基于区间直觉模糊数ANP的体系贡献率计算方法

体系贡献率主要用于体系建设中度量装备对体系的贡献程度。为解决目前体系贡献率计算存在的一些问题,提出一种“任务-能力-指标-装备”的多层次装备指标体系结构。考虑了装备指标体系结构、网络分析法和区间直觉模糊数的特点,提出了一种基于区间直觉模糊数的网络分析法以得到更准确的体系贡献率。实验表明,该方法不仅能够解决体系贡献率计算公式现存的问题,而且与AHP(analytic hierarchy process)和ANP(analytic network process)相比,可以得到更准确的体系贡献率,为体系建设提供更有效的支持。     

面向多任务的武器装备体系贡献度评估方法

在国防预算有限的前提下,武器装备体系贡献率评估应该考虑成本因素的影响。基于作战环理论提出了考虑成本因素的面向多任务的体系贡献率评估方法。首先,构建了武器装备的能力指标体系,给出了考虑成本的武器装备贡献率评估框架;其次,基于作战环建立武器装备体系作战能力评估模型,结合成本因素,引入区间数的概念,提出了面向多任务的体系贡献率评估方法;然后,利用区间数比较的方法,根据装备面向多任务的贡献率,对装备进行优先发展排序;最后,以海上作战装备体系为示例,应用本文提出的评估方法,为武器装备的优先发展规划提供决策支持。     

基于DSM与信息熵的装备体系结构贡献率分析

针对装备体系构成复杂等特点, 构建了基于设计结构矩阵(design structure matrix, DSM)和信息熵的装备体系结构贡献率评估模型。首先, 基于“整体、动态、对抗”的思想, 建立装备体系贡献率评估的动态—静态DSM评价模型; 其次, 以单一能力最小为粒度对作战过程进行分解, 依据元活动序列对装备体系能力结构进行网络化建模; 然后, 采用信息熵方法计算装备能力灵敏度。以某航空作战装备体系为例, 验证了本方法的可行性和合理性。     

基于QFD和组合赋权TOPSIS的体系贡献率能效评估

武器装备体系贡献率是指单件装备在武器装备体系或作战体系构成中,按照体系的总目标和运行规律,对体系的整体性能(如体系作战能力或作战效能)贡献的大小。首先建立能力效能综合的贡献率评估框架,在此框架下提出层次化的体系贡献率评估思路。然后借助面向关系的质量功能展开量化矩阵方法,将仿真实验中能力/效能度量指标数据映射到需求度量矩阵,再以度量集对需求集的敏感度和拟合优度作为依据,构建度量指标的组合权重。最后,利用逼近理想解排序法对体系方案贡献度进行排序,并以无人集群执行火力打击任务作为算例,验证了该方法的可行性。     

多阶段任务装备体系作战能力评估

现代战争战场形势复杂多变，武器装备之间功能相互交互，装备体系作战能力应保证最大限度发挥。基于作战环理论，提出针对多阶段任务的装备体系总作战能力评估方法。通过检测装备体系作战能力指标的动态变化，考察单个装备对装备体系发挥最佳作战能力的影响，进而保证装备体系总作战能力最大。根据阶段任务对应的能力指标，建立装备体系总作战能力指标体系；基于作战环理论的装备体系作战能力评估模型，引入区间联系数和灰数带的概念，从多阶段任务出发，对同类型的不同装备所在装备体系的作战能力进行评估；利用信息熵法及装备体系在不同阶段任务中作战能力的排序向量对相应阶段任务的能力指标进行客观权重的确定。以某装备体系为例，应用所提方法完成了总作战能力评估，为装备优先发展、配合作战提供了决策支撑。     

面向体系贡献率的装备体系评估方法研究综述

面向体系贡献率,总结了武器装备体系贡献率评估的研究现状并分析了研究的技术难点,对基于作战环、复杂网络、证据推理、灰靶理论、贝叶斯网络、结构方程模型、探索性分析等目前用于评估武器装备体系贡献率的方法进行了综述,对比分析了不同评估方法的优缺点。从装备体系构成及贡献率评估特点出发,采用基于作战环和复杂网络的武器装备体系评估方法,能够全面反映装备在体系作战中的各类关系,支持从体系的角度对武器装备的贡献率进行多维度评估,更能贴近评估装备对于体系贡献的衡量。     

基于作战态势和改进CRITIC-TOPSIS的目标威胁评估模型

针对当前防空作战的目标威胁评估方法对于敌方目标间态势考虑不全、未能较好利用目标动态信息等问题，提出基于作战态势和改进的客观赋权法(criteria importance though intercrieria correlation, CRITIC)和逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to ideal solution, TOPSIS)的目标动态威胁评估模型。首先，在敌我态势指标体系的基础上，提出基于作战环理论的敌方目标间态势威胁指标体系。然后，使用改进的CRITIC确定权重，通过TOPSIS方法计算威胁度。最后，提出基于态势变化程度计算时间权重，通过态势因子加权得到最终评估结果。实验结果表明，基于作战态势和改进CRITIC-TOPSIS的目标威胁评估模型可以综合考虑敌我态势、敌方目标间态势和态势动态信息，对目标做出灵活全面的威胁评估。     

数据缺失状态下目标威胁评估的AR(p)动态突变排序法

针对目标威胁评估过程中观测数据缺失、难以综合考虑来袭目标的动态威胁态势以及已有评估方法大多需要确定各指标权重而过多依赖专家经验的问题,将自回归(auto regressive,AR(p))预测模型、时间序列赋权及突变理论相结合,提出了目标威胁评估的AR(p)动态突变排序法。该方法通过AR(p)模型预测时间序列上的缺失目标数据,为综合各时刻数据进行威胁评估提供了基础数据信息;采用泊松分布逆形式对时间序列进行赋权,全面考虑了当前时刻和之前时刻的目标关联信息;在突变理论基础上抽象出了突变排序的思想,将目标威胁评估指标体系中下层指标对上层指标的作用归因为控制变量对状态变量的作用,并采用归一化公式对作用程度进行求解,以此方式由底层往上逐层推进最终得到目标威胁评估值。实例分析结果表明,AR(p)动态突变排序法适用于目标数据缺失时的威胁评估,更贴合实战,且不需确定各指标权重,计算过程简洁高效,可操作性强,由于综合考虑了目标的动态威胁态势,评估结果更加合理,具有一定的实用价值。     

电网企业数字化转型成熟度评估理论及应用

针对现有企业数字化成熟度评估模型的所选取指标不全面、主客观权重设定不合理等问题，提出基于电网企业的数字化转型成熟度评估模型。考虑影响电网企业数字化转型的关键因素，构建电网企业数字化转型成熟度评估模型指标体系；利用层次分析法和反熵权法，完成评估指标主客观权重的计算。在此基础上，结合动态反馈的思想，运用面板门限模型，将主客观权重的占比与相应阶段的动态目标深入融合，使评估结果的准确性得到极大提高。案例分析表明，该模型可以实现基于各阶段目标的动态调整，保障电网企业数字化转型成熟度评估结果的准确性，为优化电网企业数字化转型路线提供决策支持和理论支撑。     

装备体系贡献率评估方法研究综述

装备体系贡献率评估对装备立项论证和装备体系建设具有非常重要的意义。系统分析了装备体系贡献率的概念内涵,重点从装备体系结构贡献率评估、装备体系能力贡献率评估、装备体系效能贡献率评估等3个方面进行了归纳总结,并从评估背景与维度的统一、评估方法与模型的构建、评估结果的应用等3个方面指出了现有理论方法存在的问题及发展趋势,为装备体系贡献率评估与应用研究提供参考借鉴。     

面向任务的民机DIMA动态重构策略

为提高民机分布式综合模块化航空电子(distributed integrated modular avionics, DIMA)系统应对飞行任务切换和资源失效的能力, 分析了DIMA动态重构环境及动态重构机制, 形成了面向任务的动态重构策略。首先, 提出“任务-功能-资源”间的关系矩阵及动态重构有效性评价体系。然后, 引入组合优化赋权法计算不同任务模式下功能应用的优先级权重。最后, 用实例分析对比了面向任务的动态重构策略与普通重构策略在不同任务模式下系统资源对系统功能完整性的支撑程度。研究结果表明, 随着模块故障数量的增多, 面向任务的动态重构策略可以显著提高动态重构的有效性。     

基于进化理论的故障模式判别算法

基于特征参数的故障模式判别是一个组合优化问题。在评析已有进化方法的基础上,建立了航空电子系统的故障模式判别模型,提出了一种将正交遗传算子(orthogonal genetic arithmetic operators, OGAO)融入到粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)中的组合寻优方法,并进行了一定的改进。该方法能有效避免局部极小,较好地处理离散变量的组合优化问题,有利于提高解的精度和收敛速度。以某型机载综合数据采集器的电源模块为平台进行实验仿真,结果证明了本文算法的正确性和优越性。     

航空人-机复杂系统极值风险评估稳定性分析

针对航空人-机复杂系统极值风险评估中存在不确定性、难于验证的理论问题,建立了综合考虑“物理特性”、“随机性”和“非线性”的驾驶员-飞机系统和故障数学模型,通过大量仿真数据分析样本数量、评估次数以及优化算法选取对评估稳定性的影响。为提高极值分布中样本数据序列的拟合精度,针对综合评估模型提出一种随机自适应进化粒子群算法（random adaptive evolutionary particle swarm optimization,RAE-PSO）算法,实现了收敛速度和拟合精度的提高。提出了提高航空人-机系统风险评估稳定性、降低评估误差的方法步骤,并通过案例验证了方法的有效性。     

面向不确定多任务场景的海上联合作战装备体系贡献率评估方法

针对海上联合作战装备型种多样、体系构成复杂、能力生成涉及因素多等特点, 提出了一种面向不确定任务场景的装备体系贡献率评估方法。首先, 分析了海上联合作战装备体系结构、不确定型多任务场景组成和装备体系效能评估指标构成; 然后, 基于直觉模糊综合评估提出了面向不确定多任务场景的装备体系贡献率评估方法; 最后, 通过一个实例对体系贡献率评估方法的计算过程进行分析, 说明了本文所提方法针对海上联合作战装备体系贡献率评估的有效性。     

基于系统动力学的装备体系贡献率评估方法

装备体系贡献率评估对于装备体系建设至关重要。由于在研究不同装备对装备体系的影响时装备体系具有涌现性，从而使得评估装备体系贡献率变得困难。为此,在对装备体系结构与效能指标分析的基础上,对装备体系效能的涌现进行了分析,并利用系统动力学模型进行装备体系效能仿真评估,提出了装备贡献率评价方法。最后,通过导弹装备体系贡献率评估进行了案例分析,对所提方法进行了验证。本文基于系统动力学对装备体系贡献率进行定性定量结合的仿真分析方法，可以给装备体系贡献率评估提供借鉴。     

系统多层次灰色熵优选理论及其应用

根据流域实际情况建立了综合评价梯级水电开发的评价指标体系.提出系统多层次灰色熵优选模型,由系统论将决策水利水电方案的影响因素分成若干个子系统,每个子系统由相应的评价指标组成.首先根据评价指标的灰色关联系数,由熵权法计算出各指标的权重,然后得到各个子系统组成的关联度矩阵,类似求出各子系统的权重,最后由子系统权重和关联系数求出系统的综合评价关联度,由关联度的大小对水利水电系统中的方案排序.将模型应用于西藏尼洋河流域规划建设的7座梯级水电站,得到符合实际情况的电站建设顺序.     

考虑关键故障的测试优化选择

针对现有测试优化选择方法中因关键故障为小概率故障而容易被漏检的问题,提出了一种有指向性的对关键故障进行有效检测和隔离的方法。首先从系统安全性角度,分析了关键故障的重要性。然后基于相关性矩阵,以测试代价最小为优化目标,以故障检测率与隔离率和关键故障检测率与隔离率为约束,建立了考虑关键故障的测试优化选择模型,最后采用基于质心改进和惯性权重自适应调整的二进制粒子群算法进行求解。仿真实验结果表明,考虑关键故障的测试优化选择方法可以有效消除因关键故障漏检而对装备安全造成的严重威胁。     

一种求解动态多峰优化问题的Memetic粒子群算法

很多现实的优化问题往往是动态和多峰的, 这就需要优化算法既能够发现尽可能多的最优解, 同时还要追踪到这些最优解在动态环境中的变化轨迹. 为了解决这种动态多峰优化问题, 本文提出了一种Memetic粒子群优化算法. 在提出的算法中, 利用一种新的species构造方法来保证其能够发现不同最优解所在搜索区域, 利用一种适应性的局域搜索算子来增强species追踪到最优解的能力, 利用重新初始化策略来进一步改善算法在动态多峰环境中的性能. 通过对一组标准动态测试函数--移动峰问题的仿真实验来检验所提出的 MPSO算法在求解动态多峰优化问题的有效性.