中国指挥与控制学会会刊 
装备保障能力是陆军合成旅作战能力的重要组成部分,是保持和提高合成旅作战能力的重要支撑。随着我军合成旅部队的快速发展,新型信息化装备的不断列装,合成旅装备保障能力生成发展面临着越来越多挑战。如何提高我军合成旅装备保障能力,是当前亟待研究解决的现实问题[1]。
装备保障能力评估作为一项基础性工作,在进行装备保障系统建设需求论证和科学决策过程中,发挥着方向性和指导性作用,开展装备保障能力评估对推动陆军合成旅装备保障能力建设具有重要作用[2]。
当前装备保障能力评估方法主要可分为6类[3],包括:多元统计理论,主要采用主成分分析法、聚类分析法等方法;不确定性理论,主要采用模糊综合评判、粗糙集理论、云理论、灰色系统等方法;多属性方法,主要采用层次分析法等;数据挖掘方法,主要采用贝叶斯网络、关联分析、人工神经网络、支持向量机等方法;交叉学科评估方法,主要采用马尔科夫模型、集对分析法、物元分析法、仿真评估法、数据包络分析法等方法;最后一类是组合模型评估方法,主要采用具有互补性的上述方法建立组合模型来进行评估。上述方法各有特点,根据各种方法的功能,又可以分为决策类方法、评价类方法、预测类方法以及优化类方法。考虑合成旅装备保障能力评估因素的多层次性、复杂性,结合评估工作实际,从简便实用角度出发,本文采用模糊层次分析法对合成旅装备保障能力进行相关评估 [4]。
1 合成旅装备保障能力评估指标体系构建
首先,根据目前我军合成旅装备保障力量遂行装备保障任务的基本过程,生成合成旅装备保障任务流程图,如图1 所示。图中描述了从战斗开始到结束过程中装备保障力量承担的各类任务。
其次,根据合成旅装备保障任务流程,将各阶段任务逐步细化分解,从而构建装备保障任务的模型图,如图2 所示。
再次,根据“任务-能力”的映射,把任务活动描述转化为能力指标。根据合成旅装备保障任务活动,将其装备保障能力分解为六大能力:指挥控制能力、维修保障能力、供应保障能力、战场装备管理能力、防卫防护能力以及数据支撑能力(态势感知能力)。但是,鉴于部队实际作战过程中,战场装备管理与其他任务存在交叉融合,一般由指挥要素组织指导实施,因此考虑将其列为指挥控制能力的二级指标。
基于以上理解,采用任务能力映射、层次分解等方法,提取能力要素、设计体系结构,构建了合成旅装备保障能力评估指标体系[8],如图3 所示。
1)指挥控制能力。主要是确定保障方案和计划;合理编组装备保障力量;畅通与相关指挥机构和装备保障力量之间的信息;掌握战场装备保障态势,汇总装备保障信息,指挥协调各级装备保障力量行动;根据装备损伤情况,组织抢救抢修器材前送供应;向旅指挥所上报装备保障信息,提出装备使用及保障建议,视情向上级装备保障指挥机构提出支援需求[9]。一般包含4个二级指标:装备指挥要素构建能力、装备保障筹划能力、保障行动控制能力和战场装备管理能力。
2)维修保障能力。主要是为使装备保持、恢复规定的技术状态或改善装备性能而对装备进行维护和修理的活动。合成旅战时维修保障工作主要包括维修准备、技术准备、技术检查、野战抢修机构开设以及野战抢救抢修等行动。一般包含6个二级指标:装备维修准备能力、装备技术准备能力、装备技术检查能力、野战修理机构开设能力、野战抢救能力、野战抢修能力。
3)供应保障能力。主要包括统计、筹措、上报、收发、保管和前送作战部队(分队)所需物资器材、弹药,为相关分队补充所需要的物资器材、弹药等。一般包含4个二级指标:野战器材库开设能力、野战弹药库开设能力、物资器材供应保障能力以及弹药供应保障能力。
4)防卫防护能力。主要是指为防止敌人袭击破坏或其他损坏,保证人员、物资、装备及设施、设备安全而采取警戒、防护措施的能力。一般包括5个二级指标:拟制防护防卫计划能力、警戒防卫能力、隐蔽伪装能力、核生化防护能力以及信息防护能力。
5)数据支撑能力。主要是指装备保障部门通过多种方式对装备保障数据实时采集、传输、分析、处理等能力[10]。一般包含3个二级指标:保障资源数据支撑能力、保障需求数据支撑能力、保障行动数据支撑能力。
2 基于FAHP的评估步骤
2.1 建立因素集和评语集[11]
建立评估因素集合U={U1,U2,···,Um},就是在将所有因素考虑周全前提下,采用层次分析法进行属性关系划分,实现多级模糊综合评判。确定的因素集就是评价指标体系的准则层和指标层。
建立评语集就是将评价对象的评价结果划定为一定的等级,这些等级的集合V={V1,V2,···,Vn}。本文确定合成旅装备保障能力评估的评判等级为4级:V1表示优秀,V2表示良好,V3表示及格,V4表示不及格,记为模糊评语集V={V1,V2,V3,V4}。
2.2 评估指标权重的确定
在评估指标中,由于对装备保障能力的影响程度不同,每一个因素指标在整个评价总体中所占的比重各不相同。我们通过对各个因素ui赋予相应的权重系数wi,来反馈其重要程度。本文采用层次分析法来确定指标的权重[12]。
1)建立判断矩阵
判断矩阵表示针对上层次某一元素(如AK)的本层次有关元素(如a1,a2,···,an)之间两两比较确定的其相对重要性。若判断矩阵为[aij]n×n,aij表示对上层元素AK而言,本层次ai与aj相比相对重要性的数值表示,通常值取1-9及它们的倒数[13],其标度值如表1 所示.
表1 1-9重要性级别标度定义 |
| 标度 | 含义 | 定义与说明 |
|---|---|---|
| 1 | 同等重要 | 元素i比元素j同等重要 |
| 3 | 稍微重要 | 元素i比元素j稍微重要 |
| 5 | 明显重要 | 元素i比元素j明显重要 |
| 7 | 较强重要 | 元素i比元j较强重要 |
| 9 | 绝对重要 | 元素i比元素j绝对重要 |
| 2,4,6,8 | 上述两两判 断的中间值 | 表示以上两个判断的中间状态 |
如表1 所示的标度值,元素B1,B2,···,Bn相对于上一层元素B进行比较,可得到如下所示的判断矩阵:
A=
式中:aij>0,aii=1,aij= ,i,j=1,2,···,n
在实际问题分析中,由于事物存在客观复杂性、人们认识水平存在差异和片面性,构建的判断矩阵要达到完全的一致基本是很难的[14],特别是包含元素多、系统规模大的问题更是如此。所以,通常我们必须对矩阵进行一致性检验。
2)判断矩阵权重计算及一致性检验
首先,对判断矩阵计算最大特征根及对应特征向量(应用yaahp软件计算)。然后,利用一致性指标CI、随机一致性指标RI和一致性比率CR作一致性检验。若通过,特征向量(归一化后)即为权向量;若不通过,再重新构造成对比较阵。
1)计算最大特征根及其特征向量
在这里我们选用正规化求和法。计算步骤如下
①将判断矩阵的每一列正规化,即
= / akj,i,j=1,2,···,n
②将处理后的判断矩阵按行相加,即
= ,j=1,2,···,n
③对向量 =( , ,···, )T正规化,即
wi= / ,i=1,2,···,n
所得向量w=(w1,w2,···,wn)T即为所求特征向量。
④最大特征根为
λmax=∑
式中:(Bw)i为向量Bw的第i个元素。
2)判断矩阵的一致性检验
①一致性指标CI,定义为
CI=
当CI=0时,λmax=n,判断矩阵具有完全一致性。
②平均随机一致性指标RI,其数值由表2 给出。
表2 平均随机一致性指标数值 |
| 维数 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| RI | 0.58 | 0.90 | 1.12 | 1.24 | 1.32 | 1.41 | 1.45 |
③随机一致性指标CR,定义为
CR=
一致性检验一般要求CR<0.10。如果一致性检验结果不满足要求,需要检查判断矩阵中各元素间关系值设定是否合理,然后进行相应调整,使之通过一致性检验。判断矩阵通过一致性检验,则确定特征向量W为该层次的权重。
2.3 模糊综合评判结果的计算[15]
第1步,建立模糊评判矩阵
首先由评估人员对评判对象因素进行等级标准评判,确定单个因素对评语集中各元素的隶属程度,形成模糊判断矩阵,即
R=
其中Rij为因素Ui被评为Vj的隶属度,检验是否满足 Rij=1不满足时需要进行归一化处理。对Rij采用专家评判法确定。
第2步,计算综合评估结果
1)建立模糊评判集合:
B=A$\circ$R=(B1,B2,···,Bn)
其中Bi= (wirij),j=1,2,···,n。若 Bj≠1,做归一化处理。
2)确定分数集C=(C1,C2,···,Cn)T,其中Cj(j∈[1,n])表示第j级评语的分数。确定评判准则为:若Cn>Cn临界,则认为达到相应级别。如打分获得85分,良好C临界值为80分,则认为该能力指标部分评估结果为良好。
3)计算评价结果S
S=B·C
S值就是评判对象的最终评估分值,然后将其置于评语集得到对应评判等级,即为评估结果。
3 合成旅装备保障能力评估实例分析[16]
以某合成旅参加支援边境通道反击作战对抗演习为例,采用FAHP法对其装备保障能力进行评估。主要围绕指挥控制、维修保障、供应保障、防卫防护及数据支撑等方面设计了能力数据采集表,对演习中的相关数据进行采集,进而组织专家对数据进行分析研究,得出相关评判结果。
3.1 确定权重集
合成旅装备保障能力评估层次结构模型简明地表述了合成旅装备保障能力相关各因素及其相互之间的关系。但是,由于对装备保障能力的影响程度不尽相同,每一个因素指标在整个评价总体中所占的比重各不相同,我们通过两两比较构造判断矩阵。
按照层次分析法的1-9分值标度准则,分别给出各层次相关因素的两两比较判断矩阵。首先,一级指标对目标层的比较判断矩阵为
A=
根据公式计算其最大特征值和相应的特征向量分别为
λmax=5.00369,w(1)=( , , , , )T=(0.2564,0.2464,0.2100,0.1407,0.1465)T
对应的一致性指标为CI=0.0092,RI=1.12,CR=0.0082即通过一致性检验。所以该矩阵满足一致性,其准则层装备保障能力评估指标权重为:W=(0.2564,0.2464,0.2100,0.1407,0.1465)
其次,二级指标的判断矩阵、一致性检验的计算及组合权向量的确定,子准则层对准则层四个指标的两两比较判断矩阵分别为:
B1=
B2=
B3=
B4=
B5=
然后分别求最大特征值和相应的特征向量,并作一致性检验,则得
λ1max=4.0755, =( , , , )T=(0.1977,0.3427,0.2806,0.1789)T
CI(1)=0.0255,RI(1)=0.90,CR(1)=0.0283即矩阵B1通过一致性检验。
λ2max=6.1554,
=( , , , , , )T=(0.1224,0.1708,0.1546,0.1145,0.2724,0.1652)T
CI(2)=0.0306,RI(2)=1.24,CR(2)=0.0247即矩阵B2通过一致性检验。
λ3max=4.0050, =( , , , )T=(0.1801,0.2093,0.2825,0.3282)T
CI(3)=0.0017,RI(3)=0.90,CR(3)=0.0019即矩阵B3通过一致性检验。
λ4max=5.0144, =( , , , , )T=(0.1451,0.2643,0.2079,0.1287,0.2540)T
CI(4)=0.0036,RI(4)=1.12,CR(4)=0.0032即矩阵B4通过一致性检验。
λ5max=3.0178, =( , , )T=(0.2702,0.3771,0.3528)T
CI(5)=0.0171,RI(5)=0.58,CR(5)=0.0295即矩阵B5通过一致性检验。
将演习中采集的数据发给相关专家,请专家参考已经建立的合成旅装备保障能力评估指标体系评价集及相关演习数据,评判给出每个因素指标的等级,然后对一个因素的多个权值取算数平均,确定相应的隶属度向量。如表3 所示。
表3 某合成旅装备保障能力评估因素体系 |
| 准则层 | 指标层评估因素 | 模糊评估矩阵 | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 评估因素 | 权重 | 权重 | 优秀 | 良好 | 及格 | 不及格 | |
| 指挥控制能力 | 0.2564 | 指挥要素构建能力 | 0.0507 | 0.7 | 0.3 | 0 | 0 |
| 保障筹划能力 | 0.0879 | 0.6 | 0.2 | 0.2 | 0 | ||
| 保障行动控制能力 | 0.0720 | 0.5 | 0.3 | 0.1 | 0.1 | ||
| 战场装备管理能力 | 0.0459 | 0.6 | 0.2 | 0.1 | 0.1 | ||
| 维修保障能力 | 0.2464 | 装备维修准备能力 | 0.0302 | 0.6 | 0.2 | 0.1 | 0.1 |
| 装备技术准备能力 | 0.0421 | 0.7 | 0.1 | 0.2 | 0 | ||
| 装备技术检查能力 | 0.0381 | 0.5 | 0.3 | 0.1 | 0.1 | ||
| 野战修理机构开设能力 | 0.0282 | 0.8 | 0.1 | 0.1 | 0 | ||
| 野战抢修能力 | 0.0671 | 0.8 | 0.1 | 0 | 0.1 | ||
| 野战抢救能力 | 0.0407 | 0.7 | 0.1 | 0.1 | 0.1 | ||
| 供应保障能力 | 0.2100 | 野战器材库开设能力 | 0.0378 | 0.7 | 0.2 | 0.1 | 0 |
| 野战弹药库开设能力 | 0.0439 | 0.6 | 0.1 | 0.2 | 0.1 | ||
| 物资器材供应保障能力 | 0.0593 | 0.5 | 0.2 | 0.2 | 0.1 | ||
| 弹药供应保障能力 | 0.0689 | 0.4 | 0.3 | 0.2 | 0.1 | ||
| 防护防卫能力 | 0.1407 | 拟制防护防卫计划能力 | 0.0204 | 0.8 | 0.1 | 0.1 | 0 |
| 警戒防卫能力 | 0.0372 | 0.8 | 0.1 | 0.1 | 0 | ||
| 隐蔽伪装能力 | 0.0293 | 0.7 | 0.2 | 0.1 | 0 | ||
| 核生化防护能力 | 0.0181 | 0.9 | 0.1 | 0 | 0 | ||
| 信息防护能力 | 0.0357 | 0.5 | 0.3 | 0.2 | 0 | ||
| 数据支撑能力 | 0.1465 | 保障资源数据支撑能力 | 0.0396 | 0.8 | 0.1 | 0.1 | 0 |
| 保障需求数据支撑能力 | 0.0552 | 0.7 | 0.2 | 0.1 | 0 | ||
| 保障行动数据支撑能力 | 0.0517 | 0.6 | 0.3 | 0.1 | 0 | ||
3.2 计算模糊评估结果
1)计算模糊评价矩阵R
由式(1)计算每个准则的隶属度向量,并进行归一化处理:
B1=W1$\circ$R1=(0.1977,0.3427,0.2806,0.1789)$\circ$ =(0.59,0.25,0.11,0.05)
同理可求得B2、B3、B4,由此得到准则层关于目标层的隶属度矩阵。
R= =
2)求出目标层的隶属度向量,并进行归一化处理:
B=W$\circ$R=(0.2564,0.2464,0.2100,0.1407,0.1465)$\circ$ =(0.64,0.20,0.12,0.04)
3)计算评价结果S
对照表4 的评分表来求合成旅装备保障能力评估得分S。
表4 合成旅装备保障能力评分表 |
| 等级 | 优秀 | 良好 | 及格 | 不及格 |
|---|---|---|---|---|
| 分数C | 90 | 80 | 70 | 60 |
S=B$\circ$C=0.64×90+0.20×80+0.12×60+0.04×40=82.4
4)确定评估等级
根据上一步求出的评估得分,结合评估等级分值划分,确定合成某旅装备保障能力评估结果为良好。
4 结束语
本文通过“任务-能力”的映射关系,构建了合成旅装备保障能力评估指标体系,基于FAHP的评估方法,通过专家评判法确定评估指标权重、分值,并利用模型进行定量分析计算,降低专家打分的主观性,从而提高了可信度与客观性。通过实例分析,该方法的评估结果较为准确地评价了合成旅装备保障能力,对合成旅装备保障能力考核及评估具有一定参考意义。