Development Strategy Analysis and Evaluation of Intelligent Equipment System Based on SWOT Entropy Method

DOU Chao-yong; GU Ping

doi:10.3969/j.issn.1673-3819.2021.04.007

Command Control and Simulation >

2021 , Vol. 43 >Issue 4: 32 - 36

DOI: https://doi.org/10.3969/j.issn.1673-3819.2021.04.007

Theory & Research

Development Strategy Analysis and Evaluation of Intelligent Equipment System Based on SWOT Entropy Method

DOU Chao-yong ¹^,² ,
GU Ping ¹

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1. Army Engineering University Shijiazhuang Campus, Shijiazhuang 050003
2. Unit 73087 of PLA, Xuzhou 221000, China

Received date: 2020-12-24

Revised date: 2021-03-09

Online published: 2022-05-20

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Abstract

In the process of analyzing and evaluating the development strategy of intelligent equipment system, aiming at the problems of inaccurate qualitative analysis and incomplete quantitative analysis, the internal and external environment of the development of intelligent equipment system is firstly analyzed, and the influencing factors of the development of intelligent equipment system are obtained and numbered. Then the SWOT model is constructed to obtain the development strategy of intelligent equipment system. Finally, the entropy model is constructed to obtain the ranking of the influence degree of the development strategy of intelligent equipment system. By adopting SWOT analysis evaluation method of entropy value method, the comprehensive analysis of development strategy on the basis of intelligent equipment system, reduce its reliance on weight and increase the difference degree of evaluation index weight, reduce the inevitable in the process of analysis and evaluation of human subjective influence, equipped with intelligent system development strategy to provide for a more scientific method, as well as under the new system of intelligent equipment system to provide reference for the establishment of development strategy.

Key words： intelligent; equipment system; SWOT; entropy value method; analysis and evaluation

Cite this article

DOU Chao-yong , GU Ping . Development Strategy Analysis and Evaluation of Intelligent Equipment System Based on SWOT Entropy Method[J]. Command Control and Simulation, 2021 , 43(4) : 32 -36 . DOI: 10.3969/j.issn.1673-3819.2021.04.007

装备体系是由功能上相互关联的各种类、系列装备构成的整体^[1]。智能化是指由现代通信与信息技术、计算机网络技术、行业技术、智能控制技术汇集而成的针对某一个方面的应用,所以这里把智能化装备体系定义为由现代通信与信息技术、计算机网络技术、行业技术、智能控制技术汇集而成的功能上相互关联的各种类、各系列装备构成的整体。

根据部队改革调整后明确的作战任务和作战样式,以及现代化战争不断由机械化、信息化向智能化愈演愈烈的发展趋势,对智能化装备体系发展的研究迫在眉睫。然而,定性分析法如SWOT分析法虽然能够分析出发展的方向,但具体各个发展方向的权重很难有一个客观、精确的体现,且其数据来源主要靠调查问卷等方法,受填写问卷人员认知水平等主观因素影响较大;定量分析法如QSPM矩阵分析法虽然能够客观、精确地分析出每种策略的权重,但其分析往往是在固定模型下依据已有数据的客观分析,对于一些新生或新兴事物的分析缺少创新的想法和观点,从而容易导致分析得出的结果不够全面。所以,利用SWOT-熵值法模型对智能化装备体系发展战略进行定性分析和定量评估,弥补了定性分析不够精确和定量分析不够全面的缺点,帮助我们更加科学合理地分析其发展优势、劣势和机会、威胁,为制定智能化装备体系发展战略提供参考。

1 智能化装备体系发展战略分析

1.1 智能化装备体系发展影响因素分析

SWOT分析理论最早是由美国哈佛大学管理学教授E.P.Learned在20世纪60年代提出^[2]。SWOT分析法又称态势分析法,主要用于战略环境分析。其基本要素包括4类:研究对象内在条件的优势(Strengths,S)和劣势(Weaknesses,W)与研究对象外部环境的机会(Opportunities,O)和威胁(Threats,T)。SWOT分析法的思路是通过调查问卷等方式将研究对象的优势、劣势、机会和威胁列举出来,然后利用机会、威胁等外部环境因素对优势、劣势等内在条件因素进行综合评估、分析,根据研究结论制定或者调整发展战略和规划^[3],具体逻辑关系如图1所示。

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图1 SWOT逻辑关系图

对智能化装备体系发展影响因素的分析是制定智能化装备体系发展战略的前提和基础,全面、准确地分析可以使智能化装备体系发展战略的制定更加科学、合理。通过问卷调查的方式分别从智能化装备体系发展内部条件的优势与劣势和外部环境的机会与威胁四个方面分析智能化装备体系发展的影响因素^[4-5],并对其进行编号,见表1。

表1 智能化装备体系发展影响因素及编号

	影响因素	编号		影响因素	编号
优势S	随着军队改革不断深入,部队装备机械化已基本实现	S₁	机会O	国家政策大力支持,为部队智能化装备体系发展带来重要契机	O₁
	部队装备信息基础设施逐步完备,为智能化装备发展提供硬件支持	S₂		智能化的发展趋势愈演愈烈,极大促进了部队智能化装备体系的发展	O₂
	装备保障人员的素质进一步提高,为智能化装备发展提供人才支持	S₃		大数据、5G等技术理念在装备指挥和决策方面的应用,为提升战场指挥决策能力提供了途径	O₃
	部队跨区机动作战的能力提升的要求不断提升	S₄		经济发展迅速和国防经费投入增加,为智能化装备体系发展提供经济基础	O₄
	大数据、5G等技术理念让战场感知透明化,促使武器装备的智能化	S₅		无人自主平台覆盖范围越来越广,促进部队装备不断智能化	O₅
劣势W	现有装备信息负荷严重超载	W₁	威胁T	科技强国对我军智能化技术的打压和封锁	T₁
	现有装备信息传输能力严重超限,严重影响部队作战指挥	W₂		太空、两极等极端环境对装备智能化的严重挑战	T₂
	战场态势感知缓慢,战场感知度和灵敏度严重受限	W₃		网络攻击、电磁攻击等新生攻击方式给装备智能化带来威胁	T₃
	现代化战争节奏不断加快,战场快速指挥控制能力不足	W₄		人才的重要性愈加凸显,导致人才竞争的不断加剧	T₄
	装备在应对电磁、网络等新生武器的抗毁、止损能力不足	W₅		信息网络安全问题日益突出,给部队装备智能化带来重大挑战	T₅

1.2 SWOT模型的构建

在对智能化装备体系发展影响因素分析的基础上,将智能化装备体系发展的内部优势和劣势与和外部机会和威胁因素进行组合分析,最终得出各个组合相对应的指导战略,见表2。

表2 智能化装备体系发展战略SWOT矩阵

	优势S	劣势W
	SO	WO
机会O	SO₁在现有装备的基础上全面收集数据信息,为大数据、5G等技术的应用创造条件	WO₁及时淘汰更新老旧装备
	SO₂以“+智能”的改进模式对现有指挥控制系统进行升级	WO₂以大数据、5G等技术为手段提高战场感知透明度
	ST	WT
威胁T	ST₁提高对网络攻击、电磁攻击等新生攻击方式的抗打击能力	WT₁针对新的作战环境,创新作战模式
	ST₂注重智能化专业人才的培养	WT₂严格保密制度,守住保密安全底线

1.3 熵值法模型的构建

在SWOT分析的基础上,对智能化装备体系发展战略进行基于熵值法的战略分析,可以弥补SWOT等定性分析工具在决策时的缺陷,降低其对主观权重的依赖性,从而在考虑了模型特性的前提下,增加对指标差异程度的评价权重,减少了一般模型分析与评估过程中不可避免的人为主观影响^[6-7]。

1.3.1 熵值法原理

设有m个待评方案,n项评价指标,形成原始指标数据矩阵X=(x_ij)_m_×_n,对于某项指标,指标值x_ij的差距越大,则该指标在综合评价中所起的作用越大;如果某项指标的指标值全部相等,则该指标在综合评价中不起作用。在信息论中信息熵表示系统的有序程度,一个系统的有序度越高,则信息熵越大,反之,一个系统的无序程度越高,则信息熵越小^[8]。所以根据各项指标值的差异程度,利用信息熵这个工具,计算出各指标的权重,为多指标综合评价提供依据。

本文在对各战略的吸引力打分时都统一为0~10分,用数值的大小表示吸引程度的大小,具体含义如表3所示。

表3 吸引力数值含义

评分	含义
10	吸引力非常明显
8	吸引力很明显
5	吸引力一般
3	吸引力不明显
0	没有吸引力

1.3.2 参数计算

1)在第j个方案中第i项指标的比重P_ij

(1)p_ij=

x i j ∑ j = 1 m x i j

2)第i项指标的熵值e_i

(2)e_i=-k

∑ j = 1 m

p_ijln p_ij

其中,k>0,ln为自然对数,e_i≥0。如果每项指标的指标值全部相等,那么

(3)p_ij=

x i j ∑ j = 1 m x i j

1 m

此时e_i取极大值,即

(4)e_i=-k

∑ j = 1 m

p_ijln p_ij=kln m

于是有k=1/ln m,0≤e_i≤1。

3)第i项指标的差异性系数g_i

(5)g_i=1-e_i

4)第i项指标的熵权a_i

(6)a_i=

g i ∑ i = 1 n g i

5)第i项指标的加权值v_i

(7)v_i=AS×a_i

将智能化装备体系发展相应的关键因素和发展战略置于表格,并采用德尔菲法进行吸引力评分(AS)的确定,然后分别计算各个影响因素和发展战略的比重(P_ij)、熵值(e_i)、熵权(a_i)、加权值(v_i),最后得出各智能化装备体系发展战略的总加权值(TASS),具体数值如表4所示。

表4 基于熵值法的智能化装备体系发展战略评价矩阵

	SO₁		SO₂		WO₁	WO₂		ST₁		ST₂	WT₁		WT₂		SO₁	SO₂	WO₁		WO₂		ST₁	ST₂		WT₁		WT₂
	吸引力AS														比重P_ij
S₁	5		7		5	5		3		3	5		1		0.15	0.21	0.15		0.15		0.09	0.09		0.15		0.03
S₂	7		9		5	7		7		5	7		5		0.13	0.17	0.10		0.13		0.13	0.10		0.13		0.10
S₃	7		9		6	7		7		7	7		6		0.13	0.16	0.11		0.13		0.13	0.13		0.13		0.11
S₄	1		1		1	1		1		6	5		1		0.06	0.06	0.06		0.06		0.06	0.35		0.29		0.06
S₅	9		5		1	9		5		6	7		6		0.19	0.10	0.02		0.19		0.10	0.13		0.15		0.13
W₁	1		7		9	5		1		1	5		3		0.03	0.22	0.28		0.16		0.03	0.03		0.16		0.09
W₂	1		7		9	5		1		1	5		3		0.03	0.22	0.28		0.16		0.03	0.03		0.16		0.09
W₃	3		1		5	7		1		1	5		5		0.11	0.04	0.18		0.25		0.04	0.04		0.18		0.18
W₄	5		6		7	5		5		1	7		5		0.12	0.15	0.17		0.12		0.12	0.02		0.17		0.12
W₅	1		7		7	1		10		1	7		7		0.02	0.17	0.17		0.02		0.24	0.02		0.17		0.17
O₁	7		9		9	7		7		7	7		7		0.12	0.15	0.15		0.12		0.12	0.12		0.12		0.12
O₂	7		7		9	7		7		7	7		7		0.12	0.12	0.16		0.12		0.12	0.12		0.12		0.12
O₃	10		9		7	9		7		7	7		7		0.16	0.14	0.11		0.14		0.11	0.11		0.11		0.11
O₄	7		9		7	7		7		7	7		7		0.12	0.16	0.12		0.12		0.12	0.12		0.12		0.12
O₅	9		7		7	7		7		7	7		7		0.16	0.12	0.12		0.12		0.12	0.12		0.12		0.12
T₁	7		5		3	3		7		6	5		7		0.16	0.12	0.07		0.07		0.16	0.14		0.12		0.16
T₂	1		5		7	1		7		1	9		5		0.03	0.14	0.19		0.03		0.19	0.03		0.25		0.14
T₃	1		7		7	1		10		1	1		5		0.03	0.21	0.21		0.03		0.30	0.03		0.03		0.15
T₄	7		7		3	5		7		8	5		3		0.16	0.16	0.07		0.11		0.16	0.18		0.11		0.07
T₅	7		7		5	7		7		6	5		9		0.13	0.13	0.09		0.13		0.13	0.11		0.09		0.17
		熵值e_i		差异性系数g_i			熵权a_i		SO₁			SO₂		WO₁		WO₂		ST₁		ST₂			WT₁		WT₂
		熵值e_i		差异性系数g_i			熵权a_i		加权值v_i
S₁		0.95		0.05			0.04		0.20			0.28		0.20		0.20		0.12		0.12			0.20		0.04
S₂		0.99		0.01			0.01		0.07			0.09		0.05		0.07		0.07		0.05			0.07		0.05
S₃		1.00		0.00			0.00		0.00			0.00		0.00		0.00		0.00		0.00			0.00		0.00
S₄		0.83		0.17			0.15		0.15			0.15		0.15		0.15		0.15		0.90			0.75		0.15
S₅		0.95		0.05			0.04		0.36			0.20		0.04		0.36		0.20		0.24			0.28		0.24
W₁		0.87		0.13			0.11		0.11			0.77		0.99		0.55		0.11		0.11			0.55		0.33
W₂		0.87		0.13			0.11		0.11			0.77		0.99		0.55		0.11		0.11			0.55		0.33
W₃		0.90		0.10			0.09		0.27			0.09		0.45		0.63		0.09		0.09			0.45		0.45
W₄		0.96		0.04			0.03		0.15			0.18		0.21		0.15		0.15		0.03			0.21		0.15
W₅		0.88		0.12			0.11		0.11			0.77		0.77		0.11		1.10		0.11			0.77		0.77
O₁		1.00		0.00			0.00		0.00			0.00		0.00		0.00		0.00		0.00			0.00		0.00
O₂		1.00		0.00			0.00		0.00			0.00		0.00		0.00		0.00		0.00			0.00		0.00
O₃		0.99		0.01			0.00		0.00			0.00		0.00		0.00		0.00		0.00			0.00		0.00
O₄		1.00		0.00			0.00		0.00			0.00		0.00		0.00		0.00		0.00			0.00		0.00
O₅		1.00		0.00			0.00		0.00			0.00		0.00		0.00		0.00		0.00			0.00		0.00
T₁		0.98		0.02			0.02		0.14			0.10		0.06		0.06		0.14		0.12			0.10		0.14
T₂		0.88		0.12			0.10		0.10			0.50		0.70		0.10		0.70		0.10			0.90		0.50
T₃		0.83		0.17			0.15		0.15			1.05		1.05		0.15		1.50		0.15			0.15		0.75
T₄		0.97		0.03			0.02		0.14			0.14		0.06		0.10		0.14		0.16			0.10		0.06
T₅		0.99		0.01			0.01		0.07			0.07		0.05		0.07		0.07		0.06			0.05		0.09
总计		18.84		1.16			1.00		2.13			5.16		5.77		3.25		4.65		2.35			5.13		4.05

1.3.3 结果分析

由基于熵值法的智能化装备体系发展战略评价矩阵可以得出8种战略总的评价结果,如表5所示。

表5 基于熵值法的智能化装备体系发展战略影响度排序

方案	SO₁	SO₂	WO₁	WO₂	ST₁	ST₂	WT₁	WT₂
TASS	2.13	5.16	5.77	3.25	4.65	2.35	5.13	4.05
排名	8	2	1	6	4	7	3	5

2 智能化装备体系发展战略制定

通过以上分析,具体应做好以下几个方面的问题:

1)提高广泛收集数据信息的能力:智能化装备体系比机械化装备体系和信息化装备体系更加依赖于数据信息,数据信息就像是智能化的“燃料”,只有保证收集数据信息的全面性和准确性,才能确保智能化真正达到“智”的要求。

2)提高分析、处理大数据的能力:智能化装备提升装备体系能力的一个重要手段就是通过计算机超高速计算、分析和处理大数据,增强人在作战中的“智能”,从而提升装备体系的信息处理能力。

3)提高智能辅助指挥决策的能力:在大数据、5G等先进技术广泛应用于武器装备的背景下,战场态势越来越趋于透明化,此时战场指挥员的信息分析与处理能力成为影响战争胜负的关键因素。智能化装备拥有远超于人的数据存储、搜索和计算能力,并且在数据库足够大以后,其分析判断能力也会逐步增强,这些优势刚好可以弥补战场指挥员在相应方面的不足,成为智能化装备体系的必备能力。

4)提高快速适应复杂环境的能力:每一次作战领域的拓展都会给作战样式和装备发展体系带来巨大改变。两极、网络、电磁等新的作战环境打破了传统的作战理念和作战样式,比对手更快适应新作战环境的装备体系可以为战争带来巨大优势。

5)提高智能化平台攻防的能力:智能化平台的不断发展催生了针对智能化平台打击的武器,作战理念和作战样式也随之改变。所以,智能化装备体系在制定发展战略的时候就要把如何应对智能化平台打击武器作为一个重要方面加以考虑。

3 结束语

本文在分析新体制下智能化装备体系发展影响因素基础上,构建了智能化装备体系发展战略SWOT矩阵,剖析了智能化装备体系发展内部的优势和劣势与外部的机会和威胁,得到了相应的智能化装备体系发展策略,并通过基于熵值法模型对智能化装备体系发展策略进行评估,得到了既考虑智能化装备体系发展特点又兼顾指标差异程度的发展战略,对智能化装备体系发展战略的制定具有重要指导作用。

References

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