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    車輛搶修方案多屬性決策

    2018-01-04 02:57:14梅勇飛張仕新李寶余徐隆洋
    兵器裝備工程學(xué)報(bào) 2017年12期
    關(guān)鍵詞:指標(biāo)體系決策車輛

    梅勇飛,張仕新,李寶余,徐隆洋

    (1.陸軍裝甲兵學(xué)院 技術(shù)保障工程系, 北京 100072; 2. 71352部隊(duì),河北 張家口 075100)

    【系統(tǒng)工程、測量與控制】

    車輛搶修方案多屬性決策

    梅勇飛1,張仕新1,李寶余2,徐隆洋1

    (1.陸軍裝甲兵學(xué)院 技術(shù)保障工程系, 北京 100072; 2. 71352部隊(duì),河北 張家口 075100)

    針對車輛搶修決策的需要,在搶修影響因素分析的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了搶修方案評價(jià)指標(biāo)體系,建立了車輛搶修方案多屬性決策模型,給出了實(shí)例分析,為科學(xué)有效開展車輛的搶修工作提供了理論支撐。

    搶修方案;影響因素;評價(jià)指標(biāo)體系;多屬性決策模型

    現(xiàn)代戰(zhàn)爭中,隨著車輛性能的提高,車輛的損傷概率也隨之提高,搶修作為戰(zhàn)斗力補(bǔ)充因子,實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)斗力再生的作用更加明顯??茖W(xué)合理的搶修方案是高標(biāo)準(zhǔn)完成搶修任務(wù)的前提,在搶修工作中可選的搶修方案通常不止一種,如何在眾多的搶修方案中選擇最優(yōu)的方案,是指揮員決策的重要問題[1]。本文從搶修影響因素及搶修方案評價(jià)指標(biāo)分析入手,采用多屬性決策法,解決搶修方案的優(yōu)選問題。

    1 搶修影響因素分析

    車輛搶修方案應(yīng)當(dāng)圍繞實(shí)現(xiàn)搶修的目標(biāo)進(jìn)行,其首要任務(wù)就是判斷這種服務(wù)滿足搶修的目標(biāo)和要求的程度。而車輛搶修目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)又根據(jù)戰(zhàn)場動(dòng)態(tài)的變化呈現(xiàn)出不確定性,為了便于分析,本文假定我們是基于同一搶修任務(wù)、搶修人員狀態(tài)和搶修工作時(shí)間是一個(gè)定量的情況下進(jìn)行,經(jīng)過分析,搶修的影響因素可以歸納為[2-4]:

    1) 搶修順序:在實(shí)際戰(zhàn)場環(huán)境中車輛的損傷往往不是單一的,當(dāng)同時(shí)出現(xiàn)多個(gè)損傷時(shí),搶修的順序決定了搶修任務(wù)是否高效的重要因素,通常情況下,搶修順序可分為串行搶修、并行搶修以及混合搶修3種。

    2) 搶修時(shí)間:搶修時(shí)間主要包括允許時(shí)間、工作時(shí)間以及延遲時(shí)間,允許時(shí)間是在戰(zhàn)場中允許搶修的最大限度時(shí)間;工作時(shí)間是從開展搶修任務(wù)直到任務(wù)完成的時(shí)間;延遲時(shí)間是指從指揮員下達(dá)搶修任務(wù)到開展搶修任務(wù)的時(shí)間,搶修時(shí)間是決定搶修的關(guān)鍵因素。

    3) 搶修人員因素:搶修人員的影響,主要包括搶修人員的數(shù)量,搶修人員的技術(shù)水平、搶修的專業(yè)以及搶修人員的綜合素質(zhì)等,總體上說,如果某個(gè)搶修方案對搶修人員的數(shù)量、搶修技術(shù)水平和專業(yè)要求越低,那么這個(gè)搶修方案實(shí)施的可行性就越大。

    4) 搶修裝備與器材工具:在戰(zhàn)場的環(huán)境下,為避免搶修裝備暴露和器材供應(yīng)的消耗,我們所選擇的搶修方案,本著需要的搶修裝備與器材工具越少越好的原則進(jìn)行篩選。

    5) 搶修級別難度:搶修的級別難度,對于搶修任務(wù)的實(shí)施、開展、完成都有十分大的影響,不同的搶修方案對應(yīng)不同的搶修難度,通常來說,搶修級別難度越小,實(shí)施越簡單容易,可行性越高,任務(wù)完成率越高。

    6) 其他因素的影響:除了上述影響因素之外,還有許多其他的影響因素制約著車輛搶修方案的決策,例如搶修過程中的搶修工藝、搶修流程以及搶修結(jié)束后搶修的結(jié)果,車輛性能恢復(fù)的情況等等。這些因素會極大地影響搶修的效率,甚至決定搶修任務(wù)能否順利完成。

    2 搶修方案評價(jià)指標(biāo)體系

    綜合分析車輛搶修決策的影響因素,可以進(jìn)一步得出搶修方案的評價(jià)指標(biāo),即搶修所需時(shí)間要短、搶修所需的資源要少、搶修的難度要低、搶修的結(jié)果要好。從而,我們可以構(gòu)建車輛搶修方案評價(jià)指標(biāo)體系,如表1所示。

    表1 搶修方案評價(jià)指標(biāo)體系

    3 搶修方案多屬性決策建模

    3.1 搶修決策目標(biāo)函數(shù)的建立

    基于上述分析,搶修方案的優(yōu)選是一個(gè)多屬性決策問題。為了便于研究,根據(jù)前文列出的七個(gè)指標(biāo),我們可以首先假設(shè)評價(jià)體系的指標(biāo)A,視作一個(gè)集合A=A1,A2,…,A7;同理假設(shè)各個(gè)待評價(jià)的搶修方案B,也是一個(gè)集合B=B1,B2,…,B7;假設(shè)第i個(gè)方案對第j個(gè)指標(biāo)進(jìn)行無量綱化的處理后,得出的表征值為Cij(i=1,2,…,n;j=1,2,…,7)。此時(shí)可以得出車輛搶修決策評價(jià)函數(shù):

    (1)

    3.2 搶修決策目標(biāo)函數(shù)的求解

    3.2.1 權(quán)重系數(shù)的確定

    為科學(xué)合理的得到結(jié)論,在確定權(quán)重系數(shù)時(shí),我們采用層次分析法[5]~[7]和熵值法[8]~[10]組合賦權(quán)的方法,來確定最終的權(quán)重系數(shù)。因熵值法與層次分析法確定的權(quán)重比較是稍微不重要的,我們可以設(shè)定層次分析法計(jì)算的權(quán)重加權(quán)值為0.75,熵值法計(jì)算的權(quán)重加權(quán)值為0.25(應(yīng)用打分法進(jìn)行兩兩比較,當(dāng)同樣重要時(shí),賦值為1;稍微重要時(shí),賦值為3;明顯重要時(shí),賦值為5;重要得多時(shí),賦值為7;極端重要時(shí),賦值為9),由此可以得出組合賦權(quán)法的計(jì)算公式為:

    W=0.75W1+0.25W2

    (2)

    式中W1、W2分別表示層次分析法和熵值法計(jì)算的權(quán)重。

    3.2.2 指標(biāo)的定值處理

    在車輛搶修決策指標(biāo)體系中,定性變量不容易進(jìn)行量化,一般來說,如果對某個(gè)指標(biāo)沒有任何掌握,通常采用“直接量化法”[11],而對于一些指標(biāo)的相關(guān)取值已經(jīng)掌握的情況,通常采用“間接量化法”[11]。對于搶修人員技術(shù)水平與搶修工藝復(fù)雜程度,在進(jìn)行量化處理的時(shí)候,我們已經(jīng)掌握了與其相關(guān)的等級,因此可以采用“間接量化法”對這兩個(gè)指標(biāo)進(jìn)行量化。

    3.2.3 指標(biāo)的無量綱化處理

    指標(biāo)無量綱化[12]處理的方法有很多種,但本文中的指標(biāo)全部都是極小型的指標(biāo),所以無量綱化的處理方法如下:

    假設(shè)Mj=Maxxij,mj=Minxij;

    i=1,2,…,m;j=1,2,…,7

    (3)

    3.3 示例分析

    假設(shè)某型車輛在執(zhí)行任務(wù)中被擊中,造成兩處主要的損傷。其中,損傷一:車輛發(fā)動(dòng)機(jī)機(jī)油箱被擊中,并出現(xiàn)一個(gè)漏洞;損傷二:車輛操縱裝置的縱拉桿被擊中導(dǎo)致斷裂。經(jīng)上級決策,要求搶修人員對車輛機(jī)油箱開展搶修工作,達(dá)到發(fā)動(dòng)機(jī)的潤滑恢復(fù)正常的目的,并對車輛操縱裝置的縱拉桿進(jìn)行搶修,使其能夠恢復(fù)原有的技術(shù)狀態(tài)。

    發(fā)動(dòng)機(jī)機(jī)油箱漏洞、操縱裝置縱拉桿斷裂單個(gè)損傷的搶修方案,分別如表2、表3所示。

    表2 發(fā)動(dòng)機(jī)機(jī)油箱漏洞單個(gè)損傷的搶修方案

    表3 操作裝置縱拉桿斷裂單個(gè)損傷的搶修方案

    從上述兩表可以得知,車輛發(fā)動(dòng)機(jī)機(jī)油箱漏油的搶修方案主要包括3種,操縱裝置的縱拉桿斷裂的搶修方案主要包括4種,考慮不同的搶修方案進(jìn)行組合,兩種損傷復(fù)合的搶修方案可以有3×4=12種。再考慮兩種損傷不同的搶修順序,每一個(gè)組合有3種不同的搶修順序,可以得出所有的復(fù)合搶修方案共有36種。進(jìn)一步分析,當(dāng)兩個(gè)單個(gè)損傷在串行時(shí),方案前后順序的變化,對最終搶修方案決策影響并不大,因此,除去串行的搶修順序,剩下的搶修方案總數(shù)為24種。我們可以忽略帶傷使用的情況,并且去掉對于那些超出搶修允許時(shí)間或是客觀一些因素限制其為不可行的方案。另外在剩下的方案里,區(qū)別不大的搶修方案可以認(rèn)為是同一種,則最終初步預(yù)計(jì)的搶修方案如表4所示。

    表4 復(fù)合的搶修方案

    對搶修方案中各項(xiàng)影響因素指標(biāo)進(jìn)行量化,可以得到各個(gè)指標(biāo)在量化之后的屬性值,并對搶修方案中各個(gè)影響因素指標(biāo)進(jìn)行定值和無量綱化的標(biāo)準(zhǔn)化處理,最終得到搶修方案評價(jià)的決策矩陣B:

    將決策矩陣相關(guān)數(shù)據(jù)代入搶修決策評價(jià)函數(shù),對每一個(gè)搶修方案進(jìn)行評價(jià)決策,得到評價(jià)值如表5所示。

    由表5可以看出,方案P17是所有方案中最好的,而方案P11、P10則相對于其他的搶修方案較差??傮w來看,決策模型對搶修方案的評價(jià)是符合實(shí)際情況的,按照評價(jià)值對搶修方案進(jìn)行的排序同實(shí)際搶修中依靠經(jīng)驗(yàn)與知識進(jìn)行的定性分析的結(jié)論是基本一致的。

    表5 搶修方案評價(jià)值

    4 結(jié)束語

    本文研究了車輛搶修方案的優(yōu)選決策問題,對搶修決策影響因素進(jìn)行了分析,給出了搶修方案評價(jià)指標(biāo)體系,建立的車輛搶修多屬性決策模型,可為開展搶修工作提供參考。

    [1] 李建平,石全,甘茂治,等.車輛搶修理論與應(yīng)用[M].北京:兵器工業(yè)出版社.2000.

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    [4] 徐隆洋,董原生,羅九林,等.戰(zhàn)場搶修與保障裝備[M].裝甲兵工程學(xué)院,2010.

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    [10] 姚敏強(qiáng),程智斌,林喜才,等.時(shí)間和備件約束條件下的艦艇搶修決策[J].中國修船.2008.

    [11] 蔡雷.模糊多屬性決策理論與方法研究[D].成都:西南交通大學(xué),2014.

    [12] 李橋興.多屬性決策中指標(biāo)權(quán)重確定的理論研究與應(yīng)用[D].南寧:廣西大學(xué),2004.

    ResearchonMultipleAttributeDecisionMakingofVehicleRecoveryProject

    MEI Yongfei1, ZHANG Shixin1, LI Baoyu2, XU Longyang1

    (1.Department of Technical Support Engineering, Academy of Armored Force army, Beijing 100072, China; 2.The No.71352rdTroop of PLA, Zhangjiakou 075100, Chin)

    According to the requirement of decision making about vehicle recovery, based on affecting factors of recovery analysis, evaluation index system of recovery project was established, multiple attribute decision making model of the vehicle was established based on an analysis example was gave in this paper which provided theory support for vehicle recovery work.

    recovery project; affecting factors; evaluation index system; multiple attribute decision making model

    2017-09-15;

    2017-10-09

    梅勇飛(1985—),男,碩士,主要從事裝備維修保障研究。

    10.11809/scbgxb2017.12.034

    本文引用格式:梅勇飛,張仕新,李寶余,等.車輛搶修方案多屬性決策[J].兵器裝備工程學(xué)報(bào),2017(12):151-154.

    formatMEI Yongfei, ZHANG Shixin, LI Baoyu,et al.Research on Multiple Attribute Decision Making of Vehicle Recovery Project[J].Journal of Ordnance Equipment Engineering,2017(12):151-154.

    TJ07

    A

    2096-2304(2017)12-0151-04

    (責(zé)任編輯唐定國)

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