朱学耕，王 强，刘家路，潘 亮，王作根，曹云泉

（1.陆军装甲兵学院蚌埠校区战术系，安徽 蚌埠 233000；2.驻南阳地区第二军代室，河南 南阳 473000）

0 引言

作战能力评估能够使指挥员比较全面地了解部（分）队的综合作战实力，是指挥员指挥决策的重要参考依据。而根据综合作战能力评估结果对多个部（分）队进行优选排序，实际上是多属性决策问题在军事运筹学中的一个应用。1997 年，北京理工大学的董如梅首次将层次分析法运用到武器系统效能评估中［1］。由于该方法具有可靠的数学理论支撑，可以进行定性与定量相结合的评估，很快被运用到指挥自动化系统效能评估［2］、目标威胁评估［3］、作战能力评估［4］等领域。但是由于层次分析法中的判断矩阵是由专家给出的，常常会受到专家的学识水平、专业领域的影响，导致计算结果的不稳定性。针对这一问题，2001 年南京理工大学的顾晓辉将基于理想点原理的TOPSIS 方法，运用到反直升机智能雷战斗部系统总体效能中的评价［5］，减少了因专家不同或其偏好的变化而引起的评价结果的不确定性。但是在这些方法中，决策者在对评估指标进行评估时均采用精确值进行表示。由于作战能力具有动态性、对抗性以及人类思维的模糊性，为了更加准确地反映专家的真实想法，常用不确定性的语言进行评估。比如说:不错、可以、挺好。为了提高综合评估的可信度，海军航空工程学院的李冬教授用区间数来表示影响装备效能的评价指标信息［6］，在区间数中各数值的取值机会是均等的，较好地反映了指标参数的不确定性。但是，有时为了全面表示决策者的意图，区间可能取得过大，得出的结果与实际偏差较大。为了解决这个问题，提高决策者的置信度，解放军理工大学的徐启建将三角模糊数运用在某战区通信系统的效能评估中［7］，从而在一定程度上弥补了区间数在反映信息精度方面的不足。因此，人们将三角模糊数运用到作战效能评估中，并取得了一定的研究成果。但是在这些研究中，人们都是对作战部（分）队单时段（静态）的作战能力进行评估，而对于多时段（动态）作战能力评估问题的研究比较少。为了更加客观地评估一个单位的综合作战能力，必须参考其过去和现在多个时段的表现，要将时间维度考虑进去。因此，对于作战能力动态评估问题研究具有重要实际意义。目前，针对此类问题主要运用逼近理想解排序（TOPSIS）方法［8］和多准则妥协解排序（VIKOR）方法［9］等。由于后者不仅能够考虑各方案与理想解的接近程度，还能够体现群体效益的最大化和反对意见的个别遗憾最小化，以及充分考虑决策者的主观偏好，本文在决策信息用三角模糊数表示的基础上，依据传统VIKOR 法的基本思想，提出一种新的评估方法对合成营动态作战能力进行研究。

1 作战能力评估指标体系及指标预处理

1.1 评估指标体系的建立

评估指标的确定直接影响评估结果的客观性。对合成营作战能力进行评估，主要解决其作战能力处于一个什么样的水平，能否战胜对手这样的问题。应该按照实战标准来确定作战能力的评估指标，把作战对手作为评估的参照系，搞清楚作战对手的关键要素，而不是把标准定在与自己的纵向或横向比较上。因此，合成营作战能力评估指标体系可以从基于任务、体系、要素3 个方向进行构建。在基于任务构建时，由于每个作战单位的任务方向、具体任务和作战目标不同，在研究时具有很强的针对性，但不具有一定的通用性；而基于体系构建时，要考虑自成体系、支持体系和体系资源利用等多个方面，相对来说比较复杂；基于要素构建具有很强的通用性，而且简洁明了。文中主要在基于要素的基础上，从人、装备以及环境融合的角度进行评估指标体系的建立。为了便于分析问题，人的因素主要考虑其军事训练水平，装备因素主要考虑其火力打击能力，环境融合主要指人与人之间和人与装备之间的融合，在这里主要考虑指挥控制能力、情报侦察能力和综合保障能力，如图1 所示。

图1 综合作战能力评估指标体系

1）军事训练水平。主要包括人员的军事体能、专业技能、作风纪律等。在战场上，单兵军事体能的强弱决定其持续作战能力、对战场环境的适应能力，以及单兵战术动作的完成程度等；个人的专业技能直接影响着武器装备的操作和其效能的发挥；而严谨的作风纪律是战场上令行禁止的保证，直接影响战斗的结果。本文以单位每季度军事训练优良率来对其进行评估。

2）火力打击能力。其强弱直接反映合成营战斗力的大小。合成营的火力优势主要体现在主战坦克装备上。而影响火力打击能力的因素主要包括武器系统的战备完好率、发现目标的能力、火炮的俯仰角范围、射弹的速度精度、火炮的可靠性、杀伤能力等。其中:武器系统的战备完好率由作战单位提供；火炮的俯仰角范围、射弹的速度精度、火炮的可靠性由装备的型号决定；其余参数根据战场环境而发生变化决策。

3）指挥控制能力。主要考虑指挥员对作战情况的判断、处置及决策能力，以及部（分）队和友邻间的协同效果。其中:指挥员的决策能力由指挥员的任职时间、参加演习次数、情况处置是否合理等决定；协同效果由完成上级战斗命令的情况和战场上坦克基本战斗动作的完成程度决定。

4）情报侦察能力。主要考虑合成营依托侦察排的力量，利用侦察车、无人侦察机等装备，对敌装甲目标的识别、装备情况、兵力部署、作战环境的信息获取情况，以及利用指挥信息系统对情报信息的处理能力。本文主要由每个单位获得信息与真实的战场信息进行比较，由专家给出评分。

5）综合保障能力。主要指战斗保障、后勤保障和装备保障3 个方面。主要包括对战场伤员的定位搜寻，战损装备的抢救抢修，油料、弹药、器材的补给，信息通联，道路排障等能力。主要从在演练中完成保障任务的时间和完成任务的效果综合考量。

1.2 评估指标权重的确定

常见的指标权重的确定方法有主观赋权法、客观赋权法和组合赋权法。其中:主观赋权法如层次分析法，它主要依靠专家经验进行评估，具有一定的随意性，反映的客观信息不足；客观赋权法如熵权法［10，12］，它主要依靠评估指标属性和关联程度，常与决策者的重视程度相悖，不能够完整地反映真实情况。为了克服不同算法的缺点，保留其优势，文中采用将层次分析法和熵权法相结合的组合赋权法［13］。首先，利用层次分析法获得各评估指标的主观权重为αi；然后，利用熵权法计算出各指标的客观权重为βi；最后，其组合权重为:。其中:a+b=1，a 为主观权重影响因子，b 为客观权重影响因子。

1.3 评估指标的转换

评估指标通常可以分为成本型和效益型两种。本文中的评估指标均为效益型指标，即评估值越高，其能力越强。在整个评估指标体系中，军事训练水平的评估值为精确值，其余4 种指标评估值均为模糊类评估语言。为了便于分析问题，可将所有的指标数据都统一为三角模糊数的形式，规定精确值a 转换为相应的三角模糊数为［a，a，a］。模糊类语言与三角模数的对应关系如表1 所示。

表1 模糊评估语言对应的三角模糊数

2 基于动态三角模糊VIKOR 拓展的作战能力评估算法

2）对于成本型属性有

3 重型合成营作战能力评估示例分析

以某重型合成旅编制的4 个重型合成营为例进行评估分析。每个合成营的参训人数相当，主战坦克、侦察装备和战场抢救抢修装备的型号、数量相同，以前3 个季度的军事训练成绩和演习训练的数据为参考。其中:军事训练成绩由优良率转换成相应的三角模糊数；其他评估指标根据模糊评估语言转换成相应的三角模糊数，得到各时段的作战能力评估矩阵，如下页表2～表4 所示。

表2 t1 时段作战能力评估矩阵

表3 t2 时段作战能力评估矩阵

表4 t3 时段作战能力评估矩阵

其理想解和负理想解分别为

计算其群体效用值和个体遗憾值，以及折衷值

根据可能度计算公式得到可能度比较矩阵为

利用排序公式各合成营的综合作战能力排序值为

表5 集成后排序值及排序结果

结果分析:在原方法中，作战能力评估结果为:合成营1＞合成营4＞合成营2＞合成营3，合成营1的作战能力最好；利用本方法的评估结果为:合成营1＞合成营4＞合成营3＞合成营2 或合成营1＞合成营4＞合成营2＞合成营3，但都是合成营1 的作战能力最强。可以看到利用DTFWA 算子集成后的作战能力评估结果与原方法的计算结果不完全一致，但均是合成营1 的作战能力最好，可以筛选出综合作战能力最强的单位，验证了该方法的可行性。虽然两种方法的评估结果相近，但是原方法没有对三角模糊数进行无量纲化处理，在计算的过程中忽略了决策者的风险态度和三角模糊数的内在联系，新的方法克服了这些不足，充分考虑了决策者的风险态度，增加了结果的可靠性，具有一定的参考价值。

4 结论

在传统VIKOR 方法的基础上，对时间权重已知、评估属性权重信息未知的合成营作战能力动态评估问题进行了研究。首先，利用组合赋权法求出每个评估指标的权重；然后，利用三角模糊数对评估指标进行评估，再利用动态三角模糊加权平均算子对多时段的评估结果进行集成；最后，通过比较得到每个合成营作战能力的综合排序，并与原方法评估结果进行比较，验证了新方法的可行性，为更加全面评估合成营的作战能力提供了一种新的方法。但是该方法只是对一个专家的评估数据进行动态地分析，还具有一定的主观性。下一步将从这一角度出发，探索对多个专家、多个时段的评估结果进行分析的方法，使评估结果更具有说服力。