军民融合陆军装备维修保障体系能力评估*

2022-01-26 08:23黎云兵孙俊峰刘文开

火力与指挥控制 2021年11期

何鹏，王晖，黎云兵，孙俊峰，刘文开

（1.陆军装甲兵学院演训中心，北京 100072；2.解放军71239 部队，辽宁营口 115000；3.陆军装备部驻武汉地区军事代表局，武汉 430000；4.陆军军事交通学院军用物资配送系，天津 300161）

0 引言

军民融合陆军装备维修保障体系能力的好坏，是对装备维修保障系统遂行装备维修保障任务的评价和估算，是反映和评价装备维修保障能力的尺度和标准。军民融合陆军装备维修保障体系是一个复杂的大系统，对此系统进行能力评估需要找到一种合理的评估方法，需要理清军民融合陆军装备维修保障所涉及到的各方面的关系，为装备维修保障理论研究提供一定的支撑。

在装备维修保障指标体系的研究方面，文献［1］从维修保障系统的自身内在因素和作战环境的外部因素进行研究；文献［2］建立了复杂装备维修保障能力指标，从技术资料、维修设备、维修设施、维修器材、维修方案5 个方面建立评估体系；文献［3］建立了军民一体化装备维修保障建设的指标体系，从组织体系建设、保障运行机制建设、维修保障队伍建设、保障物力建设、保障信息建设进行分析；文献［4］从保障机动能力、装备抢修能力、维修管理能力、资源保障能力、人员管理能力5 个方面进行了军民融合装备维修保障能力的指标体系；文献［5-10］从人力资源、维修管理、物质资源、信息资源建立维修保障系统的指标体系。在维修保障系统评估方法方面，文献［5-7］分别采用了突变理论、分形评估算法、改进逼近理想解排序分析法（TOPSIS）对装备维修系统进行评估；文献［9-16］采用多级可拓综合评估、非对称灰色云模型、模糊综合评判、群组定权、变权综合法、灰色- 证据理论模型、指数法、集对分析方法对装备维修保障系统进行评估；文献［17］运用了BP 神经网络对维修资源能力进行评估；文献［18-20］运用群组层次分析法（GAHP）和多级模糊综合评判、FCA-DEA 方法、云理论对装备维修保障能力进行了评估；文献［21］应用DAF 综合评价法对航天装备维修保障效能进行了评估；文献［22-23］运用ANPA-灰色模糊的网络化赋权方法、加权LS-SVM 评估模型对航空装备维修保障能力进行了评估。

综上，以上文献从不同侧重点构建了装备维修保障指标体系，但对军民融合装备维修保障体系还存在指标体系不够全面、合理的问题，在评估方法上还不能较好地处理评分数据随机性和模糊性的问题。针对以上问题，本文通过调研和专家反复论证建立军民融合陆军装备维修保障能力评估指标体系，为克服专家主观随意性大和缺少专家主导易产生错误的问题，提出基于主客观赋权的方法，为解决评估数据的随机性和模糊性的问题，采用云模型对军民融合陆军装备维修保障体系能力进行评估。

1 军民融合陆军装备维修保障能力评估指标体系构建

构建有效的指标体系是军民融合陆军装备维修保障体系能力评估的前提。由于该体系对象复杂、要素众多，为了体现全面性，通过全面收集资料和对相关专家调研的基础上，结合文献［24］，从系统客观性出发，并注意控制适当的问题粒度，按照全面完整、层次分明、简明科学的基础上，从政策法规、组织管理、维修力量、网络信息、维修训练、维修作业6 个方面，构建了军民融合陆军装备维修保障体系能力评估的指标体系，如图1 所示。

图1 军民融合陆军装备维修保障能力评估指标体系

2 军民融合陆军装备维修保障能力评估指标权重确定

在指标赋权方面，利用改进GAHP 方法，可以弱化单个专家评估的随机性，主观认识的不确定性和专家分歧产生的影响，得到相对合理的主观权重。采用改进熵权法，通过指标的无序程度来确定客观权重，可以减少主观性对评估结果的影响。最终，通过博弈论进行主客观赋权结合，可有效避免未充分考虑权重冲突和组合系数设置随意的问题，得到更合理的综合指标权重。

2.1 基于改进GAHP 的主观权重确定

GAHP 方法是常用的主观赋权方法，各专家由于经验、文化背景等方面的差异，给出的判断矩阵可能会存在较大的差异，为了更好地综合专家的意见，本文对GAHP 方法进行改进，提出基于专家聚类和专家欧式距离合成的主观权重确定方法。

2.1.1 专家间相容度的确定

2.1.2 基于聚类的专家权重确定方法

1）专家类别间权重的确定

目前计算专家类别间权重时，大多根据类别中所含专家数目的多少来确定类别间的权重。这种方法虽然考虑了少数服从多数的原则，但是专家数目相同即赋予类别间相同的权重，显然这一赋权方法与实际情况不符。虽然类别间含有的专家数目相同，但由于各类专家的判断矩阵不同，所以，类别间的权重也不相同。对类别间权重的计算方法进行改进，在考虑类别间专家数目的基础上，再通过比较每个专家给出的属性权重，得到各类专家一致性权重的差异值。某类专家一致性权重差异值最小，则说明该类专家的意见更能体现大多数专家的意见，则此类专家应该被赋予更大的权重。

设m 个专家共分为L，第i 个专家所属类别为Gl，所在类中的专家数量为φl。专家i 与其他专家的一致性差异值为Di，第l 类专家与其他类别间的专家一致性差异值为Dl，则根据文献［26］中的计算方法，可以得到类别间权重系数αl为：

2）专家类别内权重的确定

其中，参数b 为人工设置的比例因子，起到调节作用，根据文献［24］，建议b 取值为10。

3）专家综合权重的确定

根据以上分析，由得出的类别间和类别内专家的权重，综合得到第i 位专家的权重为：

2.1.3 基于欧式距离的权重分配方法

此外，根据AHP 法得到m 位专家对n 个指标的初始权重，可得到两位专家之间的欧式距离为：

令第i 位专家与其余所有专家之间判断相似程度为di，可表示为：

则可以得出第i 位专家的权重μi为：

2.1.4 专家综合权重生成

通过以上综合分析，可得第i 位专家的综合权重为：

其中，ε 为修正系数，通常情况下取值为0.5。

2.1.5 专家主观指标权重生成

综上所述，可确定指标的主观权重为：

2.2 基于改进熵权法的评估指标客观权重确定

熵权法是依据数据的紊乱或者无序程度来确定其重要性，其原理是：评价对象对某项指标的值相差较大时，熵值较小，说明该指标提供的有效信息较大，则权重较大；反之，若某项指标的差值较小，则熵值较大，说明该指标提供的信息量较小，该指标的权重则较小［27］。

经过修正后的矩阵，可计算出第j 项评价指标的熵值Hj和差异性系数Gj，计算结果可分别表示为：

可得指标的客观权重Wo：

2.3 基于博弈论的评估指标综合分析

基于博弈论主客观赋权的思想是使各方协调一致去寻找最大化的共同利益，从而达到纳什均衡，使得综合权重与各个权重之间的偏差最小，从而实现共同利益的最大化。

为了在可能的权重向量W 中得到最佳的W*，将上式中，线性组合系数ak进行优化，使得W 与各个W*之间的离差极小化，可以得出：

根据矩阵的微分性质，可得出式（16）最优化的一阶导数条件为：

根据式（17）可求得ai，并对其进行归一化处理，可得：

根据上述，则可以得到优化后的权重向量W*，可表示为：

3 基于云模型评估法的评估结果聚合

云重心评估法是运用隶属度概念来度量对象的不确定性，利用云发生器生成隶属云，来度量评价对象的优劣程度，实现了定性概念和定量概念之间的相互转换，解决了模糊概念的定量处理问题。其评估步骤为：

3.1 确定定性评语集

式中，Exj、Enj、Hej指的是所有专家对第j 个评语集的期望值、熵值和超熵，文中假定各专家的权重相同。

3.2 底层指标状态评分及其云模型化

3.3 二级指标云计算

对二级指标的综合计算，由于各指标间关联性比较小，指标因素之间独立性较强，可采用文献［29］的计算方法：

3.4 一级指标因素综合云计算

对一级指标综合云的综合计算，是从低层次概念综合到高层次概念的过程，是将两个或两个以上指标因素云模型综合的过程，其具体计算如下：

3.5 评估结果云图生成

4 实例分析

4.1 指标权重确定

本节以一级指标权重计算为例，分别利用改进GAHP 方法和改进熵权法得到主、客观权重，在此基础上利用博弈论法得到综合权重。

4.1.1 基于改进GAHP 的主观权重确定

由于军民融合陆军装备维修保障体系的指标，难以用实测的方法得到，从陆军机关、科研院所、战区陆军直属保障大队聘请相关领域8 位专家，对一级指标和二级指标进行打分，得到初始判断矩阵，得到各指标权重，并进行一致性检验，则可以得到未经加权的指标权重，再根据AHP 方法进一步得到主观权重，具体步骤如下：

根据式（1）可以得到专家的相容度，图2（a）所示为根据计算结果得到的相容度矩阵图。再利用最大距离进行聚类，可以得到8 位专家的分组情况，如图2（b）所示。

图2 相容度矩阵图与专家聚类谱系图

根据式（2）～式（4），可以得到经过聚类后专家的权重值为：

根据式（5）～式（7），可以得到经过欧式距离计算后专家的权重值为：

根据式（8）可以求出专家的综合权重值：

根据式（9）可得专家主观权重为：

4.1.2 基于改进熵权法的客观权重确定

以军民融合装备维修保障指标体系为依据，对政策法规B1，组织管理B2，维修力量B3，网络信息B4，维修训练B5，维修作业B6 进行评分。

根据式（10）～式（14），可以计算得到客观权重为：

4.1.3 基于博弈论的指标综合权重确定

根据以上计算得到的主客观综合权重和式（15）～式（19），可以得到组合系数的值和指标的综合权重：

按照相同步骤可以得到二级指标主客观权重及综合权重，计算过程不再赘述，结果如表4 所示。可以看出，综合赋权把主客观权重进行了综合，根据文中综合权重后的结果，得出网络信息的权重值为0.230 7，维修力量的权重值为0.179 3，结果比主客观赋权都有了明显的优化，说明了网络信息在军民融合维修保障体系中的作用越来越重要，有效地减小了仅通过主观赋权或客观赋权带来的偏差。

4.2 评语云概念化

该体系能力的评估指标难以通过实际测算的方式获得，同时为避免专家评分工作量过大，本节再重新邀请8 位军民融合装备保障领域的专家进行打分的方法，按照“差、较差、一般、较好、好”5 个等级对底层指标进行评分。5 个等级指标的意义分别表示为：“差”表示军民融合式陆军装备维修保障体系的能力完全无法满足保障需求，“较差”表示军民融合式陆军装备维修保障体系的能力不能满足保障需求，“一般”表示军民融合式陆军装备维修保障体系的能力基本能够满足保障需求，“较好”表示军民融合式陆军装备维修保障体系的能力能够满足保障需求，“好”表示军民融合式陆军装备维修保障体系的能力完全能够满足保障需求，专家的评估区间值如表1 所示。