评判。以上每一种评估方法在装备保障评估时都有自己的利弊,单纯用一种评估方法不能很好地做到全面评估。为此,笔者在相关研究的基础上,通过构建新型信息化装备保障能力评估指标体系,利用PCA与熵权TOPSIS系统全面评估其保障能力,能更加直观、有效地帮助决策者做出最优选择,从而更好地发挥新型信息化装备保障能力,这对我军信息化装备建设发展有一定的参考意义。

1 影响因素分析

与传统信息化装备相比,高新技术条件下的新型信息化装备具有精密度更高、系统性更强、技术愈加复杂等特点,这样直接产生其保障能力评估难度大、适应周期长、维修成本高、保障任务繁重等问题。基于以上原因,系统分析新型信息化装备保障能力影响因素,是科学客观评估其保障能力的有效前提。新型信息化装备保障是一项系统工程,其中的各个影响因素不是单独存在的。从系统层面分析,各因素之间通过相互关联、相互制约、相互影响从而构成其保障能力的有机整体。结合新型信息化装备保障特点,可将影响因素分为指挥协调能力、维修处理能力、供应保障能力以及信息支撑能力四大类,具体如图1所示。

1)指挥协调能力指的是能够综合分析战场态势,确定保障计划,合理编配新型信息化装备保障力量。主要包括支援筹措能力、体系建设能力、力量运用能力以及要素生成能力。

2)维修处理能力指的是在新型信息化装备发生故障时能够快速恢复其装备技战术状态的能力。主要包括野战抢修能力、快速检查能力、技术管理能力以及维护保养能力。

3)供应保障能力指的是能够快速为前线任务部队提供可靠支撑保障的能力。主要包括物资输送能力、野战器材库开设能力、野战弹药库开设能力以及布局规划能力。

4)信息支撑能力是指在信息化条件下通过多种渠道对装备保障数据实时接受、分析、处理、传送等能力。主要有信息采集能力、信息分析能力、信息处理能力以及信息传送能力。

2 构建评估指标体系

通过归纳总结以往的构建指标体系经验基础上,得出建立新型信息化装备保障能力评估指标体系不仅要遵循科学性、全面性、独立性等原则,还要遵循以下原则。

2.1 构建原则

1)战建一致。新型信息化装备的使用就是为了提高部队战斗力的生成。在构建评估指标体系时,首先要瞄准战斗力生成,将战斗与建设统一起来。

2)可比性。构建指标体系的目的就是通过指标因素之间进行相互比较得出评估结果,只有可比性的指标因素才有构建的意义,才能评估出保障能力,因此所构建的新型信息化装备保障能力评估指标体系都应该是可以比较的。

3)层次性。在建立指标体系的过程中,应该从上而下将其分解为几个简单的子系统,突出指标因素之间的层次性。这样可以降低评估的复杂程度,也便于整体把握评估结果。

4)可操作性。在选取评估指标体系时,也要选取那些利于计算、收集、分析和处理的数据。选取可操作性数据的目的是为了能够从数据中分析得到有效信息,从而采取针对性措施解决问题。

2.2 构建内容

通过研究文献、部队调研、访问专家等方式,在全面掌握新型信息化装备保障能力含义的基础上,将得到的指标体系要素进行系统分析、科学把握,不断优化筛选最为合理的新型信息化装备保障能力评估指标体系。整体构建流程如图2所示。

根据构建指标体系原则和流程,在综合各类文献资料和新型信息化装备保障自身特性的基础上,构建新型信息化装备保障能力评估指标体系,具体如图3所示。

3 模型建立

3.1 主成分分析法

主成分分析法(PCA)是一种利用降维的思想,把多元素简化为主要元素,把多维空间转为低维空间的多元统计方法[11]。核心思想就是在众多指标中挑选出影响程度最深的主要成分,抓住主要矛盾,同时简化数据,避免各个指标因素间的相互影响。在分析过程中,计算两两指标之间的相关性系数以及指标的特征值和贡献率,删除相关系数性较大以及贡献率较小的指标因素,使建立的指标因素尽可能相互独立[12]。通过将m维特征映射到n维特征上(n

1)指标标准化处理。因本文研究选取的指标都为高优指标(指标值越高越好),不用进行同趋势化,只需将指标标准化处理。

2)确定主成分成分和权重。将标准化的数据输入到SPSS软件中,利用SPSS软件进行主成分分析得到特征根和累积贡献率,通常提取特征根λi≥1,累积贡献率≥85%的成分作为主成分。

3)构造线性组合函数。根据SPSS软件求解得到的旋转成分矩阵表构造如下线性组合函数,

F=L11C11+L12C12+…+L43C43+L44C44,

(1)

式中,L11,L12,…,L43,L44为旋转成分矩阵值。根据得到的结果重新总结主成分表达式进行综合评估[13]。

3.2 熵权TOPSIS法

熵权TOPSIS法是一种应用于多决策分析的方法[14]。核心思想就是求出目标问题的正理想解和负理想解,然后在可行方案中找到一个最优方案,使其距正理想解的距离最近,而距离负理想解的距离最远[15]。大体步骤如下:

1)无量纲化处理。将得到的主成分进行归一化处理,消除量纲带来的影响。

(2)

(3)

3)求出各可行方案的相对接近程度Ci:

(4)

由式(4)可见,若Ci越大,则愈靠近正理想解;若Ci越小,则愈靠近负理想解[16]。按照Ci数值大小可对各可行方案进行排序。

模型建立流程如图4所示。

4 计算分析

笔者以10个地区的新型信息化装备保障能力为研究对象,如表1所示,数据来源是根据装备保障演练实际结合得来,并经过脱密处理的计算数据,并非原始真实数据,仅用于验证该方法的适用性和可行性。由于主成分分析先将数据标准化处理,在这里可以不计量纲。将表1数据输入到SPSS软件中进行主成分分析,得到结果如表2～4所示。

表1 各指标初始数据

表2 各指标标准化数据

由表3可以得出,成分1～6的特征值都大于1,且这6个主成分的累积贡献率已经超过85%,通过降维得到的这6个主成分能够代表16个新型信息化装备保障能力指标的大部分信息,故选取6个主成分较为合适。构造线性组合函数如下:

表3 总方差解释

F1=-0.221C11+0.177C12+0.025C13+…-
0.039C43-0.045C44,
F2=-0.103C11+0.073C12+0.206C13+…-
0.004C43+0.263C44,

同理可得F3,F4,F5,F6,综合可得

F=(0.251/0.89)F1+(0.203/0.89)F2+…+
(0.082/0.89)F6。

基于表4,对6个主成分进行加权求和,利用熵权TOPSIS法求出正理想解距离D+、负理想解距离D-以及相对接近程度C,如表5所示。由排序结果可以看出,地区3和地区8新型信息化装备保障能力较好,地区5和地区7保障能力较差,需要决策者借鉴较好地区经验,在各项指标上向较差地区加大投入力度,以加强这些地区的新型信息化装备保障能力。

表4 旋转成分矩阵

表5 最终评估结果

为了更加直观对比评估结果,将表1原始数据利用TOPSIS方法进行计算得到对比结果,如图5所示。根据表5和图5可知,本文方法评估结果与实际情况一致,实际情况是指已由专家评判法得出的评估结果,而TOPSIS方法得到评估结果中地区2和地区10与实际结果不一致。可见,由PCA和熵权TOPSIS法评估更加符合实际情况,从而验证了该方法的可行性和有效性。

5 结束语

在借鉴以往经验的基础上,结合多种途径以及新型信息化装备保障特点,构建了新型信息化装备保障能力评估指标体系,然后结合主成分分析法和熵权TOPSIS法建立模型,减少了决策者主观因素带来的影响。通过实例计算分析,较好地评估了模型的合理性和适用性。笔者旨在验证方法的可行性和有效性,对于得到的评估结果,笔者并未深入研究,相关业界学者可进行下一步研究分析,从整体上把握和了解制约新型信息化装备保障能力的因素,从而对困扰形成新型信息化装备保障能力的难题提供一个可靠的解决途径。此外,新型信息化装备保障能力涉及的指标因素并不是一成不变的,应伴随战场任务变化、保障需求、保障技术的发展作出相应的调整,才能更好地为决策者开展新型信息化装备保障建设提供理论支撑和方法指导。