多種方法結(jié)合的作戰(zhàn)效能評(píng)估研究*

董彥非，王 曦

（西安航空學(xué)院飛行器學(xué)院，西安 710089）

1 作戰(zhàn)效能評(píng)估概述

作戰(zhàn)效能是作戰(zhàn)系統(tǒng)在預(yù)定的環(huán)境和條件下，能夠滿(mǎn)足作戰(zhàn)使用要求的能力或度量［1］。武器裝備的作戰(zhàn)效能評(píng)估有助于明確其在作戰(zhàn)使用中的價(jià)值，為武器裝備調(diào)配部署、效費(fèi)分析和發(fā)展規(guī)劃的決策者提供參考依據(jù)，也為武器系統(tǒng)整體作戰(zhàn)效能提高創(chuàng)造條件。

作戰(zhàn)效能是綜合能力，需要全面考慮所有相關(guān)參數(shù)。有的參數(shù)可以得到確切數(shù)據(jù)，有的則不能直接測(cè)量或統(tǒng)計(jì)，只能估計(jì)，因此，武器系統(tǒng)的效能通常只能“評(píng)估”而不能直接計(jì)算［2］。而評(píng)估就會(huì)帶來(lái)一定的經(jīng)驗(yàn)判斷成分。

作戰(zhàn)效能評(píng)估最直接的目的就是武器系統(tǒng)之間的“對(duì)比”，其作戰(zhàn)效能值都是相對(duì)值。作戰(zhàn)任務(wù)的種類(lèi)很多，也很復(fù)雜，很難得出一個(gè)“效能常數(shù)”。有些方法表面看其評(píng)估結(jié)果是絕對(duì)值，但實(shí)際上還是相對(duì)值。由于效能評(píng)估會(huì)伴隨不同程度人的主觀(guān)評(píng)定因素，因此，評(píng)估結(jié)果都或多或少有一定的局限性。

不同作戰(zhàn)效能評(píng)估方法之間的差別主要體現(xiàn)在方法本身實(shí)現(xiàn)的難易程度、應(yīng)用范圍等方面，不存在完全公平和全面合理的評(píng)估方法和評(píng)估結(jié)果。每種方法評(píng)估出來(lái)的效能值只在預(yù)定范圍和假設(shè)條件內(nèi)可信。

2 評(píng)估方法與驗(yàn)證問(wèn)題

2.1 評(píng)估方法比較

目前用于武器裝備作戰(zhàn)效能評(píng)估模型除了常用的解析計(jì)算法（如綜合指數(shù)法模型［3-4］）、專(zhuān)家評(píng)估法和作戰(zhàn)仿真以外［5-7］，其他如智能算法中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法以及灰色關(guān)聯(lián)等方法也得到應(yīng)用［8-10］。從各種文獻(xiàn)的結(jié)果可知，這些方法都可以用于評(píng)估作戰(zhàn)效能，但是仔細(xì)分析，所有方法都有一定的優(yōu)點(diǎn)和局限性。

解析計(jì)算法的優(yōu)點(diǎn)是公式透明性好，能夠進(jìn)行變量間關(guān)系的分析，計(jì)算比較簡(jiǎn)單，便于應(yīng)用等。主要缺點(diǎn)是權(quán)重仍然依賴(lài)主觀(guān)賦權(quán)，其合理性容易受到質(zhì)疑。

灰色關(guān)聯(lián)法的優(yōu)勢(shì)在于評(píng)估信息有限的不確定系統(tǒng)，該方法對(duì)樣本量的多少?zèng)]有過(guò)多的要求，也不需要典型的分布規(guī)律。其主要問(wèn)題是需要合理選取分辨系數(shù)，才能使最終的評(píng)估結(jié)果具有良好的區(qū)分度。該方法未進(jìn)行加權(quán)處理，重要指標(biāo)不能得以凸顯；如果引入權(quán)重加以改善，又增加了方法的主觀(guān)因素。

作戰(zhàn)仿真方法理論上具有很高的可信度，但是實(shí)際仿真系統(tǒng)往往無(wú)法做到完整模擬武器裝備全部?jī)?nèi)部和外部表現(xiàn)，也難以完全真實(shí)地呈現(xiàn)作戰(zhàn)環(huán)境和過(guò)程。同時(shí)，由于仿真系統(tǒng)對(duì)軟硬件要求高，對(duì)數(shù)據(jù)要求量巨大，耗時(shí)長(zhǎng)，且要通過(guò)大量仿真試驗(yàn)后的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果評(píng)估效能，使其應(yīng)用范圍受到嚴(yán)格限制。

專(zhuān)家評(píng)估的優(yōu)點(diǎn)是：擅長(zhǎng)處理評(píng)估中存在難以量化的性能指標(biāo)問(wèn)題，以及評(píng)估不確定性和模糊性問(wèn)題；同時(shí)，評(píng)估結(jié)果是各方面專(zhuān)家的共同評(píng)估結(jié)果，因此，評(píng)估結(jié)論更容易得到大家的認(rèn)可。

專(zhuān)家評(píng)估的主要缺點(diǎn)是：消耗大量人力、物力和時(shí)間，如德?tīng)柗品ǎ―elphi）一般要經(jīng)過(guò)三輪，甚至五輪評(píng)估，組織和實(shí)施過(guò)程也比較復(fù)雜，很難做到對(duì)每一種新加入型號(hào)都進(jìn)行專(zhuān)家評(píng)估［11］。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的優(yōu)點(diǎn)是：適合解決需要同時(shí)考慮許多性能參數(shù)和條件的問(wèn)題，評(píng)估效率高，訓(xùn)練完好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以在輸入新的評(píng)估機(jī)型參數(shù)后立即得到評(píng)估結(jié)果。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的主要缺點(diǎn)是：評(píng)估效果嚴(yán)重依賴(lài)訓(xùn)練樣本的好壞，沒(méi)有廣泛認(rèn)可的訓(xùn)練樣本，就無(wú)法得到效果良好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

實(shí)際評(píng)估中，揚(yáng)長(zhǎng)避短地結(jié)合多種方法評(píng)估作戰(zhàn)效能，可以得到更好的評(píng)估效果。

此外，在實(shí)際作戰(zhàn)效能評(píng)估中，可能會(huì)遇到前期樣本龐雜、重復(fù)等問(wèn)題，不僅會(huì)增加效能評(píng)估的工作量，還會(huì)直接影響訓(xùn)練樣本的質(zhì)量。此時(shí)可以選用粗糙集對(duì)初始樣本集和結(jié)構(gòu)進(jìn)行預(yù)處理，應(yīng)用粗糙集的屬性約簡(jiǎn)功能使模型中的冗余指標(biāo)和樣本數(shù)量削減，以精簡(jiǎn)后的指標(biāo)和樣本集進(jìn)行作戰(zhàn)效能評(píng)估可以提高預(yù)測(cè)精度和計(jì)算效率。

2.2 組合模型選擇

根據(jù)前面的分析，這里以“粗糙集+專(zhuān)家評(píng)估+神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”的組合評(píng)估方法為例介紹評(píng)估過(guò)程。這種組合方法的思路是：先用粗糙集對(duì)初始樣本集和結(jié)構(gòu)進(jìn)行預(yù)處理，再結(jié)合專(zhuān)家評(píng)估與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)進(jìn)行作戰(zhàn)效能評(píng)估。

首先使用粗糙集在初始訓(xùn)練樣本集中降低維度，剔除重復(fù)對(duì)象和冗余條件屬性，同時(shí)保留原數(shù)據(jù)集的有用信息，得到“新樣本”。

然后使用“新樣本”，利用專(zhuān)家評(píng)估得到作戰(zhàn)效能評(píng)估結(jié)論。

最后將專(zhuān)家評(píng)估結(jié)論作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本，訓(xùn)練后得到基于專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以高效地評(píng)估新的武器系統(tǒng)型號(hào)。

粗糙集理論指的是一種對(duì)象分類(lèi)能力，該知識(shí)通常由列聯(lián)表表達(dá)，是一種用來(lái)表示等價(jià)關(guān)系的特殊的形式化語(yǔ)言［12］。粗糙集理論的屬性約簡(jiǎn)實(shí)現(xiàn)了重復(fù)對(duì)象、冗余條件屬性刪除。

專(zhuān)家評(píng)估法在效能評(píng)估中常使用德?tīng)柗品ǎ―elphi）和層次分析法（AHP法），這里選用德?tīng)柗品ㄔu(píng)估。其實(shí)施的基本過(guò)程為：首先確定評(píng)價(jià)項(xiàng)目、評(píng)價(jià)因素，向相關(guān)的專(zhuān)家郵寄調(diào)查表進(jìn)行征詢(xún)，然后將回收的專(zhuān)家意見(jiàn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，再進(jìn)行下一輪征詢(xún)，反復(fù)幾次直至意見(jiàn)一致［13］。德?tīng)柗品ǖ脑u(píng)估過(guò)程一般分為三至四輪。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)際使用3層6×13×1的結(jié)構(gòu)，并使用Matlab中的mapminmax函數(shù)對(duì)神經(jīng)元傳遞函數(shù)進(jìn)行歸一化與反歸一化。

2.3 驗(yàn)證問(wèn)題

作戰(zhàn)效能評(píng)估結(jié)果的驗(yàn)證問(wèn)題一直是效能評(píng)估領(lǐng)域研究的一個(gè)難題。作戰(zhàn)效能評(píng)估研究由于其軍事應(yīng)用的特殊性，不僅核心數(shù)據(jù)資料獲取非常困難，通常也難以進(jìn)行實(shí)戰(zhàn)和試驗(yàn)檢驗(yàn)。國(guó)內(nèi)外對(duì)效能評(píng)估結(jié)果驗(yàn)證通常采用以下方法：

1）對(duì)于成熟的武器裝備類(lèi)型，由于裝備數(shù)量大以及試驗(yàn)、戰(zhàn)場(chǎng)實(shí)用結(jié)果資料豐富，可以采用得到廣泛認(rèn)可的作戰(zhàn)效能排序結(jié)果驗(yàn)證評(píng)估方法，進(jìn)而推廣到新型號(hào)的評(píng)估結(jié)果。

2）如果有完善的仿真系統(tǒng)，以及充足的數(shù)據(jù)支持，可以采用仿真驗(yàn)證方法。

3）對(duì)于不具備前面兩種驗(yàn)證條件的武器裝備，通常采用不同作戰(zhàn)效能評(píng)估模型之間的相互印證。

滿(mǎn)足合理、可用這兩個(gè)條件的不同作戰(zhàn)效能評(píng)估方法所得結(jié)果應(yīng)該是基本一致的，作戰(zhàn)效能結(jié)果排序不應(yīng)該存在大的差異。因此，采用多種方法評(píng)估作戰(zhàn)效能，可以相互印證評(píng)估模型和結(jié)果的合理性。

本文的算例中，作戰(zhàn)效能評(píng)估結(jié)果將與采用綜合指數(shù)模型計(jì)算的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，驗(yàn)證模型的合理性。

3 多種方法結(jié)合評(píng)估效能舉例

3.1 評(píng)估流程

本文以無(wú)人攻擊機(jī)對(duì)地攻擊效能評(píng)估為例［14-17］，驗(yàn)證方法的可行性和合理性。

本評(píng)估用到的方法包括：粗糙集、德?tīng)柗品?、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和綜合指數(shù)法。

首先使用粗糙集降低無(wú)人攻擊機(jī)樣本訓(xùn)練集的維度，同時(shí)保留原數(shù)據(jù)集的有用信息，從而提高效率。

然后采用德?tīng)柗品ǖ玫降亩鄠€(gè)無(wú)人攻擊機(jī)效能評(píng)估的輸入、輸出結(jié)果。

將德?tīng)柗品ㄔu(píng)估結(jié)果作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)樣本集，完成訓(xùn)練后即得到基于專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

將n組待評(píng)估新機(jī)型數(shù)據(jù)分別采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和綜合指數(shù)評(píng)估，對(duì)比評(píng)估結(jié)果驗(yàn)證合理性。

根據(jù)前面分析，確定的作戰(zhàn)效能評(píng)估流程如圖1所示。

3.2 算例與分析

在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，采用等頻法對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化處理。通過(guò)屬性約簡(jiǎn)，簡(jiǎn)化信息表系統(tǒng)復(fù)雜程度，同時(shí)刪除冗余重復(fù)的樣本。

在專(zhuān)家評(píng)估階段，需準(zhǔn)備的材料包括：1）無(wú)人攻擊機(jī)的作戰(zhàn)模式；2）現(xiàn)存無(wú)人攻擊機(jī)性能介紹；3）評(píng)價(jià)指標(biāo)的確立；4）評(píng)估指標(biāo)的量化方法。以上材料需要參與評(píng)估的專(zhuān)家在評(píng)估前認(rèn)真閱讀。

圖1 評(píng)估流程

在本次評(píng)估中，把無(wú)人攻擊機(jī)對(duì)地攻擊能力的大小分為10個(gè)等級(jí)。最低等級(jí)為1，最高等級(jí)為10。請(qǐng)各位參與評(píng)估的專(zhuān)家根據(jù)給定無(wú)人攻擊機(jī)量化指標(biāo)值給出該型無(wú)人機(jī)對(duì)地攻擊能力的大小評(píng)估。按照德?tīng)柗品ǖ脑u(píng)估過(guò)程，得到專(zhuān)家評(píng)估結(jié)果，統(tǒng)計(jì)處理匯總?cè)缦马?yè)表1所示。

利用表1專(zhuān)家評(píng)估法評(píng)估的結(jié)果對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練的結(jié)果為表2所示，同時(shí)采用綜合指數(shù)模型評(píng)估根據(jù)表1中數(shù)據(jù)計(jì)算作戰(zhàn)效能。此外，增加一個(gè)新機(jī)型G的數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估計(jì)算。

從表2的對(duì)比結(jié)果可以看出，兩種方法的評(píng)估結(jié)果值由于量化方法不同，存在較大差異，但是效能評(píng)估的排序卻基本一致，說(shuō)明本文采用的方法可用、合理。

4 結(jié)論

根據(jù)算例可知，基于專(zhuān)家評(píng)估的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建模思路和方法合理，可以用于武器系統(tǒng)作戰(zhàn)效能評(píng)估。同時(shí)，與綜合指數(shù)模型計(jì)算結(jié)果較強(qiáng)的一致性說(shuō)明了以上方法基本可靠。對(duì)于其他類(lèi)型武器裝備效能評(píng)估研究的建模問(wèn)題均具有一定指導(dǎo)意義和參考價(jià)值。

評(píng)估時(shí)如果出現(xiàn)樣本龐雜、重復(fù)等情況，可以采用粗糙集提高訓(xùn)練效率。

表1 專(zhuān)家評(píng)估結(jié)果統(tǒng)計(jì)處理匯總

表2 評(píng)估結(jié)果比較

綜合指數(shù)模型適用范圍最廣，可以滿(mǎn)足軍地多方面需要，是一種基礎(chǔ)方法，同時(shí)也可以作為對(duì)其他評(píng)估方法的驗(yàn)證手段。

專(zhuān)家評(píng)估與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合方法最核心的優(yōu)勢(shì)在于，通過(guò)一次專(zhuān)家評(píng)估和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，即得到了基于專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)的高效率的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在此后的應(yīng)用中，不再需要耗費(fèi)大量的人力、物力和時(shí)間組織專(zhuān)家參與，即可得到認(rèn)可度較高的評(píng)估結(jié)果。但是，這種方法對(duì)于訓(xùn)練樣本的要求較高，對(duì)前期專(zhuān)家評(píng)估的合理性依賴(lài)性過(guò)強(qiáng)。要求神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本充足、合理，才能使網(wǎng)絡(luò)擬合效果良好。

基于專(zhuān)家評(píng)估的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雖然實(shí)現(xiàn)過(guò)程較復(fù)雜，難度較大，但是考慮到其認(rèn)可度和計(jì)算的高效率，非常適于作為一種典型方法使用。作戰(zhàn)效能評(píng)估的性質(zhì)決定了不存在絕對(duì)合理和適用各種情況的評(píng)估方法。要根據(jù)研究目的、條件等具體情況合理分析選擇，并考慮選擇合適的驗(yàn)證手段。