基于AHP云模型的舰艇长独立操纵综合评价*

杨玉峰

（公安海警学院，浙江宁波315801）

基于AHP云模型的舰艇长独立操纵综合评价*

杨玉峰

（公安海警学院，浙江宁波315801）

独立操纵考核是评价舰艇长组织指挥和操纵技能的重要组成部分。针对训练评价过程中定性定量指标的转换计算问题，提出基于AHP云模型的综合评价方法，以处理评价指标中出现的随机性和模糊性。依据海图作业等4个项目15个指标建立独立操纵评价指标体系，运用云模型建立各个指标的评价模型。用隶属函数描述评价等级的模糊性，用超熵概念描述其随机性，更加符合实际评判的情况。应用AHP法确定各个评价指标的相对权重，经过模糊转换对参加训练的5名舰艇长进行综合评价。

独立操纵，云模型，综合评价

0 引言

舰艇长在独立操纵中涉及的因素较为复杂，既有组织指挥的能力，又有操纵技能的实施。目前，对舰艇长独立操纵还没有完全形成一套科学、严密的评价方法体系，在评价中，以定性评价结合定量评价较多。难点在于客观的评价指标不易确定，反映舰艇长操纵水平的综合评价模型难以建立。周智涛教授［1］运用模糊综合评判法对舰艇指挥控制效能进行评估研究。熊正祥高工［2］在层次分析的基础上运用AHPGEM数学模型对舰艇模拟器训练中指挥员的训练成绩进行评估研究。模糊综合评判模型相对成熟，但是隶属函数一旦表达为精确数值后，就不再有模糊性了。事实上，在考虑舰艇长独立操纵的评价指标时，指标定量描述的不确定性、评价结果等级判定的不确定性，既有模糊性又有随机性。对于复杂的操纵评判来说，模型不够完善。云模型作为不确定性人工智能的重要理论和工具，把空间实体的模糊性和随机性集成到一起，在一定程度上克服了以上方法的局限性，能够较好地处理定性定量信息的相互转换，且尽可能减少人工干预，为定性与定量相结合的信息处理提供了有力工具。

云模型已成功运用于故障诊断，电子产品的可靠性，人口发展的现代化程度评估，装备保障训练效果评估等［3］。在分析各种云模型应用的基础上，深入研究舰艇长独立操纵综合评价指标，运用层次分析（AHP）、正态云模型评估舰艇长的操纵水平。

1 云模型的基本理论

设U是一个用精确数值表示的论域，U上对应的定性概念x，对于论域中任意一个元素x，都存在一个有稳定倾向的随机数，称作x对概念U的隶属度，x在论域上的分布称为隶属云，简称云。云的数字特征用3个参数来描述，即期望值Ex、熵En和超熵He。期望值Ex是在数域空间中最能够代表定性概念的点值，是这个概念量化的最典型样本点。熵En反映了定性概念的不确定性和云滴出现的随机性。超熵He是熵的不确性度量，即熵的熵，反映了在数域空间代表该语言值的所有点的不确定度的凝聚性，即云滴的凝聚度［4］。正向正态云发生器是从定性到定量的映射，它根据正态云的数字特征（Ex，En，He）产生n个云滴。其算法为：

（1）生成以En为期望，He为方差的正态随机数Eni'；

（2）生成以Ex为期望，Eni'为方差的正态随机数xi；

（3）计算μi=exp［-（xi-Ex）2/2（Eni'）2］；

（4）组合（xi，μi），形成一个云滴；

（5）重复（1）～（4）直至产生要求的n个云滴。

2 基于AHP和云模型的综合评价模型

建模思路是首先建立评价指标体系，确定其评价因素集X={x1，x2，x3，…，xn}，经过专家咨询，评价集确定为4个等级，记为V={v1，v2，v3，v4}，其中v1，v2，v3，v4分别表示“优秀”、“良好”、“及格”、“不及格”。接着确定隶属云模型，从而得到各个因素的评判矩阵；运用AHP方法，确定不同因素之间的相对权重，记为W={ω1，ω2，ω3，…，ωn}。最终实现舰艇长独立操纵云模型综合评判，获得各个舰艇长的操纵指挥等级。

2.1 独立操纵评价指标体系的建立

在建立舰艇长独立操纵的评价指标时，必须遵循客观性、系统性原则［1-2］。评价的内容要根据海警执勤执法的实际需要而定，并建立完备的经过充分论证而非主观随意确定的指标体系。评价指标体系的建立还需遵循定性评价与定量评价相结合突出定量评价的原则。在AHP分层分析中，注重使用数学分析工具，量化独立操纵的各项评价指标。在单因素评价中，建立更加符合语言描述的正态云模型，从而进行科学的评价。但是，舰艇操纵指挥又是一个复杂的系统，对其评价时又有许多难以量化的指标。因此，在对指标系统综合评价时必须坚持定性与定量相结合的原则。综合各因素建立的指标体系如图1所示：

2.2 隶属云模型的确定

根据评价指标体系，结合专家意见给出舰艇长独立操纵与指挥的评判标准见表1所示。

表1 舰艇长独立操纵与指挥的评判标准

其中，x1，x2，x3，x4分别代表海图作业下的4个分项指标：定位准确性（链）、航迹线准确性（链）、航向线准确性（°）、标注准确性（无单位）；x5，x6，x7分别代表机动绘算下的3个分项指标：测定目标航向误差（°）、测定目标航速误差（kn）、绘算时间（s）；x8，x9，x10，x11，x12分别代表舰艇靠帮下的5个分项指标：组织指挥（无单位）、口令数（个）、操纵时间（min）、停泊位置误差（m）、操纵安全（无单位）；x13，x14，x15分别代表海上营救落水人员下的3个分项指标：营救组织指挥（无单位）、救生时间（min）、救生安全（无单位）。对于有上下边界的云模型参数，xijl、xijr是边界值，因素对应等级的云模型可以用数字特征参数（Ex，En，He）来描述［5］。其中：

两种级别之间的模糊边界的过渡，其隶属度近似相等：

整理后得到：

超熵He反映了云滴的凝聚程度，其值可以根据熵值Enij的大小，经过试验或经验取得。超熵值越大，云的厚度越厚。因此，各个评价指标的隶属云模型见表2所示。海图作业项的定位准确性指标x1评价等级云模型如图2所示，机动绘算项下的绘算时间指标x7评价等级云模型如图3所示。

图2 舰艇定位准确性正态云隶属度

图3 机动绘算时间正态云隶属度

表2 各指标评价等级隶属云模型

2.3 权重的确定及综合评价

AHP方法的基本思想是先按问题要求建立起一个描述系统功能或特征的内部独立的递阶层次结构，通过两两比较因素的相对重要性，给出相应的比例标度，构造上层某因素对下一层相关因素的判断矩阵，以给出相关因素对上层某因素的相对重要序列。AHP计算权重的方法主要有幂法、和积法、和根法。这里采用和积法确定权重，计算过程见文献［6］。

建立了各个评价指标对应的每个等级的云模型数字特征后，就可以根据待评价项目的各个指标值，利用正向云发生器计算得出隶属度矩阵R。由云模型得出的隶属度矩阵具有随机性和模糊性，因此，为提高评估的可信度，需要重复运行正向云发生器N次，计算在不同隶属度情况下的平均综合评估值，这里N取100。用权重集w与隶属度矩阵R进行模糊转换得出评价集V上的模糊子集S。最后依据最大隶属度原则，选择最大的隶属度所对应的评价等级作为综合评价的结果。

3 实例分析

海警舰艇在某次海上训练考核中得到的5位舰长待评价指标因子分别是：

1号舰长（1.3，1.5，0.4，2，1，0.2，58，0，5，4，1，0，0，4，0）；2号舰长（2.5，2.3，0.8，2，5.3，0.38，79，1，10，7.5，1.9，1，1，5.5，1）；3号舰长（1.8，2.2，1.4，2，5.5，0.38，100，1，7.5，9.5，2，1，2，5.9，2）；4号舰长（0.8，1.9，0.8，1，1，0.27，60，0，7，6，1.8，1，0，4，1）；5号舰长（3.2，3，1.3，2，3.2，0.39，105，2，12，11，2.7，2，2.5，6.2，2.1）。

由前述方法构建的云模型借助MATLAB R2010b软件编写相关程序计算得到各指标的隶属云等级矩阵R。这里以1号舰长综合评价为例，计算得到隶属云等级矩阵为R1，根据层次分析法得到各个评价指标的权重W为（0.08，0.06，0.03，0.03，0.07，0.07，0.06，0.06，0.03，0.06，0.09，0.06，0.15，0.09，0.06）。

经过模糊矩阵转换得到综合评价S1=W*R1=［0.679 8 0.230 3 0.016 3 0.015 1］，由最大隶属度原则，1号舰长的综合评价等级为优秀。同理可得：

5名舰长的综合评价等级如图4，从图上很快就可以判断出2号舰长的综合评价等级是良好，3号舰长的综合评价等级是及格，4号舰长的综合评价等级是优秀，5号舰长的综合评价等级是及格。

图45 名舰长的综合评价等级

4 结语

运用正态云理论构建舰艇长独立操纵与指挥综合评价模型，克服了以往评价运用数学方法主观性强的缺点，使得评价等级的划分更加客观。评价过程中充分考虑到评估数据的随机性和模糊性等不确定性因素，更加符合舰艇长独立操纵与组织指挥综合评价的实际情况。5名舰艇长训练后，运用AHP云模型对各个指标进行了单因素等级评价和综合评价。实例证明，该模型评价结果更加客观、真实，具有较强的应用价值。

［1］周智超.基于模糊综合评判的舰艇指挥控制效能评估研究［J］.指挥控制与仿真，2006，28（1）：7-10.

［2］熊正祥，孙永侃，王立强.舰艇模拟训练中指挥员的成绩评估研究［J］.计算机仿真，2011，28（4）：30-33.

［3］崔凯旋，石全，胡起伟，等.基于梯形云模型的装备保障训练效果评估研究［J］.计算机仿真，2013，30（5）：306-353.

［4］李德毅.不确定性人工智能［M］.北京：国防工业出版社，2005.

［5］贾琦，段春青，陈晓楠.黄河流域水资源可再生能力评价的云模型［J］.中国人口·资源与环境，2010，20（9）：48-52.

［6］方祥麟，姚杰，卓永强.船舶交通及操纵安全系统评价模型与方法［M］.大连：大连海事大学出版社，2003.

Independent Manipulation Evaluation to Ship Captain Based on AHP and Cloud Model

YANG Yu-feng
（China Maritime Police Academy，Ningbo 315801，China）

It is an important part that the ship is operated independently by the captain and their organization and command and manipulation skills is assessed.Training evaluation process for the qualitative and quantitative indicators conversion calculation is proposed based on AHP cloud model comprehensive evaluation method to deal with evaluation appears randomness and fuzziness.By four items and fifteen indicators such as chartwork，it is established to an independent manipulation of evaluation index system，and various indicators evaluation model usingcloudtheory.Witha membership function of the fuzzy description evaluation level，and consider the use of the concept of membership degree hyper entropy inherent randomness，it is more realistic evaluation of the situation. Application of AHP to determine the relative weights of each evaluation index weight，five ship captains who participate in training are comprehensive evaluation through fuzzy conversion right.

independent manipulation，cloud model，comprehensive evaluation

U675.9

：A

1002-0640（2015）01-0054-04

2013-11-15

2014-02-25

公安部应用创新计划基金（2010YYCXHJXYZ130）；浙江省教育厅2011年科研计划基金资助项目（Y201120778）

杨玉峰（1977-），男，山东成武人，硕士研究生，副教授。研究方向：舰船操纵与指挥仿真。