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    基于群體共識達成法的兵棋推演規(guī)則優(yōu)化方法

    2016-07-07 06:45:34楊明宇盈世勇
    裝甲兵工程學院學報 2016年3期
    關鍵詞:優(yōu)化方法

    吳 堅, 閆 科, 閆 麗, 楊明宇, 盈世勇

    (1. 武警后勤學院后勤機關工作系, 天津 300309; 2. 石家莊陸軍指揮學院軍隊指揮系, 河北 石家莊 050084;3. 石家莊信息工程職業(yè)學院組宣部, 河北 石家莊 050035)

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    基于群體共識達成法的兵棋推演規(guī)則優(yōu)化方法

    吳堅1, 閆科2, 閆麗3, 楊明宇1, 盈世勇1

    (1. 武警后勤學院后勤機關工作系, 天津 300309; 2. 石家莊陸軍指揮學院軍隊指揮系, 河北 石家莊 050084;3. 石家莊信息工程職業(yè)學院組宣部, 河北 石家莊 050035)

    摘要:為了開發(fā)科學實用的兵棋系統(tǒng),必須對兵棋推演規(guī)則不斷進行優(yōu)化。為此,引入群體共識達成法,將專家的優(yōu)化提案進行量化分析,利用關聯(lián)矩陣法對提案進行評價分析,以達成對規(guī)則內(nèi)容優(yōu)化的共識。最后,以陸軍戰(zhàn)術級兵棋的通信推演規(guī)則優(yōu)化為例對該方法進行了驗證,結(jié)果表明:該方法能準確地確定優(yōu)化方向,極大地提高了優(yōu)化效率,為兵棋推演規(guī)則優(yōu)化的深入研究提供了一種有效的量化分析手段。

    關鍵詞:群體共識達成法; 兵棋推演規(guī)則; 優(yōu)化方法

    兵棋專指有規(guī)范的棋盤、棋子和推演規(guī)則的手工或電腦兵棋[1]。它被廣泛用于軍事理論的學習,新戰(zhàn)法的研究與創(chuàng)新,以及軍事行動、裝備體系方案的推演與驗證。其中,兵棋推演規(guī)則是兵棋設計的核心內(nèi)容,直接影響著兵棋推演的組織模式和最終推演結(jié)果,可用于評判執(zhí)行軍事行動的可行性與完成效果、采取軍事行動后對武器裝備的作用效果以及武器裝備的效能評估[2]。兵棋推演規(guī)則主要包括推演流程和裁決行動:推演流程是指確定兵棋推演的先后步驟,主要由一系列有序發(fā)生的軍事行動構(gòu)成;裁決行動是指對影響軍事行動的要素及其行動作用結(jié)果的裁定,主要由要素分析及其裁決行動的量表(作用等級表、作用結(jié)果表、作用結(jié)果修正表)構(gòu)成。

    1兵棋推演規(guī)則優(yōu)化過程中的問題

    由于兵棋的完善是一個依據(jù)實戰(zhàn)和訓練數(shù)據(jù)不斷自我演進的過程,因此兵棋推演規(guī)則作為其核心內(nèi)容也要不斷地進行優(yōu)化[3]。兵棋推演規(guī)則優(yōu)化是要根據(jù)新的實戰(zhàn)和訓練數(shù)據(jù),調(diào)整修正原有兵棋推演規(guī)則中的軍事行動構(gòu)成、行動要素和量表指標等內(nèi)容。目前,兵棋推演規(guī)則優(yōu)化主要是根據(jù)研究人員的判斷對這些內(nèi)容進行單項或多項調(diào)整修正,再代入數(shù)據(jù)進行驗證,由于個人判斷易出現(xiàn)偏差,因此這樣的優(yōu)化方法效率低下。另外,還可以邀請專家組對兵棋的優(yōu)化內(nèi)容進行評議,在專家提案的基礎上確定優(yōu)化內(nèi)容,調(diào)整修正后再代入數(shù)據(jù)進行驗證,這樣可以大大提高優(yōu)化的效率。但專家提案往往意見不一致,這就要求對提案進行優(yōu)選,因此,兵棋推演規(guī)則優(yōu)化的首要問題是確定優(yōu)化的最佳方案。為此,筆者引入群體共識達成法加以解決。

    2群體共識達成法簡介

    群體共識達成法是綜合集成研討廳方法論中分析復雜問題最有效的方法。群體共識達成是指經(jīng)過問題分解和分析,對專家形成的各種意見和提案達成決策共識的過程[4]。群體共識達成過程可視為同步1—異步—同步2的研討流程,群體共識則分為提案共識與決策共識,其中:提案共識形成于同步1階段;決策共識形成于同步2階段;在同步1與同步2之間的異步階段,專家主要調(diào)用各類工具對某些共識和假設進行分析和驗證,以調(diào)整提案內(nèi)容(主張和態(tài)度);最終,依據(jù)決策共識形成群體共識結(jié)論。群體共識達成過程如圖1所示。

    圖1群體共識達成過程

    應用群體共識達成法進行兵棋推演規(guī)則的優(yōu)化,主要是解決兵棋推演規(guī)則的優(yōu)化方向問題,具體為解決群體共識達成過程中的2個問題:提案共識和決策共識。利用提案共識涌現(xiàn)圖(ConsensusBuildingGraph,CBG)[5]及其信息表、提案主張共識分析表量化分析專家的提案內(nèi)容,得到結(jié)論提案C,將C重新編序為提案共識A,設定評價指標x1,x2,…,xm,采用關聯(lián)矩陣法對A的價值V進行評價分析,獲得A的最優(yōu)選擇或排序,以達成決策共識。

    3基于群體共識達成法的兵棋推演規(guī)則優(yōu)化步驟

    3.1達成提案共識

    提案共識形成于頭腦風暴式的兵棋推演規(guī)則的分析研討中,專家要么提出主張,要么對已有主張表明態(tài)度,從而構(gòu)成一個“專家”與“主張”間的映射視圖,可用CBG來描述這種映射關系。

    3.1.1應用CBG描述專家主張

    CBG是一個三元組(E,C,R)[6],如圖2所示,其中:E={e1,e2,…,ei},i≥2,為專家節(jié)點有限集合,元素ei表示參與研討的第i個專家;C={c1,c2,…,cj},j≥1,為主張節(jié)點有限集合,元素cj表示群體研討過程中提出的第j個主張;R為有序?qū)希豶ij=〈ei,cj〉為一個卡氏積E×C的多重子集,表示專家ei對主張cj的態(tài)度,其權(quán)值為W(rij)=αi×vij,其中vij為專家ei對主張cj的模態(tài)值(若專家對主張表示肯定,則vij=1;若表示否定,則vij=-1),αi為專家ei的信任值(資深業(yè)務領域?qū)<屹x值為3,業(yè)務領域?qū)<屹x值為2,非業(yè)務領域?qū)<屹x值為1)。

    圖2CBG示意圖

    3.1.2分析CBG獲取提案共識

    為了獲取有效的提案共識,還需要在CBG及其信息表的基礎上,進一步分析計算cj的主張關注值、主張權(quán)威值和主張共識值,并通過設定閾值η提取有效主張,形成結(jié)論提案C={c1,c2,…,ck}(k≥2),將指標值列于提案主張共識分析表中。主張關注值、主張權(quán)威值、主張共識值計算公式和閾值η設置規(guī)則如下:

    主張關注值為

    (1)

    式中:ID(cj)表示CBG中到達cj的有向線段總數(shù)。

    主張權(quán)威值為

    (2)

    主張共識值為

    (3)

    閾值η設置規(guī)則:Co(cj),We(cj),Cs(cj)≥η的基準值,則為有效主張;反之,則為無效主張。依據(jù)大量兵棋規(guī)則分析的經(jīng)驗,η的設定應遵循“評判關注,注重權(quán)威”的原則,即有關注的主張才進行評判,對主張的權(quán)威性和共識性要注重發(fā)揮權(quán)威專家的作用,輔以參考其他專家的意見。因此,Co(cj)中的η≥1體現(xiàn)為有關注才有效;We(cj)和Cs(cj)中的η≥2體現(xiàn)為注重權(quán)威專家的態(tài)度,只有在權(quán)威專家的態(tài)度與大多數(shù)專家意見不一致時,才可能影響其對主張的態(tài)度。

    3.2達成決策共識

    決策共識是專家組對提案共識進行進一步分析論證,從中選出最佳方案,或?qū)μ岚高M行排序[7]。通常采用關聯(lián)矩陣法對提案共識A進行評價分析,其基本原理如下:

    設A1,A2,…,Ak為k個提案共識(將結(jié)論提案C進行重新編序),x={x1,x2,…,xm}為A的m個評價指標,w={w1,w2,…,wm}為評價指標對應的權(quán)重,r={r1,r2,…,rm}為指標重要度,h={h1,h2,…,hm}為r的基準化值,vk1,vk2,…,vkm為Ak關于m個評價指標的價值評定量,則提案共識Ak的價值評定綜合評分值vAk可利用加權(quán)和得到,并用關聯(lián)矩陣進行表示。

    3.2.1判別評價指標的重要性

    評價指標的重要性可應用KLEE法(古林法)[8]進行判別,具體步驟如下:

    1)將提案的評價指標x以任意順序排列,并設置相關的重要度r、基準化值h和權(quán)重w;

    2)按從下至上的順序依次比較相鄰兩指標間的相對重要度,并用數(shù)值表示相鄰兩指標間的價值比例,填入提案共識評價表的r列中;

    3)令評價表中h列最后一行hm=1,進行基準化處理[9],由

    hm-1=hm×rm-1

    (4)計算h列其他各行值,填入提案共識評價表的h列中;

    4)將hm進行歸一化處理[10],即

    (5)

    可得到w列的各行值,填入提案共識評價表的w列中。

    3.2.2評價和綜合分析提案共識的價值

    根據(jù)上述KLEE法的計算步驟,采用每個評價指標對各個提案共識進行評價。最后,對各提案共識進行綜合價值分析,Ak對應的綜合價值為

    (6)

    式中:skm為第m個評價指標對Ak的權(quán)重。

    通過對比vAk的大小,可以獲得提案共識的最優(yōu)選擇或排序。

    4兵棋推演規(guī)則優(yōu)化算例

    4.1達成兵棋推演規(guī)則優(yōu)化的提案共識

    以陸軍戰(zhàn)術級兵棋的通信推演規(guī)則優(yōu)化為例,對以上方法進行驗證。某次新的演習數(shù)據(jù)錄入后,推演結(jié)果與實際結(jié)果出現(xiàn)了較大偏差,為使原有的通信推演規(guī)則更加科學合理,專家組針對其提出了主張并形成了相關提案。

    4.1.1應用原有通信推演規(guī)則的CBG描述專家主張

    原有通信推演規(guī)則的相關CBG如圖3所示。依據(jù)圖3,將專家主張信息填入相關CBG信息表中,如表1所示。

    圖3原有通信推演規(guī)則的相關CBG

    表1原有通信推演規(guī)則的相關CBG信息表

    4.1.2獲取原有通信推演規(guī)則的提案共識

    以圖3和表1中的主張c1為例,計算Co(c1)、We(c1)和Cs(c1):

    1)在圖2中到達c1的有向線段有v11和v21兩條,由式(1)可得Co(c1)=2;

    2)表1中c1對應的α={α1,α2},分別為專家e1、e2的信任值,假設e1、e2分別為業(yè)務領域?qū)<液头菢I(yè)務領域?qū)<?,根?jù)信任值賦值規(guī)則可知α1=2,α2=1,由式(2)可得We(c1)=α1+α2=3;

    3)表1中c1對應的α={α1,α2},v={v11,v21},假設v11,v21都表示專家對主張持肯定態(tài)度,則v11=1,v21=1,由式(3)可得Cs(c1)=2×1+1×1=3。

    由此可以看出:Co(c1)=2≥1,We(c1)=3≥2,Cs(c1)=3≥2,均大于相應的η基準值,因此c1是有效主張。

    同理,可計算c2、c3和c4的主張關注值、主張權(quán)威值和主張共識值。表2為原有通信推演規(guī)則提案主張共識分析表。

    根據(jù)表2,得到結(jié)論提案C={c1,c3,c4},即提案的內(nèi)容主張主要包括:1)需要將某個要素列入通信行動裁決系統(tǒng);2)調(diào)整已建立的通信推演流程結(jié)構(gòu);3)調(diào)整某通信裁決量表中的指標。

    4.2達成兵棋推演規(guī)則優(yōu)化的決策共識

    4.2.1判別原有通信推演規(guī)則評價指標的重要性

    前面獲取的提案C={c1,c3,c4},在決策共識分析中,將其設為A={A1,A2,A3},分別代表3項提案共識。判別原有通信推演規(guī)則評價指標重要性的具體步驟如下:

    1)將提案的評價指標x1,x2,…,x5以任意順序排列,并設置相關的重要度r={r1,r2,…,r5}、基準化值h={h1,h2,…,h5}和權(quán)重w={w1,w2,…,w5}。

    2)請專家組從下至上對(x1,x2,…,x5)中相鄰的評價指標進行價值分析:x5是x4價值的1/2,x4是x3價值的2倍,x3是x2價值的3倍,x2是x1價值的3倍。則可得r={r1,r2,r3,r4,r5}={3,3,2,0.5,―}。

    3)令h5=1,進行基準化處理。應用式(4)按從下至上的順序進行求解,則有h={h1,h2,h3,h4,h5}={9,3,1,0.5,1}。

    4)將h進行歸一化處理,由式(5)計算可得到w={w1,w2,w3,w4,w5}={0.62,0.21,0.07,0.03,0.07}。表3為得到的原有通信推演規(guī)則評價指標分析表。

    4.2.2評價和綜合分析原有通信推演規(guī)則提案共識的價值

    按照KLEE法,應用各個評價指標對原有通信推演規(guī)則提案共識進行評價,結(jié)果如表4所示。

    根據(jù)表4,應用式(6)對各提案共識的價值進行綜合評分計算,結(jié)果如表5所示。

    根據(jù)表5的計算結(jié)果,可以獲得決策共識:提案共識的價值排序是A2>A1>A3,因此最優(yōu)提案共識是A2。可見,對原有通信推演規(guī)則的優(yōu)化應以“調(diào)整已建立的通信推演流程結(jié)構(gòu)”為最佳方案。因此,專家組對通信推演流程結(jié)構(gòu)進行了調(diào)整:將原來的“裁決上級/下級/友鄰對本節(jié)點的通信等級—裁決本節(jié)點的電子抗干擾等級—裁決上級/下級/友鄰對本節(jié)點的通信結(jié)果”流程變?yōu)椤安脹Q本節(jié)點的電子抗干擾等級—裁決上級/下級/友鄰對本節(jié)點的通信等級—裁決上級/下級/友鄰對本節(jié)點的通信結(jié)果”。代入數(shù)據(jù)進行驗證后,發(fā)現(xiàn)推演結(jié)果更符合演習結(jié)果,由此可見:基于群體共識達成法的兵棋推演規(guī)則優(yōu)化方法能較準確地確定優(yōu)化方向,大大提高了優(yōu)化效率。

    5結(jié)論

    構(gòu)建客觀合理的兵棋推演規(guī)則優(yōu)化方法是提升兵棋推演科學性、實用性的基礎和必要手段。筆者提出的基于群體共識達成法的兵棋推演規(guī)則優(yōu)化方法初步解決了兵棋推演規(guī)則優(yōu)化中的專家意見整合與優(yōu)化方向判斷等問題,為兵棋推演規(guī)則優(yōu)化提供了一種有效的量化分析方法。

    參考文獻:

    [1]閆科. 陸軍武器裝備體系作戰(zhàn)運用兵棋推演技術與方法[M]. 北京:軍事科學出版社, 2012:21.

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    [3]劉源. 德國陸軍兵棋推演[M]. 北京:國防大學出版社, 2013:2.

    [4]熊才權(quán),李德華. 綜合集成研討廳共識達成模型及其實現(xiàn)[J]. 計算機集成制造系統(tǒng),2008,14(10):1913-1918.

    [5]丁明. 研討環(huán)境的研討信息分析處理研究[D]. 武漢:湖北工業(yè)大學,2011.

    [6]汪應洛.系統(tǒng)工程[M]. 北京:機械工業(yè)出版社, 2009:114.

    [7]張桂清. 群體決策的共識模型研究[D]. 西安:西安交通大學,2011.

    [8]白思俊. 系統(tǒng)工程[M]. 北京:電子工業(yè)出版社,2006:45.

    [9]高惠璇. 應用多元統(tǒng)計分析[M]. 北京:北京大學出版社,2014:175.

    [10]李潔明. 統(tǒng)計學原理[M]. 上海:復旦大學出版社,2014:70.

    (責任編輯: 尚彩娟)

    Optimization Method of Wargame Rules Based on Group Consensus Approach

    WUJian1,YANKe2,YANLi3,YANGMing-yu1,YINGShi-yong1

    (1.DepartmentofLogisticOrgansWork,AcademyofArmedPoliceLogistics,Tianjin300309,China;2.DepartmentofMilitaryCommand,PLAShijiazhuangArmyCommandCollege,Shijiazhuang050084,China;3.DepartmentofGroupPropaganda,ShijiazhuangInformationEngineeringVocationalCollege,Shijiazhuang050035,China)

    Keywords:groupconsensusapproach;wargamerules;optimizationmethod

    Abstract:Thewargamerulesmustbecontinuouslyoptimizedsoastodevelopascientificandpracticalwargamesystem.Therefore,thispaperappliesgroupconsensusapproachtoquantifytheoptimizationproposalbyexpertsandusescorrelationmatrixmethodtoevaluateandanalyzetheproposaltoreachaconsensusontherulesofcontentoptimization.Finally,takingthecommunicationwargamerulesofarmytacticallevelasexample,themethodisvalidated.Theresultshowsthatthemethodcanaccuratelydeterminetheoptimaldirection,andgreatlyimprovetheefficiencyofoptimization,whichprovidesaneffectivemeansofquantitativeanalysisforthefurtherstudyofwargamerulesoptimization.

    文章編號:1672-1497(2016)03-0106-05

    收稿日期:2016-03-02

    作者簡介:吳堅(1978-),男,講師,博士。

    中圖分類號:E911

    文獻標志碼:A

    DOI:10.3969/j.issn.1672-1497.2016.03.022

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