基于模糊層次分析法的戰役情報效能評估

余 力，岳振軍

（解放軍理工大學，江蘇 南京 211101）

軍事情報是對獲取的軍事斗爭所需求的情況進行分析判斷的成果，是籌劃和指導戰爭及指揮作戰的重要依據[1]。正確的軍事行動有賴于正確的決策，而正確的決策來源于準確及時的情報。準確及時的情報可以減少敵情和作戰環境的不確定性，降低決策風險，幫助指揮員作出最優決策。

戰役情報是指組織實施戰役所需的情報，是戰役指揮員了解戰區環境、判斷敵情、定下決心、把握戰場態勢、組織各種支援的保障條件。一般來說，戰役情報包括作戰區域內敵軍的兵力、編成、番號、部署、裝備、戰斗力、行動企圖、指揮官特點、后勤補給以及作戰地形、氣象（水文）等方面的情況[1]。

戰役情報的效能是某一份情報或某一情報集對于特定戰役的支持力度，即對作戰進程和結局產生有利作用的程度以及滿足預期軍事任務目標的程度度量。戰役情報的效能是通過戰役這一軍事活動體系而提出來的，表現為保障和支持某些軍事活動的效能指標。對包括戰役情報在內的軍事情報進行客觀準確的效能評估，有助于增強情報工作的針對性，優化情報工作流程和資源配置，調動情報人員的積極性和主觀能動性,更有助于輔助決策，使指揮員的各類決策趨于科學化、合理化，最終提高軍事行動效能。

1 戰役情報效能評估指標體系的建立

1.1 評估指標體系的建立

根據戰役情報在戰役中的作用，收集整理相關資料及專家咨詢，擬定戰役情報效能評估指標體系如圖1所示。

圖1 戰役情報效能評估指標體系

1.2 指標體系的權重計算

1.2.1 權重計算

在確定各指標相對權重時主要采用專家打分法，立足于軍事情報專家及軍事指揮員對各準則的自我理解之上，因此，客觀上必然存在一定的誤差。為了較為客觀準確地得出調查的結論，找出調查數據的規律，采用集中趨勢的有關原理進行統計分析[2]。現以一級指標層的數值統計進行眾值計算的簡單介紹，根據專家打分結果，獲知戰場態勢以輔助決策判斷的效能A1相對于提供系統資料以保障作戰需要的效能A2的重要性δA1,A2的數據統計表如表1所示。

表1 A1相對于A2的重要性δA1,A2的數據統計表

從表1可以看出，打1分的有3人，打2分的有5人，打3分的有5人，其余分值的數量較小。打1～3分的人數為13個，占專家總數的86.7%，表明大多數專家的意見趨于一致，根據眾值的確定原則，認為該組數據的眾值在1～3之間，那么A1相對于A2的重要性，即

同理可依次得出，δA1,A3,δA3,A1,δA2,A3,δA3,A2，并且有，由此，可得出一級指標層的判斷矩陣。

1.2.2 指標權重的確定

確定下一層次因素對上一層次因素的權重分配,構成因素權重集W:

根據權重計算結果得出的一系列判斷矩陣，可以采用層次分析法（AHP）來確定各層指標的權重，具體計算方法見文獻[3]。

2 戰役情報效能模糊綜合評價

所謂模糊綜合評價就是以模糊數學理論為基礎，應用模糊關系合成的原理，將一些邊界不清不容易定量的因素定量化，進行綜合評價的一種方法[4]。它通過構造等級模糊子集把反應被評價事物的模糊指標進行量化（即確定隸屬度），然后利用模糊變換原理對各指標綜合。一般情況下，按以下基本程序進行。

2.1 確定評價對象的多層結構評估指標集：

如圖1所示，評價對象的指標集為A={A1,A2,… ,AN1}。其中，N1表示第一級指標個數；Ai= {Ai1,Ai2,… ,AiN2},其中，N2表示第i個一級指標下的二級指標個數。

2.2 確定評語等級論域：

因為所建立的指標不能用準確的數學表達式來表達，所以在此運用專家的評語來表述指標值。評語等級集合可表示為V= {V1,V2,… ,Vp}，p是評語的等級數，每一個等級可對應一個模糊子集。一般地，評價等級數p取[3，7]中的整數。若p過大，則語言難以描述且不容易判斷等級歸屬；若p過小，則會造成評價的準確性不高。在此，根據戰役情報特點，評語等級論域取V={特別重要，重要，比較重要，一般重要，不重要}。

2.3 進行單因素評價，建立模糊關系評估矩陣。

這里，rjk表示單獨考慮第i個因素中的第j個子因素對第k個評語等級的隸屬度。

這里，rik表示單獨考慮第i個因素對第k個評語等級的隸屬度。

隸屬度的求法有等級比重法、隸屬函數法、頻率法、專家評判法等。在這里采用專家評判法，即邀請多位專家對某特定戰役情報的效能依據評價集的p個等級進行評定，將結果填入相關專家評審表，最后計算出各指標的模糊評價集為：，其中，r1～rp依次為該指標對于指標集第1項至第p項的相對頻率（即隸屬度）。

2.4 模糊層次運算

利用合適的合成算子將權向量 W 與合成得到戰役情報效能的模糊綜合評價結果向量。

其中，“?”為模糊矩陣合成算子，針對不同形式，對應不同的使用范圍。一般選用四種算子：主因素決定型(M∧∨,),主因素突出型(M∨·,)，不均衡平均型M(∧,⊕)和加權平均型M(·,⊕)。加權平均型對所有因素依權重大小均衡兼顧，針對情報效能評估的特點，不妨采用加權平均型算子(M⊕·,)，即

式中，bj(j=1 ,2,… ,p)表示戰役情報的綜合效能從整體上看對Vj等級模糊子集的隸屬程度。

對于多個層次的評估，采用從低層到高層逐層計算的方法即可求出最終評價結果。

2.5 對模糊綜合評價結果向量進行分析

模糊綜合評價的結果是被評對象對各等級模糊子集的隸屬度，表現為一個模糊向量，而不是一個點值，因而它能提供的信息比其他方法更豐富。然而，若對多個對象進行比較排序，就需要進一步處理模糊綜合評價結果向量。對模糊評價結果的分析常用的方法有最大隸屬度原則、最大接近度原則、加權平均原則、模糊向量單值化等。

3 應用實例

3.1 確立各指標的權重集

結合眾值計算方法和層次分析法，得出一級指標層相對于目標層的權重集W=(w1,w2,w3)，即wi(i= 1 ,2,3)表示A1，A2，A3對A的權重。同理得出，二級指標層相對于一級指標層的權重集：

wij表示指標Aij對準則Ai的權重。

例如評估某個戰役情報集的綜合效能，根據某專家組的打分情況，并按照以上方法，得出下列權重集：W= ( 0.45,0.30,0.25),W1= ( 0.26,0.21,0.25,0.28),W2= ( 0.33,0.34,0.33),W3= ( 0.40,0.30,0.30)。

3.2 建立單指標評判矩陣

對專家打分結果采用模糊統計方法來確定各個指標屬于不同評判等級的程度，并構成相應的模糊評判矩陣。令（其中N為專家人數，xijp為因素Aij被評為vp的次數），詳見表2。

表2 二級指標的統計

根據多層次模糊綜合評價模型，對戰役情報效能評估體系各層由下向上逐層進行計算。

如 A1的單級評價值矩陣1，采用常規矩陣乘規則，有：

3.3 求得戰役情報效能評估結果

由此可見，該專家組認為此戰役情報集特別重要的程度為0.4499，認為重要的程度為0.3131，認為比較重要的程度為 0.1582，認為一般重要的程度為0.0613，認為不重要的程度為 0.0175。根據最大隸屬度原則，認為該戰役情報集對戰役目的的實現作用特別重要。

4 結束語

模糊層次分析法具有較高的科學性和客觀性，計算方法簡單、使用方便。因而運用模糊層次分析法對戰役情報效能進行評估是一種可行的方法，對于衡量某特定情報集在戰役中的支持力度具有一定的參考價值。然而，提出的評估指標體系還需在實踐中不斷地調整和完善，確保評估結果的科學性和有效性。

[1]閆晉中.軍事情報學[M].北京：時事出版社，2003.

[2]楊國良.統計學原理[M].重慶：重慶大學出版社，2006.

[3]許樹柏.層次分析法原理[M].天津：天津大學出版社，1988.

[4]葉義成，柯麗華，黃德育.系統綜合評價技術及其應用[M].北京：冶金工業出版社，2006.

[5]馬茂冬，韓堯，張倩.基于模糊層次分析法的應急能力評估方法探討[J].中國安全生產科學技術，2009，5（2）：98-102.