基于云模型的通信装备保障效能评估研究

徐兆文 薛勇 陈家辉

（中国人民解放军战略支援部队航天工程大学 北京市 102206）

高新技术的迅猛发展极大地推动了武器装备的信息化进程，现代信息化战争节奏快、对战场态势感知需求强烈，保证战场信息高效快速的传输显得尤为重要，军事通信装备作为战场信息传输的神经网络，在信息化战争中将发挥更大的作用。通信装备是遂行通信保障的物质基础，与相关的通信装备保障要素整体构成了保障体系，通信装备保障效能评估是指通信装备保障体系在既定条件下完成目标任务的有效程度。通过开展通信装备保障评估，构建合理的指标体系和应用适当的方法，依据结果引导装备保障建设理念，转变保障方式，规范程序和方法，发挥评估在通信装备保障工作中的导向作用、诊断调控和鉴定比较功能，为通信装备保障建设提供科学依据。

1 通信装备保障效能评估指标体系构建

1.1 指标体系构建的原则

评估指标体系是整个通信装备保障各个要素指标构成的有机整体，指标体系是否合理关系到评估结果的科学性与准确性，通信装备保障是一项复杂的系统工程，必须从诸多方面考虑制定反应军事通信装备保障效能的指标体系，应遵循以下基本原则：

（1）科学逻辑性原则，对整个保障系统进行系统分析，抽象出各级影响因素的层级关系，必须对应参数体系的层次梯阶结构，在横向与纵向上形成具有科学逻辑的层级关系。

（2）维度完备性原则，指标的选取要涵盖通信装备保障要素的各个方面，选取具有代表性的指标，能够全面反映通信装备保障系统整体效能。

（3）独立自主性原则，所选取的指标互相独立不交叉，减少重复建立带来指标模型复杂的不利影响。

（4）定性定量相结合原则，对于复杂的系统工程中涉及的某些因素应该利用准确的定义进行定性分析，便于量化取值，减少人的主观判断而带来的差异。

1.2 指标体系的建立

经过全面分析和理解通信装备保障效能的概念和影响因素的基础上，查阅参考相关文献，整理研究目标所要达到的根本目的，将通信装备保障影响因素转化为评估指标要素，初步构建通信装备保障效能评估指标体系，然后通过实际调查与征询专家意见，归纳筛选拟定的评估指标体系，从装备品质、人力资源、组织管理、技术手段四个方面建立了通信装备保障效能评估指标体系，如表1 所示。

2 云重心判别法

2.1 云重心理论

云模型在基于传统模糊数学和概率论提出通过刻画云指标来转换定量与定性之间的不确定性，是一种用语言值来揭示随机性与确定性的一种特定算法，一般用数字特征：期望Ex，熵En 和超熵He 来表示定性变量对应的量化程度，其中Ex 是云的重心，表示模型模糊概念的中心值，En 是表征概念模糊度的不确定性，即亦此亦彼性，He 是En 的度量，反应了云的离散程度。当云的重心位置发生变化时，相对应的表征理想云模型的三个数字特征相应的发生偏离，即云重心的变化反映了系统的状态信息的变化，云重心评估法是一种系统实际状态云重心与理想状态云重心偏离度的度量方法，目前在风险评估和军事领域的评估中应用较为广泛。

表1：通信装备保障效能评估指标

2.2 云重心判别法基本步骤

2.2.1 各指标的云模型表示

将评价指标分为定性指标与定量指标两类，有确定数值的指标云数字特征为（Ex，0,0），定性指标为（Ex，En，He）。抽取n组样本，确定数值指标的云模型可以表示为：

Ex-云模型的期望值，En-云模型的熵，Exi-第i 个性能指标值。

模糊类的指标云数字特征为（Ex,En,He），n 个模糊类指标用综合云模型表示为：

Ex-综合云的期望值，En-综合云的熵，Exi-第i 个模糊指标值。

2.2.2 云重心的度量方法

假设评估体系中包含有L 个指标，每个指标形成一个云模型，则会组成一个L 维综合云C=(C1,C2,…CL)。

2.2.3 加权偏离度衡量综合云重心变化

表2：评价集合规则打分结果

表3：各指标云模型的期望值与熵值

图1：云发生器

在云模型中，通过计算加权偏离度θ，来衡量实际状态云与理想状态云的差异程度，θ 的值越大，表明实际状态云与理想状态云偏离程度越大。加权偏离度计算公式为：

wi为指标权重。

则评估结果的归属度

2.2.4 评价集的云模型表示

首先确定评价集V 的语言值，V={v1=差，v2=较差，v3=中等，v4=良好，v5=优秀}，每个语言值都可以表示一个云模型，通过黄金分割的思想划分语言值的标尺，将评价集中的云模型合理的分布在连续的语言值标尺上，从而形成一个定性测评的云发生器如图1所示，将加权偏离度θ 输入到云测评发生器中即可做出评估。

3 应用分析

以部队X 单位在某要地防空作战行动中通信装备保障为例，根据文中建立的效能评估指标体系，采用云重心判别法对作战行动中通信装备保障效能进行评估，以第一层指标人力资源为算例，其他指标以此类推。

3.1 确定各指标状态值及云模型

通过实地调研、问卷调查以及专家咨询最后由4 位专家对第二层影响因素进行打分，根据评价集合规则打分结果如表2。

由表1 的结果对应评价集的状态值构造人力资源指标效能的决策矩阵F 如下：

根据公式（1）得出各指标的云模型的期望Ex，熵En 如表3。

3.2 确定各指标权重

采用AHP 法和德尔菲法邀请5 名相关领域专家背靠背对各指标进行打分，根据专家意见对权重结果审核修正，最终确定各指标权重

3.3 计算综合云重心向量和加权偏离度

依据各指标的权重向量，求取人力资源指标综合云重心向量：

3.4 系统整体效能评估

同理，对第一层其他三个指标装备品质、组织管理、技术手段计算加权偏离度θ2=0.1679，θ3=0.3168，θ4=0.1726，隶属度为e2=0.8321，e3=0.6832，e4=0.8274，依据本文中权重确定的方法，计算第一层指标权重W=(0.3,0.4.02.01)，则系统整体的加权归属度e=0.741，将归属度结果输入图3 的云测评发生器，评估结果激活“中等”和“良好”两个评语，且结果更偏向于“良好”，所以评估结果为“良好”。

4 结语

影响保障部队通信装备保障效能发挥的因素很广，在进行评估时存在诸多不确定性因素，给评估工作带来了一定的挑战，本文将云模型理论引入通信装备保障评估工作中，用云模型的确定性数字特征表征各影响因素，将主客观因素科学的融合起来，实现了定性与定量的相互转化，以部队X 单位作战行动任务中通信装备保障为案例，采用统计调查与专家组咨询等办法确定指标权重，在构建的效能评估指标体系的基础上遵循云重心运算规则将指标权重与云模型结合起来，通过云测评发生器得出评估结果，依据结果对通信装备保障能力做出科学的判断，评估结果对提高部队通信装备保障能力建设具有很好地指导借鉴意义。