面向装备作战效能评估的灰靶理论综合模型_钱希.pdf

64 兵工自动化 Ordnance Industry Automation2023-07 42(7)doi:10.7690/bgzdh.2023.07.014 面向装备作战效能评估的灰靶理论综合模型 钱 希1，王静宇2，柯宏发3(1.航天工程大学研究生院，北京 101416；2.航天员科研训练中心管理保障处，北京 100094；3.航天工程大学航天保障系，北京 102206)摘要：针对武器装备作战效能评估结果对其作战运用的指导问题，提出一种面向装备作战效能评估的灰靶理论综合模型。给出邓氏灰靶理论并分析其在装备作战效能评估中的应用缺陷；介绍基于 TOPSIS 方法理念的装备作战效能评估的综合靶心度模型，包括虚拟灰色靶心的构造、基于灰色关联度的综合靶心度模型等；给出 4 部超短波地面通信对抗系统的作战效能评估实例。分析结果表明，该综合评估方法具备合理性和有效性。关键词：作战效能评估；灰靶理论；虚拟靶心；综合靶心度 中图分类号：TJ06 文献标志码：A Comprehensive Model of Grey Target Theory for Equipment Operational Effectiveness Evaluation Qian Xi1,Wang Jingyu 2,Ke Hongfa3(1.Graduate School,Space Engineering University,Beijing 101416,China;2.Department of Management and Support,Astronaut Scientific Research and Training Center,Beijing 100094,China;3.Department of Space Support,Space Engineering University,Beijing 102206,China)Abstract:Aiming at the problem that the result of operational effectiveness evaluation of weapon equipment can guide its operational application,a grey target theory comprehensive model for operational effectiveness evaluation of weapon equipment is proposed.Dengs grey target theory is given and its application defects in equipment operational effectiveness evaluation are analyzed.Comprehensive target degree model of equipment operational effectiveness evaluation based on TOPSIS method concept is introduced,including the construction of virtual grey target,comprehensive target degree model based on grey correlation degree,etc.Operational effectiveness evaluation examples of 4 ultra-short wave ground communication countermeasure systems are given.The analysis results show that the comprehensive evaluation method is reasonable and effective.Keywords:operational effectiveness evaluation;grey target theory;virtual target;comprehensive target degree 0 引言 装备作战效能评估是武器装备论证、研制、规划和配置的基本依据，其在武器装备建设、管理与作战运用活动中占有极其重要的地位，目前已成为装备建设管理与作战运用领域的研究热点与难点问题1-4。装备作战效能评估方法从整体上虽然分为专家经验法、数据驱动法5-8和作战模拟法93 种，但是由于专家经验的主观性、仿真数据的可信度、实战数据的录取难度等问题，使得面向试演训数据的统计分析法在作战效能评估领域居于主导地位。武器装备作战效能是指装备在规定作战阶段和作战环境下，满足一组预期作战任务要求程度的功能性能及作战能力；作战效能的评估实质就是衡量与评价作战效能指标数据序列对作战任务需求数据序列的满足程度，通常通过多维度数据的描述、统 计、分析等来实现。由于评估数据的少量、缺失等特征，使得灰色系统相关理论方法10-11在装备作战效能评估领域占有一席之地，特别是邓聚龙教授提出的灰靶理论更是解决了装备作战效能评估领域的众多难点问题。张壮等12针对传统效能评估中指标权重相对固定的不足，基于变权理论和灰靶理论，以评估对象变权投影靶心距作为度量标准，采用投影灰靶方法确定了评估对象综合效能及排序；杜烨等13用反映坦克陆上机动性能的主要指标构造比较各方案的模式，根据理想的或较优的指标值构造一个标准模式，通过求各模式对标准模式的靶心度并按大小排序，最终确定各方案性能的优劣；尹建平等14针对智能雷毁伤效能评估中存在涉及影响因素多、因素之间有不明确灰色关系和数据不足的问题，以灰色理论中的灰靶技术为基础，用最能反 1 收稿日期：2023-03-21；修回日期：2023-04-20 基金项目：军队科研计划项目(2019-JCJQ-JJ-114；2019JHHS14；TJ20203A010047)作者简介：钱 希(1993)，女，河南人，从事军事装备、装备建设与管理研究。E-mail:。65钱 希等：面向装备作战效能评估的灰靶理论综合模型第 7 期映智能雷毁伤效能的性能指标构造不同智能雷比较方案的模式，通过求解智能雷各方案对标准模式的靶心度，实现智能雷武器系统攻击坦克目标的毁伤效能评估，确定各方案毁伤效能的优劣。上述文献在应用灰靶理论时，一般选择作战任务正向需求数据序列作为参考序列，但为更好地指导武器装备的作战运用问题，除了需要评价装备对作战任务需求的满足程度，大多数情况下还需了解对作战任务需求的不满足程度，即对作战任务负向需求的满足程度。笔者借鉴 TOPSIS 方法理念并构建虚拟负向靶心15，分别求取相对于作战任务正向需求和虚拟负向需求的灰色靶心度，并求取正向灰色靶心度和虚拟负向灰色靶心度的相对贴近度作为装备作战效能评估的综合靶心度。1 灰靶理论及虚拟负向靶心构建 1.1 邓氏灰靶理论 灰靶理论的模型依据是灰色关联分析方法，基于灰靶理论的作战效能评估基本思想是针对装备作战效能或综合能力评估指标体系中某一个指标值序列，在进行指标值的无量纲化处理后，构成与各装备所对应的参考数据模式，即标准模式，各模式和标准模式共同构成了一个灰靶，然后进行分析。首先设定最优值靶心(即灰色关联分析中的参考数据列，由于效能评估问题中评估指标最优值通常难以直接给出，所以常规灰靶理论一般基于所有评估对象的指标最大值构建靶心)，然后计算各评估对象指标值序列与靶心的灰色关联系数和灰色靶心度。灰靶理论认为标准模式是灰靶的靶心，远离靶心的模式称之为靶边，向上远离者称之为上靶边，向下远离者称之为下靶边；每个灰关联差异信息空间中的模式与靶心的灰关联度称为靶心接近度，简称靶心度。最终基于靶心度就可对各评估对象进行作战效能的评估与排序。显然，代表各装备作战效能的数据模式越接近标准模式，则该模式所代表的装备作战效能就越优。所以，只要求得各模式靶心度，便能对各模式所代表的装备进行作战效能评估和排序优选。1.1.1 建立标准模式 假设 xi是第 i 个武器装备的作战效能评估数据模式，x(k)是武器装备第 k 个作战效能评估指标序列，对于 xi=(xi(1),xi(2),xi(n)，()iix kx，则有1,2,1,2,kKniIm=，；对 于x(k)=(x1(k),x2(k),xn(k)，()()ix kx k，则有iI=1,2,m。在进行灰靶计算前需要对不同极性的作战效能评估指标进行选择并确定参考数据列，评估指标存在极大值极性、极小值极性和适中值极性3种，通常按下列方法进行选择。1)极大值极性选择算法。极大值极性是指目标值越大越好的指标特性，即POLx(k)=POLx(max)，一般着眼于衡量指标效果偏离最大值的程度，其选择算法为：0()max()()()iiix kx kx kx k=，。(1)2)极小值极性选择算法。极小值极性是指目标值越小越好的指标特性，即POLx(k)=POLx(min)，一般着眼于衡量指标效果偏离最小值的程度，其选择算法为：0()min()()()iiix kx kx kx k=，。(2)3)适中值极性选择算法。适中值极性是指目标值要求适中的指标特性，即POLx(k)=POLx(mem)，一般着眼于衡量指标效果偏离适中值或指定值的程度，其选择算法为：00avg()()()()iiix kx kx kx ku|=|指定。(3)序列x0=(x0(1),x0(2),x0(n)称为武器装备作战效能评估的标准模式或靶心。1.1.2 靶心度计算 计算第i(i=1,2,m)个装备第k个指标元素与对应靶心差值的绝对值为：00()()()iikx kx k=-。(4)将极大距离环境参数max和极小距离环境参数min记为：max0min0maxmax()minmin()iikiikkk=|=|。(5)从而记靶心系数为：()()()minmax00max,()iir xkx kk+=+。(6)式中(0,1)为分辨系数，通常取0.5=。称0(,)ir xx为xi的靶心度，满足 0011(,)(),()niiir xxr x kx kn=。(7)式中r(x0,xi)代表第i个武器装备作战效能模式接近 66 兵工自动化第42卷靶心(标准模式)的程度，即靶心接近度。1.1.3 模式选优 基于靶心度对不同武器装备作战效能进行评估和排序优选。按照r(x0,xi)的大小进行作战效能的排序，r(x0,xi)越大，则该模式所代表的装备作战效能越高；反之就越小。1.2 面向作战运用的灰靶理论改进 上述作战效能灰靶评估算法在面向武器装备作战运用时会出现下述问题：1)靶心度具有不确定性。靶心度的本质内涵是武器装备各种功能性能及作战能力对靶心度的平均影响程度。从靶心系数和靶心度的计算公式来看，如果将武器装备作战效能评估数据模式顺序变化，虽然最终的靶心度未变，但是反映各种功能性能及作战能力影响的靶心系数变了，难以直接运用于指导武器装备作战运用。2)选取的武器装备作战效能评估的标准模式或靶心，并不能直接反映各种功能性能及作战能力对作战效能的真实贡献程度。因为实际的武器装备作战运用环境中，各种功能性能及作战能力并不是越接近标准模式或靶心，装备就能取得越好的作战效果。随着战场环境的变化，为取得较好的作战运用效果，还希望武器装备各种功能性能及作战能力远离那些不利的影响因素。基于上述原因和TOPSIS方法理念，如果能确定最优的、最劣的标准模式或靶心，针对2个靶心分别求取最优、最劣靶心度，对2个靶心度进行聚合得到基于灰靶理论的综合靶心度，从而基于综 合靶心度对不同武器装备作战效能进行评估和排 序优选，则可为武器装备作战运用提供更多的参考信息。由于TOPSIS方法的核心缺陷，即当被评估对象位于正负理想解连线的中垂线上时，TOPSIS方法依据评估结果无法对被评估对象作战效能进行优劣区分，基于TOPSIS方法的灰靶理论运用也会存在这个问题，如图1所示。特别是