基于云模型的合成旅裝備維修保障能力評估方法研究

龍萬濤,阮擁軍,李 震,顏 鵬,岳 帥

(1. 陸軍工程大學石家莊校區裝備指揮與管理系,河北 石家莊 050003;2. 河北省滄州軍分區,河北 滄州 061000)

合成旅作為陸軍機動作戰的基本單元,作戰能力生成發展始終是陸軍戰斗力建設的核心內容。裝備維修保障能力作為合成旅作戰能力的重要組成部分,對合成旅體系作戰能力生成具有重要支撐作用。合成旅裝備維修保障能力評估作為檢驗其戰時裝備維修保障能力水平的重要手段,能夠有效查找問題缺陷,切實促進能力生成發展,進而保障合成旅體系作戰能力提質見效?，F有評估方法中,采用的評估模型主要有主成分分析法、模糊綜合評判法、數據包絡法、DEA法、ADC法以及人工神經網絡法等。上述方法各有特點,但對評估指標取值隨機性考慮不夠充分,對指標數據量綱復雜的處理亦具有相對局限性。云模型評估方法能夠通過計算指標值的期望、熵、方差、超熵等算法,實現相關模型轉換,從而較好揭示隨機性和模糊性的內在關聯性,實現對合成旅裝備維修保障能力的有效評估[1]。

1 評估方法設計

通過建立合成旅裝備維修保障能力評估模型,圍繞合成旅裝備維修保障任務,選取評估指標,從指揮控制、維修準備、野戰修理機構開設、裝備搶救、裝備搶修5個方面構建評估指標體系,運用云模型進行綜合評價,評估流程如圖1所示。

圖1 合成旅裝備維修保障能力評估流程模型Fig.1 Evaluation process model of equipment maintenance support capability of synthetic brigade

合成旅裝備維修保障能力評估流程模型,步驟可劃分如下:一是通過對合成旅裝備維修保障能力評估影響因素的分析,構建評估指標體系;二是利用AHP法、熵權法相結合的組合賦權法計算評估指標權重;三是建立基于云模型的評估模型,開展評估;四是計算綜合評估結果。

2 合成旅裝備維修保障能力評估指標體系構建

合成旅裝備維修保障能力評估指標體系的構建是評估工作開展的前提基礎[2]。指標體系的構建過程是對裝備維修保障活動進行充分解析,對裝備維修保障能力生成影響因素細致分析,并在相關構建原則指導下進行的復雜過程。評估指標體系是否科學、合理,將直接影響評估結果的準確性、客觀性。合成旅裝備維修保障體系龐雜,裝備維修保障任務平時與戰時亦有區分,本文重點針對戰時裝備維修保障能力的檢驗評估構建相關指標體系。作者參考相關文獻,在遵循科學性、完備性、系統性、獨立性原則基礎上,確定合成旅裝備維修保障能力評估指標體系構建的基本思路,如圖2所示。

圖2 評估指標體系構建思路Fig.2 Thoughts on the construction of evaluation index system

根據以上思路,作者在參考歷年部隊實戰化裝備維修保障演練評估實踐經驗、陸軍部隊實戰化演練相關法規、實戰化演練評估指南等文獻資料,與相關參評單位進行了深入溝通交流,征詢院校及部隊相關專家意見基礎上,基于合成旅裝備維修保障任務,擬從以下5個方面選取評估指標[3]。

1)指揮控制。主要是指裝備保障指揮員及指揮要素對裝備維修保障謀劃籌劃、調控調配等的一系列活動。選取的指標主要包括機構建立、保障籌劃、保障控制等。

2)裝備維修準備。主要是為滿足遂行任務需要及確保裝備處于良好戰技術狀態,開展的裝備維護、裝備維修保障人員、裝備設備、工具準備與補充、裝備技術準備、技術檢查等活動。選取的指標主要包括人員準備、手段準備、裝備準備及臨戰訓練等。

3)野戰修理機構開設。主要是根據上級命令或遂行任務需要,在相關地域,按照標準要求開設野戰修理機構的活動。選取的指標主要包括機構展開、機構管理運行、機構撤收、安全防護等。

4)裝備搶救。是指裝備在遂行任務過程中失去戰斗力或自行能力,使其脫陷和把其送至隱蔽地、修理點或轉運地的活動。選取的指標主要包括現地偵察、確定搶救方案、實施搶救、裝備搶救后送等。

5)裝備搶修。是指在部隊遂行任務過程中,運用應急診斷或修復等技術,迅速恢復裝備作戰能力的活動。選取的指標主要包括技術偵察、完善搶修方案、實施搶修、裝備搶修后送等。

合成旅裝備維修保障能力評估指標體系如圖3所示。

圖3 合成旅裝備維修保障能力評估指標體系Fig.3 Evaluation index system of equipment maintenance support ability of synthetic brigade

3 評估指標賦權

為更加科學合理且快捷簡便地確定合成旅裝備維修保障能力評估指標權重,本文采用基于層次分析法(AHP法)和熵權法的組合賦權法進行指標權重計算。

3.1 AHP法確定主觀權重

AHP法是最為經典且方便實用的主觀賦權方法,通常采用1-9標度法,構建評估指標兩兩之間的關系矩陣,通過計算最大特征向量確定指標權重,并通過判斷矩陣的一致性檢驗取值的合理性。在判斷矩陣最大特征根與向量的計算中可采用方根法或求和法,本文選用求和法[4]。正規化求和法的簡要計算步驟如下:

1)將判斷矩陣的每一列正規化,即

(1)

2)將新生成的判斷矩陣按行相加,即

(2)

(3)

所得向量w′=(w′1,w′2,…,w′n)T即為所求特征向量。

4)最大特征根為

(4)

判斷矩陣構建及一致性檢驗方法,在相關文獻中均有闡述,本文不再贅述。

3.2 熵權法確定客觀權重

設評估對象集為{Ai}(i=1,2,…,m),指標集記為{Xj}(j=1,2,…,n),xij表示第i個評估對象的第j個指標的原始值。

1)計算第j個指標下第i個評價對象的標準值:

(5)

2)計算第j個指標的熵值ej:

(6)

3)計算第j個指標權重wj″:

(7)

3.3 組合賦權計算

主客觀賦權后,進行綜合賦權[5]:

w=αw′+(1-α)w″

(8)

式中,w′為主觀權重,w″為客觀權重,α為偏好系數,本文中α取值為0.5。

4 建立合成旅裝備維修保障能力評估模型

4.1 云模型

云模型是將定性描述通過數學表達式轉化為定量描述的型,能夠有效處理待評事物的模糊性和隨機性問題。正態云通過三元組(Ex,En,He)來表示,期望Ex表示隸屬云的中心值;熵En是對屬性概念的不確定表述,反映了模糊性和隨機性;超熵He表示熵的不確定性的大小,反映了樣本的隨機性[6]。

云模型計算步驟:

1)建立標準云,確定云模型參數Ex、En、He以及需要的云滴數N;

2)根據指標值,生成正態隨機數xi;

3)計算云關聯隸屬度,見式(9)

(9)

4)確定云模型的數字特征參數后,根據云模型算法,可生成云圖。

4.2 建立標準云

將各評估指標的等級界限視為一個雙約束空間[cmin,cmax]處理,綜合考慮約束指標數值的模糊性和隨機性,進行適度擴展后計算正態云模型的特征值

(10)

(11)

He=s

(12)

式中,S值為常數,可根據評估指標的具體情況進行調整,本文取S=1.0。

4.3 建立評估指標云

將指標數值歸一化處理后,通過公式(13)～(16)計算評估指標的云特征參數。

(13)

(14)

(15)

(16)

4.4 建立綜合評價云

通過組合權重值和評估指標云特征參數,利用公式(17)可計算得到綜合評價云。通過與標準云的比較,可得到最終評價結果云[7]。

(17)

5 實例分析

以某中型合成旅為評價對象,以該旅參加2021年度實戰化裝備保障演練活動為背景,對建制內維修保障力量在指揮控制、維修準備、野戰修理機構開設、裝備搶救及裝備搶修等相關科目中展示的裝備維修保障能力進行評估。作者獲取演練具體數據后進行標準化處理,并邀請10名專家據此對相關評估指標進行打分,指標取值見表1。

表1 評估指標評分值Tab.1 Evaluation index score

5.1 計算組合權重

根據已建立的評估指標體系,邀請裝備維修保障領域10名專家對指標兩兩之間重要度關系進行打分,利用AHP法計算評估指標主觀權重w′。利用10名專家對評估指標值的打分,利用熵權法計算客觀權重w″。再通過式(8)計算得到綜合權重w,具體結果見表2。權重分布如圖4所示。由圖4 可知,主觀權重值與客觀權重值有一定的差異,求和平均后的組合權重,體現了傳統的融合思維,協調了主客觀之間的差異。

圖4 合成旅裝備維修保障能力評估指標權重分布Fig.4 Weight distribution of evaluation indexes for equipment maintenance support ability of synthetic brigade

5.2 確定評估標準云

本文將合成旅裝備維修保障能力評估等級劃分為4個級別:Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ,即優、良、中、差4個等級。將各級別取值區間設定為(80,100], (60,80], (40,60], [0,40]。通過公式(10)～(12)可以得到各評估指標的標準正態云模型,即評估指標的等級標準云模型,評估等級和標準云如表3所示。

表3 評估等級及標準云Tab.3 Evaluation levels and standard clouds

根據正態云發生器,將表3中標準云模型參數,云滴數量值設為3 000個,可得標準云圖,如圖5所示。圖5中,Ⅰ～Ⅳ級標準云分別用紅藍黃綠不同顏色表示。

圖5 合成旅裝備維修保障能力評估等級標準云圖Fig.5 Standard cloud image of evaluation level for equipment maintenance and support capability of synthetic brigade

5.3 確定評估指標云

根據式(9)和(13)～(16)可確定各評估指標云,計算結果如表4所示。

表4 評估指標云數字特征參數Tab.4 Evaluation index cloud digital characteristic parameters

5.4 確定綜合評價云

將各指標云和組合權重代入式(17),得到裝備維修保障能力評估綜合云為Ex=71.52,En=14.69,He=5.02,可生成云圖,如圖6所示。

圖6 裝備維修保障能力綜合評估云圖Fig.6 Cloud image for comprehensive evaluation of equipment maintenance and support capability

圖6中,黑色云即為該旅裝備維修保障能力評估綜合評估云。通過與標準云對比,則該合成旅裝備維修保障能力評估等級為Ⅱ級,即該旅此次實戰化裝備保障演練評估結果為良。該結果與實際結果基本一致,說明該方法能夠實現對裝備維修保障能力的評估,尤其是針對評估指標取值隨機、量綱復雜的評估實踐活動具有現實指導意義。

5.5 意見建議

根據表4,通過對該旅裝備維修保障能力二級指標評估值的分析, 該旅維修保障籌劃W12、維修保障準備W23、維修臨戰訓練W24、防衛防護W34、現地偵察W41及實施搶救W43等6項指標值較低,反映了參加演訓任務準備工作不夠充分、籌劃能力相對薄弱、臨戰訓練針對性不強、防衛防護意識較弱、現地偵察能力不足、實施搶救行動還存在一定差距,需要對照具體問題進行6方面針對性整改。

1)對維修保障籌劃能力的改進。主要是要緊貼作戰裝備維修保障任務、作戰對手開展裝備維修保障籌劃訓練,練通練精裝備維修保障籌劃流程,健全裝備維修保障信息數據系統,跟蹤掌握信息化智能化裝備維修保障籌劃技術,切實增強裝備維修保障籌劃能力。

2)對維修保障準備水平的改進。主要是要規范裝備維修保障準備程序,強化實戰條件下維修專業技術理論、故障分析排查、維修工藝流程等內容的訓練,扎實開展裝備保養整治、故障排除等工作,最大限度提升裝備戰備狀態,確保部隊“隨時能戰”裝備保障水平。

3)對臨戰訓練水平的改進。主要是要增強訓練科目的針對性,創新臨戰訓練模式,特別是在創新模擬訓練方法上下真功、求實效;要加大訓練監察力度,確保臨戰訓練出勤率符合要求,確保訓練時間達標、訓練內容一致、訓練器材到位,做到應訓盡訓、真訓實訓,保障臨戰訓練水平達到預期效果。

4)對防衛防護能力的改進。主要是要科學制定防衛防護預案,合理編配防衛力量分組,適時組織裝備維修保障防衛演練,提高裝備維修保障力量的生存能力;突出野戰器材庫、修理所等防護重點,加強全維防護措施,強化隱蔽偽裝,確保安全。

5)對現地偵察能力的改進。主要是要依托指揮信息系統,充分發揮現有戰場技術偵察裝備使用效能,暢通戰場態勢感知鏈路,實時獲取戰場裝備搶救情報信息;要增強戰場信息情報融合處理能力,及時將獲取的情報信息傳輸至指揮機構,為裝備搶救搶修方案制定提供決策依據。

6)對實施搶救能力的改進。主要是要科學判斷裝備淤陷、受損情況,厘清搶救規則,嚴格落實戰場搶救規程,科學確定人員編組,理清戰場協同關系,明確搶救指揮協同信號,遵守搶救組織實施流程,規范搶救作業撤收秩序,切實提高戰場搶救保障效率。

以上建議主要是根據當前合成旅裝備保障能力生成實際,基于自身裝備維修保障條件提出,而要實現裝備保障能力的真正提升,需要從更多方面綜合用力,特別是要解決裝備可保障性和易保障性的問題,這就要求在裝備設計論證之初就將裝備可靠性和配套保障方案統籌考慮,從源頭上降低裝備維修保障的負擔,這也是合成旅裝備維修保障能力能夠更加科學高效生成、發展的重要前提。

6 結束語

本文構建了合成旅裝備維修保障能力評估指標體系,提出了一種基于組合賦權-云模型的合成旅裝備維修保障能力評估方法,并通過實例對該方法進行了驗證。結果表明,該方法能夠較好地處理評估指標標準模糊及指標值隨機的現實情況,能夠為合成旅裝備維修保障能力評估提供理論和方法支撐。該方法能夠實現對多因素復雜系統有效評估,但在評估指標權重及評分值確定過程中,仍受到一定主觀因素的影響,在實際應用中需謹慎處理。下一步研究中,作者將結合合成旅裝備維修保障能力體系建設,探究更加規范細致的評估指標體系、科學精準的評估等級標準體系,深化對評估結果信效度或置信度檢驗的研究,從而提高評估工作的科學性、可信度。