基于模糊層次分析法的戰(zhàn)役情報效能評估

余 力，岳振軍

（解放軍理工大學(xué)，江蘇 南京 211101）

軍事情報是對獲取的軍事斗爭所需求的情況進(jìn)行分析判斷的成果，是籌劃和指導(dǎo)戰(zhàn)爭及指揮作戰(zhàn)的重要依據(jù)[1]。正確的軍事行動有賴于正確的決策，而正確的決策來源于準(zhǔn)確及時的情報。準(zhǔn)確及時的情報可以減少敵情和作戰(zhàn)環(huán)境的不確定性，降低決策風(fēng)險，幫助指揮員作出最優(yōu)決策。

戰(zhàn)役情報是指組織實施戰(zhàn)役所需的情報，是戰(zhàn)役指揮員了解戰(zhàn)區(qū)環(huán)境、判斷敵情、定下決心、把握戰(zhàn)場態(tài)勢、組織各種支援的保障條件。一般來說，戰(zhàn)役情報包括作戰(zhàn)區(qū)域內(nèi)敵軍的兵力、編成、番號、部署、裝備、戰(zhàn)斗力、行動企圖、指揮官特點、后勤補(bǔ)給以及作戰(zhàn)地形、氣象（水文）等方面的情況[1]。

戰(zhàn)役情報的效能是某一份情報或某一情報集對于特定戰(zhàn)役的支持力度，即對作戰(zhàn)進(jìn)程和結(jié)局產(chǎn)生有利作用的程度以及滿足預(yù)期軍事任務(wù)目標(biāo)的程度度量。戰(zhàn)役情報的效能是通過戰(zhàn)役這一軍事活動體系而提出來的，表現(xiàn)為保障和支持某些軍事活動的效能指標(biāo)。對包括戰(zhàn)役情報在內(nèi)的軍事情報進(jìn)行客觀準(zhǔn)確的效能評估，有助于增強(qiáng)情報工作的針對性，優(yōu)化情報工作流程和資源配置，調(diào)動情報人員的積極性和主觀能動性,更有助于輔助決策，使指揮員的各類決策趨于科學(xué)化、合理化，最終提高軍事行動效能。

1 戰(zhàn)役情報效能評估指標(biāo)體系的建立

1.1 評估指標(biāo)體系的建立

根據(jù)戰(zhàn)役情報在戰(zhàn)役中的作用，收集整理相關(guān)資料及專家咨詢，擬定戰(zhàn)役情報效能評估指標(biāo)體系如圖1所示。

圖1 戰(zhàn)役情報效能評估指標(biāo)體系

1.2 指標(biāo)體系的權(quán)重計算

1.2.1 權(quán)重計算

在確定各指標(biāo)相對權(quán)重時主要采用專家打分法，立足于軍事情報專家及軍事指揮員對各準(zhǔn)則的自我理解之上，因此，客觀上必然存在一定的誤差。為了較為客觀準(zhǔn)確地得出調(diào)查的結(jié)論，找出調(diào)查數(shù)據(jù)的規(guī)律，采用集中趨勢的有關(guān)原理進(jìn)行統(tǒng)計分析[2]?，F(xiàn)以一級指標(biāo)層的數(shù)值統(tǒng)計進(jìn)行眾值計算的簡單介紹，根據(jù)專家打分結(jié)果，獲知戰(zhàn)場態(tài)勢以輔助決策判斷的效能A1相對于提供系統(tǒng)資料以保障作戰(zhàn)需要的效能A2的重要性δA1,A2的數(shù)據(jù)統(tǒng)計表如表1所示。

表1 A1相對于A2的重要性δA1,A2的數(shù)據(jù)統(tǒng)計表

從表1可以看出，打1分的有3人，打2分的有5人，打3分的有5人，其余分值的數(shù)量較小。打1～3分的人數(shù)為13個，占專家總數(shù)的86.7%，表明大多數(shù)專家的意見趨于一致，根據(jù)眾值的確定原則，認(rèn)為該組數(shù)據(jù)的眾值在1～3之間，那么A1相對于A2的重要性，即

同理可依次得出，δA1,A3,δA3,A1,δA2,A3,δA3,A2，并且有，由此，可得出一級指標(biāo)層的判斷矩陣。

1.2.2 指標(biāo)權(quán)重的確定

確定下一層次因素對上一層次因素的權(quán)重分配,構(gòu)成因素權(quán)重集W:

根據(jù)權(quán)重計算結(jié)果得出的一系列判斷矩陣，可以采用層次分析法（AHP）來確定各層指標(biāo)的權(quán)重，具體計算方法見文獻(xiàn)[3]。

2 戰(zhàn)役情報效能模糊綜合評價

所謂模糊綜合評價就是以模糊數(shù)學(xué)理論為基礎(chǔ)，應(yīng)用模糊關(guān)系合成的原理，將一些邊界不清不容易定量的因素定量化，進(jìn)行綜合評價的一種方法[4]。它通過構(gòu)造等級模糊子集把反應(yīng)被評價事物的模糊指標(biāo)進(jìn)行量化（即確定隸屬度），然后利用模糊變換原理對各指標(biāo)綜合。一般情況下，按以下基本程序進(jìn)行。

2.1 確定評價對象的多層結(jié)構(gòu)評估指標(biāo)集：

如圖1所示，評價對象的指標(biāo)集為A={A1,A2,… ,AN1}。其中，N1表示第一級指標(biāo)個數(shù)；Ai= {Ai1,Ai2,… ,AiN2},其中，N2表示第i個一級指標(biāo)下的二級指標(biāo)個數(shù)。

2.2 確定評語等級論域：

因為所建立的指標(biāo)不能用準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)表達(dá)式來表達(dá)，所以在此運(yùn)用專家的評語來表述指標(biāo)值。評語等級集合可表示為V= {V1,V2,… ,Vp}，p是評語的等級數(shù)，每一個等級可對應(yīng)一個模糊子集。一般地，評價等級數(shù)p取[3，7]中的整數(shù)。若p過大，則語言難以描述且不容易判斷等級歸屬；若p過小，則會造成評價的準(zhǔn)確性不高。在此，根據(jù)戰(zhàn)役情報特點，評語等級論域取V={特別重要，重要，比較重要，一般重要，不重要}。

2.3 進(jìn)行單因素評價，建立模糊關(guān)系評估矩陣。

這里，rjk表示單獨考慮第i個因素中的第j個子因素對第k個評語等級的隸屬度。

這里，rik表示單獨考慮第i個因素對第k個評語等級的隸屬度。

隸屬度的求法有等級比重法、隸屬函數(shù)法、頻率法、專家評判法等。在這里采用專家評判法，即邀請多位專家對某特定戰(zhàn)役情報的效能依據(jù)評價集的p個等級進(jìn)行評定，將結(jié)果填入相關(guān)專家評審表，最后計算出各指標(biāo)的模糊評價集為：，其中，r1～rp依次為該指標(biāo)對于指標(biāo)集第1項至第p項的相對頻率（即隸屬度）。

2.4 模糊層次運(yùn)算

利用合適的合成算子將權(quán)向量 W 與合成得到戰(zhàn)役情報效能的模糊綜合評價結(jié)果向量。

其中，“?”為模糊矩陣合成算子，針對不同形式，對應(yīng)不同的使用范圍。一般選用四種算子：主因素決定型(M∧∨,),主因素突出型(M∨·,)，不均衡平均型M(∧,⊕)和加權(quán)平均型M(·,⊕)。加權(quán)平均型對所有因素依權(quán)重大小均衡兼顧，針對情報效能評估的特點，不妨采用加權(quán)平均型算子(M⊕·,)，即

式中，bj(j=1 ,2,… ,p)表示戰(zhàn)役情報的綜合效能從整體上看對Vj等級模糊子集的隸屬程度。

對于多個層次的評估，采用從低層到高層逐層計算的方法即可求出最終評價結(jié)果。

2.5 對模糊綜合評價結(jié)果向量進(jìn)行分析

模糊綜合評價的結(jié)果是被評對象對各等級模糊子集的隸屬度，表現(xiàn)為一個模糊向量，而不是一個點值，因而它能提供的信息比其他方法更豐富。然而，若對多個對象進(jìn)行比較排序，就需要進(jìn)一步處理模糊綜合評價結(jié)果向量。對模糊評價結(jié)果的分析常用的方法有最大隸屬度原則、最大接近度原則、加權(quán)平均原則、模糊向量單值化等。

3 應(yīng)用實例

3.1 確立各指標(biāo)的權(quán)重集

結(jié)合眾值計算方法和層次分析法，得出一級指標(biāo)層相對于目標(biāo)層的權(quán)重集W=(w1,w2,w3)，即wi(i= 1 ,2,3)表示A1，A2，A3對A的權(quán)重。同理得出，二級指標(biāo)層相對于一級指標(biāo)層的權(quán)重集：

wij表示指標(biāo)Aij對準(zhǔn)則Ai的權(quán)重。

例如評估某個戰(zhàn)役情報集的綜合效能，根據(jù)某專家組的打分情況，并按照以上方法，得出下列權(quán)重集：W= ( 0.45,0.30,0.25),W1= ( 0.26,0.21,0.25,0.28),W2= ( 0.33,0.34,0.33),W3= ( 0.40,0.30,0.30)。

3.2 建立單指標(biāo)評判矩陣

對專家打分結(jié)果采用模糊統(tǒng)計方法來確定各個指標(biāo)屬于不同評判等級的程度，并構(gòu)成相應(yīng)的模糊評判矩陣。令（其中N為專家人數(shù)，xijp為因素Aij被評為vp的次數(shù)），詳見表2。

表2 二級指標(biāo)的統(tǒng)計

根據(jù)多層次模糊綜合評價模型，對戰(zhàn)役情報效能評估體系各層由下向上逐層進(jìn)行計算。

如 A1的單級評價值矩陣1，采用常規(guī)矩陣乘規(guī)則，有：

3.3 求得戰(zhàn)役情報效能評估結(jié)果

由此可見，該專家組認(rèn)為此戰(zhàn)役情報集特別重要的程度為0.4499，認(rèn)為重要的程度為0.3131，認(rèn)為比較重要的程度為 0.1582，認(rèn)為一般重要的程度為0.0613，認(rèn)為不重要的程度為 0.0175。根據(jù)最大隸屬度原則，認(rèn)為該戰(zhàn)役情報集對戰(zhàn)役目的的實現(xiàn)作用特別重要。

4 結(jié)束語

模糊層次分析法具有較高的科學(xué)性和客觀性，計算方法簡單、使用方便。因而運(yùn)用模糊層次分析法對戰(zhàn)役情報效能進(jìn)行評估是一種可行的方法，對于衡量某特定情報集在戰(zhàn)役中的支持力度具有一定的參考價值。然而，提出的評估指標(biāo)體系還需在實踐中不斷地調(diào)整和完善，確保評估結(jié)果的科學(xué)性和有效性。

[1]閆晉中.軍事情報學(xué)[M].北京：時事出版社，2003.

[2]楊國良.統(tǒng)計學(xué)原理[M].重慶：重慶大學(xué)出版社，2006.

[3]許樹柏.層次分析法原理[M].天津：天津大學(xué)出版社，1988.

[4]葉義成，柯麗華，黃德育.系統(tǒng)綜合評價技術(shù)及其應(yīng)用[M].北京：冶金工業(yè)出版社，2006.

[5]馬茂冬，韓堯，張倩.基于模糊層次分析法的應(yīng)急能力評估方法探討[J].中國安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù)，2009，5（2）：98-102.