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Command Control and Simulation

Command Control and Simulation >

2024 , Vol. 46 >Issue 2: 78 - 83

DOI: https://doi.org/10.3969/j.issn.1673-3819.2024.02.011

Equipment Technology

Evaluation of equipment integrated support effectiveness based on AHP and fuzzy comprehensive evaluation

  • QIU Xiongfei 1 ,
  • ZHANG Hua 1 ,
  • ZHAO Zhangpeng 1 ,
  • ZHAO Runze 2
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  • 1 Shijiazhuang Campus of Army Engineering University of PLA, Shijiazhuang 050003
  • 2 The 3rd Military Representative Office Stationed in Shijiazhuang Region,PLA Army Equipment Department, Shijiazhuang 050051, China

Received date: 2023-02-02

  Revised date: 2023-02-22

  Online published: 2024-04-01

Fold

Abstract

The evaluation of equipment comprehensive support effectiveness is affected by research and development support, personnel support, equipment support, maintenance support, and other aspects. How to evaluate the equipment’s comprehensive support effectiveness scientifically, objectively, and reasonably plays an important role in improving the equipment’s comprehensive support effectiveness of the army and promoting the generation of combat effectiveness of the army. Based on the research and analysis of related issues, the evaluation index system of equipment comprehensive support effectiveness is constructed. The analytic hierarchy process (AHP) and fuzzy comprehensive evaluation are combined to determine the weight of each evaluation index factor and the reasonable evaluation of support effectiveness. Finally, the equipment’s comprehensive support effectiveness is evaluated through the example analysis system. The results show that this method has certain reference significance and guidance for scientific and reasonable evaluation of equipment comprehensive support effectiveness.

Key words： integrated equipment support; AHP; fuzzy comprehensive evaluation; effectiveness evaluation

Cite this article

QIU Xiongfei , ZHANG Hua , ZHAO Zhangpeng , ZHAO Runze . Evaluation of equipment integrated support effectiveness based on AHP and fuzzy comprehensive evaluation[J]. Command Control and Simulation, 2024 , 46(2) : 78 -83 . DOI: 10.3969/j.issn.1673-3819.2024.02.011

随着新军事变革的不断深入,战场环境变得愈加复杂,对装备的保障支撑作用提出了更加严格要求[1]。装备综合保障效能关乎部队整体作战能力,其保障效能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[2]。通过构建装备综合保障效能评估指标体系,利用AHP与模糊综合评判系统全面评估其保障效能[3],能更加直观、有效地帮助决策者做出最优选择,从而更好地发挥装备综合保障效能[4],这对我军装备建设具有重要参考价值。

1 装备综合保障效能影响因素分析

高新技术条件下的装备具有精密度高、系统性强、技术复杂等特点,引发了装备综合保障效能评估难度大,适应周期长,维修成本高等问题[5]。综合分析装备综合保障效能影响因素是科学客观评估装备综合保障效能的有效前提。装备综合保障是一项系统工程[6],各个影响因素不是单独存在的。结合装备综合保障特点,可将影响因素分为研制保障、人员保障、设备保障以及维修保障四大类[7],具体如图1所示。
图1 装备综合保障效能影响因素

Fig.1 Influencing factors of equipment comprehensive support efficiency

1)研制保障指的是在研制开发装备过程中的影响因素,主要包括研制的资金成本、时间成本、研制人员水平以及研制开发的系统环境等。
2)人员保障主要指人员在装备综合保障中的作用,包括人员创新能力、专业达标情况、对装备的熟练程度以及指挥员水平等。
3)设备保障主要指设备的完好率、故障率、返修率、容错率等对装备综合保障效能的影响。
4)维修保障是指装备发生故障之后,装备的抢修工时比、维修时间、维修资金、维修情况以及成功率对装备综合保障效能的影响。

2 构建评估指标体系

在借鉴以往的设计经验基础上,进行归纳总结,得出建立装备综合保障效能评估指标体系要遵循的原则、流程与内容。

2.1 构建原则

1)科学性。结合装备自身特性,建立的指标体系要能够科学反映评估对象的主要方面,每一个指标内容都是科学合理的,可以找到描述该指标内容的数据和方法,能够运用科学的计算方法比较不同指标内容之间的特点和联系。
2)全面性。指标体系的构建要达到评估目的所涵盖的各个方面,应该尽可能地从多个角度选出能够影响装备综合保障效能的主要因素,从全局思考建立指标体系,不应该单一地考虑装备本身,不然评估结果会有失偏颇。
3)可比性。构建指标体系的目的就是通过指标因素之间进行比较得出评估结果,只有可比性的指标因素才有构建的意义[9],才能评估保障效能,因此所构建的装备综合保障效能评估指标体系应该是可以比较的。
4)层次性。装备综合保障效能评估指标体系是一项系统工程。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。
5)定性分析与定量计算相结合。定性分析指的是一些比较抽象性的指标因素往往不能由具体的数字进行量化,它们的评估标准因人而异,只能借鉴以往的经验做法进行主观判断[10]。定量计算是指能够量化的指标内容可以用数学语言进行描述,用数据作为评估的支撑,有很强的信服力。在实际构建中,关键指标应尽可能使用定量计算,对于非关键指标可以采用定性分析方法。

2.2 构建流程

通过研究文献、部队调研、访问专家等方式[11],在全面掌握装备综合保障效能含义的基础上,将得到的指标体系要素进行系统分析、科学把握,不断优化筛选出合理的装备综合保障效能评估指标体系。整体构建流程如图2所示。
图2 评估指标体系构建流程

Fig.2 Construction process of evaluation index system

2.3 构建内容

根据构建指标体系原则和流程,在综合各类文献资料和装备保障自身特性的基础上,将研制保障、人员保障、设备保障和维修保障作为一级指标构建装备综合保障效能评估指标体系,具体如图3所示。
图3 装备综合保障效能评估指标体系

Fig.3 Evaluation index system of equipment comprehensive support effectiveness

3 装备综合保障效能理论基础

3.1 层次分析法

层次分析法(AHP)是美国学者萨蒂(A.L.Saaty)于1973年在为美国国防部研究课题时提出的一种分层权重决策分析方法[12]。它通过应用网络系统理论和多目标综合评价,将定性分析和定量计算相结合,可以使决策者减少对以往经验做法的依赖。具体步骤如下:
1)确立评估指标判断矩阵。利用层次分析法确定评估指标体系指标的权重,构建评估指标判断矩阵。在这里,我们选择常用的萨蒂的1~9标度法,如表1所示。
表1 1-9标度

Tab.1 1-9 scale

标度 含义
1 指标i与j相比,同等重要
3 指标i与j相比,前者比后者稍微重要
5 指标i与j相比,前者比后者明显重要
7 指标i与j相比,前者比后者强烈重要
9 指标i与j相比,前者比后者极端重要
2,4,6,8 表示相邻判断的中间值
两两比较构建的矩阵如下
A= a 11 … a 1 n ︙ ⋱ ︙ a n 1 … a n n=(aij)n×n
aij为指标ai与指标aj相比的值;n为对比指标的个数。
2)确定评估指标权重。层次分析法中核心步骤是确定评估指标的权重,有许多方法能够确定最大特征根及其对应的特征向量,这里我们选用方根法。大体步骤如下:
先进行如下计算,Mi= ∏ j = 1 naij,i=1,2,…,n,再计算Mi的n次方根, w - i= M i n,然后再对向量 w -=( w - 1, w - 2,…, w - n)T进行正规化处理,即wi= w - i/ ∑ j = 1 n w - j,则w=(w1,w2,…,wn)T为所求特征向量。最大特征根为λmax=∑ ( A w ) i n w i。
3)一致性检验。在构建判断矩阵的时候,各因素之间不可能完全一致相关,这时候通常要求矩阵的元素基本合理就可以,此时就要进行一致性检验[13]。判断矩阵一致性检验常用的3个指标:一致性指标CI、平均一致性指标RI和随机一致性指标CR。其中,CI=(λmax-n)/(n-1),当CI=0时,λmax=n,判断矩阵具有完全一致性;RI由表2给出,CR=CI/RI。一致性检验一般要求CR<0.10,若CR>0.10,则说明矩阵构造不合理,需要重新构造。
表2 平均随机一致性指标数值

Tab.2 Average random consistency index value

维数 3 4 5 6 7 8 9
RI 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45

3.2 模糊综合评判

在装备综合保障效能评估指标体系中,有一些定性指标,这些指标的评估因人而异,评估结果难免会出现一定的模糊性[14]。利用模糊集合论的相关原理构建评判集合,基于最大隶属原则计算最终得分,来确定科学合理的评判等级,从而将定性分析转化为定量表达,能够保证评估结果更加真实、可信。具体步骤如下:
1)建立因素集与评语集。建立因素集U={u1,u2,…,un}和评语集V={v1,v2,…,vn}。其中,因素集是能够较为全面系统地反映被评估对象的指标因素的集合,通常具有一定的模糊性,可以通过隶属函数进行处理。同时结合装备综合保障实际情况,将评估结果分为五级评语,分别为优秀(v1)、良好(v2)、较好(v3)、一般(v4)、差(v5)。具体如表3所示[15]。
表3 模糊评判评语集

Tab.3 Fuzzy evaluation comment set

评估等级 优秀 良好 较好 一般 差
分值区间 90≤v1≤100 80≤v2<90 70≤v3<80 60≤v4<70 0≤v5<60
2)求解模糊关系矩阵和模糊向量。利用专家打分法对各指标因素进行打分,得到各指标因素之间的模糊关系矩阵Ri,然后计算得到模糊评判向量Bi= W i *·Ri,同理可得总目标模糊关系矩阵R=(B1,B2,…,Bi)T,总目标模糊评估向量B=W0·R。
3)计算最终评估结果G。G=U·V。G值就是评估对象的评估分值,将其代入评语集就能得到评判等级,也就是最终的评估结果。

4 实例分析

本文以某后装保障单位为对象,依据构建的模型对其综合保障效能进行评估,验证该模型的适用性和科学性。

4.1 计算指标体系权重

根据前文构建的模型,通过邀请专家打分的方式以层次分析法计算各指标体系权重。以准则层对目标层权重为示例,建立判断矩阵如下
A= 1 1 2 2 1 3 2 1 3 1 2 1 2 1 3 1 1 4 3 2 4 1
通过Matlab软件进行计算得W(C)=(0.160 3,0.277 6,0.095 3,0.466 8)T,λmax=4.031,CI=0.01,CR=0.012<0.1,满足一致性检验。同理可求得其他指标体系对应的权重,结果表明构建的判断矩阵都具有满意的一致性,具体如表4所示。
表4 指标体系权重

Tab.4 Index system weight

准则层 指标 权重 综合权重
C1
(0.160 3)		 C11 0.255 0 0.040 9
C12 0.165 3 0.026 5
C13 0.471 5 0.075 5
C14 0.108 3 0.017 4
C2
(0.277 6)		 C21 0.367 2 0.101 9
C22 0.109 3 0.030 3
C23 0.189 2 0.052 6
C24 0.334 2 0.092 8
C3
(0.095 3)		 C31 0.088 2 0.008 4
C32 0.139 7 0.013 3
C33 0.183 0 0.017 4
C34 0.309 5 0.029 6
C35 0.279 5 0.026 6
C4
(0.466 8)		 C41 0.073 5 0.034 3
C42 0.370 1 0.172 7
C43 0.237 3 0.110 8
C44 0.080 8 0.037 8
C45 0.093 6 0.043 7
C46 0.144 7 0.067 5

4.2 模糊综合评判

前文建立的评语集分为优秀、良好、较好、一般、差共5类。以保障单位A为例,邀请10名部队专家进行考核打分,对打分结果进行分析统计,如表5所示。
表5 专家打分结果

Tab.5 Expert scoring results

评价指标 评价等级
优秀 良好 较好 一般 差
C1 C11 0.3 0.6 0.1 0 0
C12 0.2 0.4 0.3 0.1 0
C13 0.1 0.5 0.4 0 0
C14 0.2 0.5 0.3 0 0
C2 C21 0 0.5 0.5 0 0
C22 0.1 0.6 0.2 0.1 0
C23 0.3 0.6 0.1 0 0
C24 0 0.6 0.4 0 0.1
C3 C31 0.2 0.4 0.4 0 0
C32 0.1 0.5 0.3 0.1 0
C33 0 0.6 0.2 0.2 0
C34 0.2 0.5 0.2 0.1 0
C35 0.2 0.4 0.3 0.1 0.1
C4 C41 0.1 0.7 0.2 0 0
C42 0.1 0.6 0.3 0 0
C43 0.3 0.4 0.3 0 0
C44 0.2 0.5 0.2 0.1 0
C45 0.2 0.7 0.1 0 0
C46 0.1 0.4 0.5 0 0
1)计算模糊关系矩阵。根据公式Bi= W i *·Ri可得模糊关系矩阵,以C1指标为例,B1=W1·R1=(0.18,0.51,0.29,0.02,0),同理可求得B2、B3、B4,由此可得关于目标层的模糊关系矩阵。
R= B 1 B 2 B 3 B 4= 0.18 0.51 0.29 0.02 0 0.07 0.53 0.36 0.01 0.03 0.15 0.46 0.26 0.11 0.02 0.17 0.53 0.29 0.01 0
2)计算模糊评估向量。根据公式B=W0·R可得模糊评估向量,将其归一化处理得B=(0.14,0.52,0.31,0.02,0.01)。
3)分析评估结果。根据最终的评估结果,该单位装备综合保障效能的评估:优秀比例为0.14,良好比例为0.52,较好比例为0.31,一般比例为0.02,差比例为0.01。依据最大隶属度原则,可以认为该单位装备综合保障效能为良好。

5 结束语

在借鉴以往经验的基础上,结合相关领域专家意见以及装备综合保障特点,构建了装备综合保障效能评估指标体系,然后系统运用层次分析法和模糊综合评判建立模型,减少了决策者主观因素带来的影响。通过实例分析,较好地评估了模型的合理性和适用性。研究内容能够较好地解决评估问题的模糊性问题,从整体上把握和了解制约装备综合保障效能的因素,为解决装备综合保障效能突出难题提供了一个可靠的途径。此外,装备综合保障效能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、保障技术的发展做出相应的调整,才能更好地为决策者开展装备保障建设提供理论支撑和方法指导。

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