基于熵权TOPSIS法的航空兵保障基地选址研究*

王沧海 李 斌 肖宇辰 张燕宾

（1.陆军勤务学院 重庆 401331）（2.中国人民解放军93161部队 沈阳 110015）

1 引言

近年来，空军航空兵部队紧盯战略转型，全面建强保障体系，加快装备更新步伐，探索新的保障模式、打造新的保障力量。建设航空兵保障基地是服从国家战略布局、聚焦空军战略转型、聚力联战联训保障的必然选择。以作战需求为牵引，以联合保障为导向，高标准规划建设保障基地，正逐渐成为左右战争胜负天平的关键因素。依托现有军用机场改建、扩建航空兵保障基地，对于形成全面实现全域成网、强点支撑、一体联动的战场保障格局，具有十分重要的现实意义。

国内外学者们对补给基地、机场、仓库等规划选址进行了广泛的研究，提出了很多可以供航空兵保障基地规划选址的方法和模型，为进一步保障基地规划选址积累了大量宝贵经验。前沿补给基地选址具有的长时效性和低敏捷性特点，考虑由于战时不确定环境可能造成前沿补给基地中断失效，张巍等建立基于备用覆盖模型的前沿补给基地二次交叉模型选址模型，以贪婪搜索算法加强拉格朗日松弛算法的上界解［1］。宋花玉在对民航机场服务地区航空客运量进行预测的基础上，以最大限度缩短旅客到达机场的总时间为机场选址决定因素，时间最短的机场选址数学模型［2］。此外还有基于遗传算法的航材仓库选址［3］、快递物流配送中心选址［4］，基于猴群算法的物流中心选址［5］，基于免疫优化算法的军用中心仓库选址［6］，基于粒子群算法的海外仓选址［7］，基于改进的混合免疫算法的物流配送中心选址［8］，油气物资仓库重心法选址［9］，基于DHGF的交通战备器材储备仓库选址［10］，基于飞行时间的机场选址［11］，带时间窗同时送取货选址路径问题及其烟花算法求解［12］。

本文中保障基地建设的选址更倾向于评价类选址，研究定位为选取评价指标，建立评价体系，选择场道、基础设施条件较好、容量大的最优备选机场进行建设。采用基于熵权的TOPSIS法应用于保障基地选址的综合决策，以定量的方法对选定的指标进行分别赋权，确定综合评价各指标的权重，并构造正理想解与负理想解，以各备选方案的指标向量靠近正理想解、远离负理想解来判断其优劣，从而科学、客观地建立了基于熵权的TOPSIS法航空兵保障基地选址综合评价过程。

2 问题分析

本文依托现有机场进行改建、扩建，则无需更多考虑水文地质、地形地貌和地下矿藏、文物等建设条件，以及空域条件、净空条件等运行条件［13］，保障基地建设期间会对部分外部保障资源进行内置，比如水井、发电机等给排水、供电设施装备建设在场区，所以也暂不考虑纳入选址指标体系。世界上大型航空货运机场周边都具有发达的综合交通体系，以实现机场的多式联运［14］。轴辐式战备物资储备网络枢纽储存点的选址必须遵循军事性原则、快速响应原则、交通便利原则、全局性原则等［15］。保障基地对于周边机场的辐射保障形式类似于轴辐式，因此本文主要考虑机场所在地等级、飞行区等级、距离部队、最近铁路、海港距离等地面综合交通条件，以各机场间距离为评估重点，建立基于可靠性的评价体系。

2.1 选址原则

保障基地的选址必须要考虑到其军事价值，首先应当满足自身的飞行保障、物资供应保障，其次要能够辐射保障周边机场，履行物流中心的物资供应枢纽功能定位，再次应当满足转场、驻训部队进驻需求。这就需要保障基地能够停放更多的作战飞机，储存更多的战备物资，提供多种运输方式，具备更好的地方优势资源。因此，应当重点立足于场区开阔、交通便利、快速响应等原则对选址问题进行规划，确保基地具有足够的保障效能，战备物资能够在辐射保障网络内高效流转。

2.2 指标选取

基于上述逻辑，构建了包括保障能力、地理位置、交通条件社会资源4个因素、11个评价指标的航空兵保障基地选址的综合评价指标体系。保障能力因素决定了保障基地建设的起步平台；地理位置是衡量保障基地辐射保障能力的核心标准；交通条件是保障基地物资流转、装设备运输的基础支撑；社会资源是保障基地建设、战时动员、后送医疗的重要依托。

表1 航空兵保障基地选址评价指标体系

2.3 量化标准

机场飞行区等级II指标A-F的6个等级分别转换为1～6分；机场所在地等级指标航空兵旅、空军基地、战区空军、战区联指的4个等级分别转换为分1～4分；交通方式中，公路、铁路、水路运输，具备1种、2种、3种分别转换为1～3分。机场机场飞行区等级I、与所在地部队距离、与其他各机场距离之和、所在市公路总里程、所在市公路货运量、所在点位具备交通种数、所在地常住人口、所在市生产总值、所在市医院床位数直接使用本身数值进行量化。遇到需要水路摆渡的机场，假设公路机动平均行驶速度为80km/h，海上机动平均航速为20节，约为37km/h，将水路距离折算为公路距离后进行公路距离算数相加。

3 规划选址方法

本文采用熵权TOPSIS法对航空兵保障基地选址各方案进行评估优选。在对各方案所有指标进行标准化处理的基础上，首先利用熵权法确定各指标权重值，然后利用TOPSIS法对各方案进行量化排序。这种方法将熵权法和TOPSISI法二者结合，降低了指标赋权的主观干扰，测算结果相对客观。

3.1 利用熵权法确定各指标权重

1）设有m个评价对象（机场方案），n个评价指标，各机场的评价指标值组成矩阵Xij，xij表示第i个机场的第j个指标值，则原始评估指标体系矩阵为

2）使用极差法对矩阵Xij进行标准化处理，消除数量级和量纲上的不一致性，得到矩阵Yij为

3.2 利用TOPSIS法对各目标优劣性进行排序

1）使用熵权法得到的权重值Wj对矩阵Xij进行加权处理，得到Zij为

2）由加权矩阵Zij确定正理想值Zj+和负理想值Zj-为

3）使用欧里几得距离公式，分别计算各评价对象指标值与正负理想值的距离di+和di-为

4）根据正负值的距离di+和di-计算各评价对象指标值与理想值间的相对贴近度Ci为

4 实例验证

军用机场由于其自身参数的保密性，不便于进行具体分析，但民航机场与军用机场大部分指标相互通用，因此选择辽宁省地区9家民航机场进行实例验证。其中航空兵保障基地选址的机场所在地等级、与机场所在地部队距离，置换为所在地行政区等级、机场与市中心距离。机场名单、机场飞行区等级、所在地行政区等级、常住人口、所在市公路总里程、公路货运量、生产总值、医院床位数以及部分机场与市中心距离来自于《辽宁统计年鉴——2020》《长海年鉴（2020）》以及民航东北地区管理局、辽宁省各市政府官方网站，其他数据来源于导航软件测算。

4.1 汇总实例基础数据

基础数据如表2～表4所示。

表2 各机场间公路距离（*不含长海大长山岛水路距离）

4.2 量化实例指标

其中大连金州湾机场为在建状态，仅使用作为实例分析；长海大长山岛机场位于海岛，其公路总里程、货运量无法考证，因此统一使用所在市指标，其往返对岸需通过滚装船摆渡，按照本文“量化标准”规则，单程16km海上距离，约折合35km公路距离求和，并入表3最终得到表4。

表3 机场备选点数据表

表4 机场备选点指标表

4.3 确定评价指标的熵权

根据熵权法计算公式得到备选机场指标体系各权重值，如表5所示。

表5 各机场指标权重计算结果

4.4 进行TOPSIS评价

根据TOPSIS法计算公式得到备选机场评价得分值与排名，如表6。

表6 机场备选点评价得分值与排名

利用相对贴近度进行评价对象排序，贴近度越高备选机场越优，反之越劣。优劣排序为：大连周水子＞沈阳桃仙＞大连金州湾＞鞍山腾鳌＞营口兰旗＞朝阳＞丹东浪头＞锦州锦州湾＞长海大长山岛。

4.5 结果讨论

因民航机场吞吐量与航空兵保障基地保障能力指标相对接近，选取民航局公布的《2020年机场吞吐量排名》中辽宁省机场数据，如表7所示。

表7 2020年机场吞吐量排名

对熵权TOPSIS法排序与旅客吞吐量、货邮吞吐量、起降架次排序对比，如表8所示。

表8 不同排序方式对比

从对比结果来看，因为选择评估样本有限，加之个别机场存在特殊情况，其个别数据不能真实反映出实际情况，原因包括但不限于：1）机场未开通货运业务，或几乎不承担货运业务；2）机场所在城市为沿海旅游城市，一些评价指标与实际存在差异，使之与情况相近的机场排序结果不一致；3）机场所在城市受到2020年新冠疫情影响，吞吐量减少；4）朝阳机场因承担中国民航大学朝阳飞行学院的训练飞行任务，起降架次较高。吞吐量作为一种单一衡量维度，用于对比同体量机场效果较好，但对一个省的不同机场排序，会造成较大偏差，也是本文未使用该指标的重要原因。排除以上原因后，4种排序顺序基本吻合，其中大连周水子、沈阳桃仙、鞍山腾鳌基本稳定在前3名，具有一定的参考意义。

5 结语

本文将基于熵权的TOPSIS分析法应用于航空兵保障基地选址的综合决策问题上，在评价体系建立时考虑较多的军事相关因素，并将评价结果与选取的一组现实数据进行对比。该方法能有效减少以往选址决策中的主观性和不确定性，是一种相对科学、客观决策的方式，对未来的选址具有一定的借鉴意义。