基于网络分析法的装备作战能力优化评估方法研究_李静.pdf

2023年第1期 导 弹 与 航 天 运 载 技 术（中英文）No.1 2023 总第392期 MISSILES AND SPACE VEHICLES Sum No.392 收稿日期：2022-08-26；修回日期：2022-08-29 文章编号：1004-7182(2023)01-0146-07 DOI：10.7654/j.issn.1004-7182.20230129 基于网络分析法的装备作战能力优化评估方法研究 李 静1，王星宇1，张灏龙1，郑小鹏2，刘 闻2（1.中国航天系统科学与工程研究院，北京，100037；2.中国运载火箭技术研究院研究发展部，北京，100076）摘要：为了适应体系作战的发展，需要不断地优化导弹武器装备的作战能力。本文采用网络分析法对导弹作战能力进行优化评价，依据作战能力之间相互耦合关系和系统功能组成，建立导弹“作战能力-子能力-性能指标”的指标体系及层次化网络模型，并通过各级指标的贡献度评估、满足度评估方法计算作战能力差距。结果表明，基于装备现状和面向典型作战任务的条件下，该方法能够有效计算出作战能力缺口，提出总体设计优化方向。关键词：网络分析法；贡献度评估；能力差距 中图分类号：V57 文献标识码：A Research on Optimization Evaluation Method of Equipment Combat Capability Based on Analytic Network Process Li Jing1,Wang Xing-yu1,Zhang Hao-long1,Zheng Xiao-peng2,Liu Wen2(1.China Aerospace Academy of Systems Science and Engineering,Beijing,100037;2.Research and Development Department of China Academy of Launch Vehicle Technology,Beijing,100076)Abstract:In order to adapt to the development of system operations,it is necessary to continuously optimize the combat capabilities of missile weapons and equipment.The analytic network process is used to optimize the evaluation of missile combat capabilities.According to the mutual coupling relationship between combat capabilities and the composition of system functions,the index system and hierarchical network model of missile combat capabilities-sub-capabilities-performance indicators are established.Contribution evaluation and satisfaction evaluation methods of level indicators are used to calculate the combat capability gap.The results show that the method can calculate the combat capability gap based on the current situation of equipment and the typical combat mission,and propose the overall design optimization direction.Key words:analytic network process;contribution assessment;capacity gap 0 引 言 未来战争是围绕信息化、体系化和网络化的博弈，打仗就是打的装备能力，装备作战能力强弱直接关乎战场的胜负，其中美国提出“基于能力”的装备需求生成方法，旨在未来作战任务牵引下面向能力差距快速形成装备作战能力。因此，本文将作战能力优化体现为对能力短板弱项的弥补，即当某一特定使命需求或作战任务下，能力需求不能满足现有装备系统的性能和能力表现时，弥补该装备系统在对应的能力项上存在能力差距，为探索导弹武器设计优化提供直接依据1。目前中国对装备作战能力优化评估方法，陆飏等人采用任务-能力映射列表方法开展作战能力需求生成分析，但对于能力的差距缺少具体评估方法2；杨帆等针对装备体系构建了体系能力差距矩阵，并采用专家打分法进行评估3，熊奇等采用层次分析法开展导弹作战能力优化量化分析方法4，樊延平在层次分析方法基础上结合面向任务的客观赋权提出能力需求优化方法5，但三者都没有考虑未来网络化作战下作战能力之间的相互耦合关系对权重的影响。为此，本文利用 ANP方法对作战能力进行优化，确保不同指标的多层次、多维度关联耦合，更好地反映作战能力的特性。1 作战能力优化评估总体思路 作战能力是装备的固有属性，是某一方面能力的总称；子能力指的是对于确定的作战能力，需要哪些具体的子能力来共同实现该能力；性能指标是将各项子能力对应分解落在导弹的具体参数指标。在未来网络化作战中，一种子能力的变化，可以引起其他相关 李 静等 基于网络分析法的装备作战能力优化评估方法研究 147第1期 的子能力发生变化，因此性能指标和作战子能力之间是层次结构，作战子能力之间是网络结构，如图 1 所示，与网络分析法（ANP）的结构模型一致6。图1 网络分析模型 Fig.1 Analytic Network Process Model C作战能力；CSi一级子能力；CSSi二级子能力；FSi性能指标 基于此，本文作战能力优化评估方法基本思路是：建立“作战能力-子能力-性能参数”的武器装备能力优化指标体系。基于未来网络化作战任务分析作战子能力之间相互影响关系，开展作战能力贡献度建模，采用ANP和作战能力的满足性函数进行作战能力优化评估，筛选得到需要弥补的缺口，以此确定需要优先发展的能力，如图 2 所示。体系能力指标体系子能力贡献度作战能力贡献度能力差距评估现有装备性能指标值作战能力满足度性能指标贡献度能力满足度模型性能指标满足度模型AHPANP装备指标需求值 图2 作战能力优化评估总体思路 Fig.2 Operational Capability Optimization Evaluation Process 主要的评估步骤如下：步骤 1，建立导弹“作战能力-作战子能力-装备性能”指标体系，明确指标之间的关联关系。步骤 2，通过层次分析方法（AHP）、网络分析方法（ANP），建立能力到性能指标之间的网络层次结构模型，确定单项能力的贡献度。步骤 3，构建性能指标的满足度函数 模型：趋大型、趋小型、区间型；同时，基于作战能力指标体系，构建满足度模型。步骤 4，依据专家经验、仿真推演和部队调研获取性能指标的需求值，并通过满足度函数模型，将实际数据进行处理。步骤 5，对装备的各项能力进行缺口分析得到结论。2 导弹作战能力优化指标体系构建“能力-子能力-性能”的指标体系是以定性的形式描述导弹武器系统，将能力按照自顶向下分解映射规则，逐步具体化成的各项指标。依据“侦-察-抗-打”打击链条，采用输入-输出控制分解方法开展作战能力到装备性能参数的分解，建立作战能力优化指标体系，如图 3 所示。图3 能力-子能力-性能指标建模方法 Fig.3 Capability-Sub Capability-performance Index Modeling Method 因此导弹装备作战能力按照输入-输出分解方法，分成侦察监视能力、指挥控制能力、火力打击能力和战场防抗能力等 4 项作战能力。其中侦察监视能力是通过各类侦察装备实时获取目标的参数、位置等信息，完成态势感知的能力；指挥控制能力主要负责统筹战时任务，把控战场主动权，协调控制行动；火力打击能力以火力筹划、精确打击为核心，负责行动中导弹的发射、机动、打击等任务；战场防抗能力主要是指围绕火力打击任务，实施全方位反侦察和综合防护防抗的内容。同时还分析装备力量组成、运行机制、信息流转等因素，关注武器装备作战使用中的性能属性，进一步细化构建性能指标的评估指标体系。以指挥控制能力为例，建立作战能力指标体系，如图 4 所示。导 弹 与 航 天 运 载 技 术（中英文）2023年 148 计划拟制能力决策能力命令接受能力信息安全保密能力通信能力数据查询标绘辅助计算图表生成方案拟制时间数据快速传输时间实时接收延时指挥手段段数据传输容量通信覆盖范围通信带宽作业能力信息安全保密作战能力侦查监视能力指挥控制能力火力打击能力战场防抗能力 图4 作战能力指标体系（部分）Fig.4 Combat Capability Index System(Part)3 基于网络分析法的能力优化建模 3.1 性能指标对作战能力贡献度建模 本文以贡献度作为分析装备性能指标对作战能力影响衡量标准，从能力、子能力、性能指标之间的关联关系出发，建立网络分析模型，通过控制层表征计算各子能力对作战能力的权重；性能指标对各子能力贡献度的求解，则通过网络层建立各二级子能力间的多重影响，综合求得对能力贡献度。通过网络层建立各二级子能力之间的多重影响，求解性能指标对各子能力的贡献度，进而得到性能指标对能力的综合贡献度。3.1.1 作战能力相互影响关系建模 武器装备所执行的作战任务，是按照相互交叉的作战活动信息进程顺序联系起来的。依靠装备有对应的作战活动和能力规则，通过多个作战能力来映射每一种作战活动，构建作战活动-能力关联模型，进而形成作战能力间的网络化交叉影响关系。假设作战活动清单AL，对应装备作战能力清单为12,CnLC CC=。其中，第j个能力jC对应的子能力为jmC，,1,2,j mq=。如表 1 所示，子能力11C与12C、21C和23C有关。表1 作战能力相互影响关系模型 Tab.1 Combat Capability Interaction Relationship Model 作战活动 LA 能力 C1 能力 C2 C11 C12 C13 C21 C22 C23 活动 1 活动 2 活动 3 活动 4 活动 5 3.1.2 作战能力贡献度建模 根据超级决策软件（SD）建立网络结构模型与能力之间的关联关系，并按图 5 顺序建立计算矩阵，可以计算得到各个层次的子能力相对系统能力的贡献度、以及各性能指标对体系能力的贡献度6。图5 网络分析法的计算过程（部分）Fig.5 ANP Calculation Process(Part)a）构建 ANP 结构模型。通过对决策对象进行分析，确定系统的决策目标和准则，判断系统内部各元素之间的相互关系，构建网络结构模型。b）构建判断矩阵。设定网络层的元素集合为NC，其中iC为元素1,iinCC。基于作战能力指标体系，依次构造各一级子能力相对于作战能力的判断矩阵、各二级子能力相对于一级子能力的判断矩阵、各二级子能力之间的相互影响判断矩阵、各性能指标相对于二级子能力的判断矩阵，并对元素相对重要程度进行打分，得到归一化的特征向量T12,iiinwww（），并进行一致性检验。c）计算超矩阵。超矩阵ijW是由元素iC对jC的归一化特征向量组合得到：()()()()1111jjiijnjiiijjnjininwwww=W（1）式中 iC中元素1,iinCC为ijW的列向量，表示上文中求得的特征值。若1 iinCC对jC中的元素没有影响，则0ij=W。最终各元素级的超矩阵