基于武器装备体系作战网络模型的装备贡献度评估

从体系角度出发,提出一种基于武器装备体系作战网络模型的装备贡献度评估方法。首先,将武器装备与装备间关系分别抽象为作战网络中节点与边,建立了基于作战指标的节点与边关系描述模型。然后,构造基于作战环的综合影响指标对武器装备体系作战网络作战能力进行评估,同时建立装备的贡献度评价模型衡量单装备在武器装备体系中的贡献程度。最后,以导弹防御体系为例分析验证了提出方法的可行性。结果显示决策类节点在武器装备体系中扮演重要角色。     

基于QFD/SPA的武器装备需求分析方法

针对武器装备需求论证中性能指标重要度问题,提出了一种基于QFD与SPA相结合的方法,并给出了方法的基本思路和应用过程. 该方法以质量屋作为计算框架建立装备作战需求与性能指标间的相互关系, 通过多元联系数对国内外同类型武器装备的需求满意度进行竞争者评估. 应用结果表明,该方法可以将模糊、定性的专家意见进行集中,量化得出装备性能指标的重要度, 增强武器装备需求论证中性能指标分析结果的说服力.     

基于异质网络的武器装备体系结构抗毁性研究

考虑到武器装备体系中装备节点的复杂性和异质性，以及装备之间关系的多样性，本文首先提出了基于异质网络的武器装备体系建模方法.其次通过借鉴OODA作战循环理论的概念，结合异质网络中元路径的定义，提出评估指标——杀伤链数对武器装备体系结构抗毁性进行评估.然后将杀伤链数和常用的抗毁性评估指标——自然连通度进行比较，分析随机攻击和选择性攻击策略下武器装备体系结构抗毁性的变化，发现具备实际语义信息的杀伤链数对于评估武器装备体系结构抗毁性更加有效.最后，通过想定背景下的武器装备作战体系实例，分析该实例下的武器装备体系结构抗毁性，为进攻方首要攻击对象和防守方首要保护对象提供辅助决策.     

武器装备体系作战能力评估框架

通过对武器装备体系及其作战能力评估的有关问题进行讨论,探索一种可行的体系整体作战能力评估的思路。首先给出了武器装备体系及其作战能力和作战效能的概念,研究了装备作战能力指标的聚合关系及其处理方法。然后分析了以往利用解析法进行作战能力评估的缺陷,提出了折合系数的概念,进而提出了一种武器装备体系作战能力评估框架。     

基于ANP的武器装备体系能力有限层次评估方法

针对武器装备体系作战能力的综合评估问题,基于网络分析的思想提出了一种“有限层次”评估方法。考虑能力之间的相关性,建立了多级式网络化能力指标体系,基于能力需求设置了“等效处理”模块,实现了武器装备体系的装备性能向能力映射,建立了作战能力评估的“有限层次”模型,再利用网络分析法确定各指标权重。然后设计了综合能力图谱来直观、全面反映系统的作战能力。最后以某型装甲装备体系为例进行分析,验证所提算法的有效性。     

基于作战环的武器装备体系贡献度评估

从体系的角度出发,考虑装备之间的关联关系,本文基于作战环理论构建武器装备体系的网络化评估模型。首先,构建武器装备的能力指标体系,借助能力需求满足度对装备间的相互作用关系进行定量描述。其次,提出体系作战能力和作战环数两个评价指标,对武器装备体系进行综合评估。然后,引入贡献度的概念建立模型计算各装备对体系的贡献,根据各装备贡献度找到优先发展的装备。最后,以海上反击作战为例建立作战网络模型,应用本文提出的研究方法进行实践分析,为武器装备的优化配置提供理论支持。     

基于改进灰狼算法优化SVR的航天侦察装备效能评估

定量评估航天侦察装备效能是武器装备体系建设的重要环节之一, 对装备发展和作战应用具有重要的现实意义。针对评估样本数据少、效能在多指标因素影响下变化规律非线性等条件下的效能评估问题, 提出一种基于改进灰狼(improved grey wolf optimizer, IGWO)算法优化的支持向量回归机(support vector regression, SVR)评估方法(IGWO-SVR)。引入反向学习策略及余弦非线性收敛因子改进灰狼优化算法收敛性能及全局寻优能力, 并将其应用于基于支持SVR效能评估参数的优化。基于航天侦察装备特点, 构建评估指标体系及航天侦察装备效能评估模型。最后, 通过对一定作战想定背景下航天侦察装备效能进行仿真评估, 验证了所提方法的合理性及优化模型的有效性。     

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。     

网络信息体系双层异质相依网络模型鲁棒性

网络信息体系(networked information system of system, NISoS)是构建新体制下联合作战武器装备体系的基础支撑。针对NISoS结构模型单一和鲁棒性评估指标粗糙等问题, 首先基于复杂相依网络理论分析了体系结构特征和级联衰退过程, 构建了体系双层异质相依网络模型(two-layer heterogeneous interdependent network model, THINM); 其次借鉴现代循环作战理论提出基于信息驱动链网融合(C-SDI link number and network scale, C-SDILNNS)指标的网络信息体系鲁棒性评估方法; 最后对比分析了不同失效策略和评估指标下的网络信息体系鲁棒性能。仿真结果表明, THINM能够较好反映网络信息体系结构特征, 通过C-SDILNNS指标可以精细刻画多种攻击方式和攻击强度下的体系鲁棒性。     

对武器装备体系效能评估的几点看法

效能评估是武器装备体系优化的基础,但是武器装备体系效能评估还处于开始阶段,缺乏完整的理论体系.本文从现有文献中归纳出体系及武器装备体系的定义,提出将武器装备体系分为国家武器装备体系和作战武器装备体系,并给出各自的效能定义.接着对比分析静态和动态两类效能评估方法的特点,指出装备体系效能评估需要两类方法结合使用.最后说明了需要进一步研究的问题:包括武器装备体系及武器装备体系效能的概念;武器装备体系效能指标的选取;效能的综合;以及在体系动态效能评估中有关对人的行为建模问题、子模型的分辨率问题和固定想定的问题.     

空战模式下航空集群射频隐身性能评估方法

为解决空战模式下航空集群射频(radio frequency, RF)隐身性能评估问题,提出一种基于正态波动犹豫模糊集(normal wiggly hesitant fuzzy set, NWHFS)的评估算法。首先，通过基于正态波动犹豫模糊信息的最优-最劣方法(best-worst method, BWM)构建权重确定模型,获得属性权重向量和一致性检验系数。其次，根据集群用频设备参数和具体空战场景提取RF隐身性能评估因子,并得到其计算公式。然后，组织专家根据评估因子结合主观经验构建评价矩阵,并利用属性权重向量聚合评价信息。最后，将NWHFS分数函数作为评估指标,对不同想定下的航空集群RF隐身性能定量评估。仿真算例和对比分析说明了所提方法的可行性和有效性。     

空战模式下航空集群射频隐身性能评估方法

为解决空战模式下航空集群射频(radio frequency, RF)隐身性能评估问题,提出一种基于正态波动犹豫模糊集(normal wiggly hesitant fuzzy set, NWHFS)的评估算法。首先，通过基于正态波动犹豫模糊信息的最优-最劣方法(best-worst method, BWM)构建权重确定模型,获得属性权重向量和一致性检验系数。其次，根据集群用频设备参数和具体空战场景提取RF隐身性能评估因子,并得到其计算公式。然后，组织专家根据评估因子结合主观经验构建评价矩阵,并利用属性权重向量聚合评价信息。最后，将NWHFS分数函数作为评估指标,对不同想定下的航空集群RF隐身性能定量评估。仿真算例和对比分析说明了所提方法的可行性和有效性。     

支撑新型装备系统需求论证的体系贡献度评估

针对支撑新型武器装备系统需求论证的装备体系贡献度评估涉及学科领域广、不确定性因素众多、关联关系复杂、研究难度大的问题,提出了有无型与替代型、相对与绝对等多类型装备体系贡献度概念模型,构建了以支撑需求方案优化为目标,以问题背景分析、装备体系建模、评估指标构建、评估方法创新、综合分析评估为主线,迭代递进的装备体系贡献度评估过程模型,明确了装备体系贡献度评估的基本流程、规范原则、指标体系及技术方法,阐明了其实用性和有效性,为装备体系贡献度评估提供了总体框架和顶层指导。     

基于群组DEMATEL与灰关联投影的供应商质量绩效评价

针对装备采购供应链的供应商准入评价中较少同时考虑主观判断模糊偏好及评价指标内在关联的问题, 提出一种基于决策实验室分析法(decision making trial and evaluation laboratory, DEMATEL)与灰关联投影的混合多属性群决策模型, 用以评价装备采购供应商质量绩效。该模型考虑了定量与定性融合的属性形式, 将定性评价转化为直觉模糊数形式。首先, 通过考虑专家偏好关联的λ模糊测度广义Shapley Choquet积分算子来集结主观群决策模糊信息。然后, 拓展群组DEMATEL来确定模糊环境下的指标相关权重。最后, 基于改进灰关联投影法集结主客观评价信息, 得到供应商的优劣排序。通过实例对比及敏感性分析进一步表明模型的实用性较强、可操作性好, 能有效解决混合多属性群决策问题。     

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。     

基于改进型BP神经网络的导引头测高性能评估

武器装备性能评估贯穿于装备发展的全寿命过程,对于装备定型与实战化运用具有重要意义。针对传统反向传播(back propagation, BP)神经网络模型易陷入局部最优、武器装备评估数据少等问题,提出了基于数据包络分析和Bootstrap法的改进型BP神经网络模型。利用数据包络分析处理原始指标得到3项优化参数,结合Bootstrap法对其进行扩充,再通过BP神经网络建立评估模型。实验表明,改进模型得到的合成孔径雷达(systemic aperture radar, SAR)导引头测高性能评估结果,其决定系数和误差系数均有明显改善。该模型不仅规避了模糊综合评判法主观性强、精确度不高等问题,同时有效解决了传统BP神经网络模型易陷入局部最优和武器装备评估数据少的两个问题。     

基于PSO-BP的应急通信感知装备效能评价方法

应急通信感知装备效能评价可支撑相关装备的发展规划, 而现有评价方法主观性强, 且自适应能力有待提升。因此, 提出一种基于粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法的改进反向传播(back propagation, BP)神经网络的应急通信感知装备效能评价方法, 旨在建立客观精准的效能评价。首先面向实战效能构建了三级效能评价指标体系, 然后将样本数据进行主成分分析法降维, 建立BP神经网络回归模型, 并结合PSO算法对模型的连接权值与阈值进行优化, 形成PSO-BP模型以避免局部极小值问题, 获得可评价具体装备效能时的神经网络模型。实例分析表明, PSO-BP相较于BP神经网络模型评价的均方误差减少了28.18%, 表明PSO-BP模型具有更高的准确性。     

灰色群组聚类和改进CRITIC赋权的供应商选择VIKOR多属性决策

针对武器装备供应商选择问题, 提出了一种基于灰色群组(grey group clustering, GGC)和改进标准间冲突性相关性(improved criteria importance through intercriteria correlation, ICRITIC)组合赋权的扩展多属性妥协解(VIKOR)决策方法。采用考虑决策专家意见差异程度的群层次分析法对供应商初选指标体系进行降维遴选, 构建武器装备供应商优选指标体系; 结合GGC和ICRITIC组合赋权方法确定主客观权重, 并设计权偏好系数进行加法组合赋权; 基于VIKOR决策方法集结备选供应商折衷排序值。针对不同折衷系数、排序方法和赋权方法从决策灵活性和稳定性两个维度进行对比分析, 验证所提方法的有效性。     

基于差异驱动原理与均值关联度的动态多指标决策模型

针对现有的基于关联分析的动态多指标决策模型存在的不足,根据新信息优先原理,提出了基于矩阵范数的时序权重确定方法,并利用差异驱动原理,提出了指标权重的确定方法。在时序权重和指标权重确定的基础上,建立了基于方案均值关联度的动态多指标决策模型,并给出了该模型的计算步骤。通过对4种不同型号的武器装备系统的综合效能评估的实例分析,检验了文章所构造的动态多指标决策模型的有效性。     

基于组合赋权的反坦克导弹武器系统作战效能评估研究

现代作战条件下反坦克导弹武器系统的作战效能评估是该类武器装备作战使用的关键,传统的评估方法主要针对该系统中某一作战分系统的效能开展研究,不能充分反映武器系统作战能力的真实性和全面性.基于此,本文针对反坦克导弹武器系统的作战效能的评估方法进行研究首先构建反坦克导弹武器效能评估指标体系,包括了指标集与评估集,并根据不同专家的意见和建议优化该指标体系;然后结合组合赋权的思想,将熵权算法与分层赋权算法所得权值加权组合构成最终权值并赋予各评价指标,从而降低评估时由于主观因素造成的误差;最后在自寻的反坦克导弹半实物仿真平台下对算法进行验证,实验结果表明了该算法的可行性.