基于F-ANP的舟橋裝備系統效能評估研究?

何曉暉 王 強 徐 磊 陳華明

（陸軍工程大學野戰工程學院 南京 210007）

1 引言

舟橋裝備是用于架設浮橋和結構漕渡門橋的制式裝備，是我軍克服江河障礙的主要保障裝備。舟橋裝備的系統效能是其在作戰運用中所具備的作戰能力，是其裝配部隊使用的最終目標，也是評估舟橋裝備性能優劣的綜合指標［1］。對舟橋裝備的系統效能進行科學評估，不但有助于充分發揮裝備的機動保障能力，而且能為科學制定裝備的作戰原則、使用條例和訓練計劃等提供決策支持，是裝備研究領域的重要課題。系統效能是策劃研制舟橋裝備的基本依據，其評估工作是舟橋裝備論證過程中的重要環節，但是由于舟橋裝備種類繁多、屬性復雜和評估指標種類多等因素，因此在評估中存在著結果不夠準確、方法不明確的問題［2～3］。

2 模糊ANP評估舟橋裝備系統效能步驟

目前對于舟橋裝備系統效能的評估方法一般有專家評估法、層次分析法、模糊評判法、ADC法和SEA法等方法［4～5］。其中專家評估法和層次分析法屬于主觀評估方法，主觀因素較多，評估方法較為簡單易行；模糊綜合評估法、ADC法和SEA法屬于定性定量相結合的方法，雖然在評估過程中需要進行大量的數據收集，且對數據處理時存在一定難度，但是此類方法為效能評估提供了科學評估方法，得到的評估結果更為準確，目前有著廣泛的應用［6］。考慮到舟橋裝備的評估層次結構的復雜性、不確定性和信息的不充分性，使得評估系統效能過程中缺少客觀性的評估和決策，且在確定舟橋裝備評估指標之間的權重存在一定的難度。基于網絡分析法和模糊綜合評估法，本文運用二者相結合的方法——模糊網絡分析法（F-ANP）對舟橋裝備進行系統效能評估［6～8］。根據 F-ANP的相關理論，采用F-ANP評估舟橋裝備系統效能的基本步驟如下。

2.1 構建舟橋裝備系統效能影響因素集［9～13］

對舟橋裝備建立影響模型的因素集，包括總目標因素集和子目標因素集：

總目標因素集：

子目標因素集：

2.2 構建舟橋裝備系統效能評語集

評語集是對各層次的因素的語言描述，是評審專家對于每個指標評估的評語集合，考慮到舟橋裝備的各個指標的性能優與差，最終將評語分為五個等級。具體的評語集如下：

2.3 確定模糊綜合判斷矩陣

建立模糊判斷矩陣R，即從U到V的模糊關系矩陣，對每個指標進行性能評估。即

2.4 F-ANP確定權重

在應用ANP時，每個指標的權重對于評估結果有著十分重要的影響，權重的不同直接影響著最終評估結果。本文運用Super decision軟件先構建指標網絡分析結構，再根據網絡結構計算元素之間的權重（包括一級指標和二級指標）。

二級指標得到權重矩陣W（假設每個一級指標相互之間都有聯系）：

一級指標權重矩陣A（假設每個一級指標相互之間都有聯系）：

2.5 計算極限排序

根據權重矩陣W和A得到加權超矩陣：

極限排序就是根據加權超矩陣的性質計算的：

根據結果矩陣分析Z舟橋裝備系統效能。

3 F-ANP評估舟橋裝備系統效能

根據F-ANP評估舟橋裝備系統效能的基本方法，本文以Super Decision軟件為平臺，構建了舟橋裝備系統效能評估的模型。Super Decision軟件為Windows界面，采用模塊化進行建模，具有強大的計算功能，在指標體系中權重的計算有著較為廣泛的應用。

3.1 確定評估指標體系

在經過一系列的調研和裝配部隊使用情況反饋匯總，舟橋裝備的系統效能主要受陸上機動性能、裝卸載性能、指揮控制性能、戰場生存性能和浮橋通載性能等五大指標影響，每個指標又分多個二級指標，各個指標之間也存在著影響關系。經過分析對比，建立的指標體系如表1所示。

表1 舟橋裝備系統效能評估指標體系

3.2 確定系統效能模糊判斷矩陣

在建立因素集U和評語集V之后，需要建立模糊判斷矩陣R，而模糊判斷矩陣的建立需要對每一個指標進行評估。為了對橋梁裝備進行綜合評估，本模型選取舟橋裝備在設計研發過程中的科研人員、項目負責人員和裝配的部隊官兵等共20人組成評審團，對表1中每個二層指標進行單因素的評估。通過對每個評審人的調查問卷回收整理，結果如表2所示。

表2 舟橋裝備指標性能評估調查結果統計表

再經過歸一化處理得到模糊判斷矩陣R1和R2：

3.3 Super Decision確定元素間權重

由于F-ANP的網絡層次結構較復雜，計算過程較繁瑣，工作量大，本文采用Super Decision軟件來協助計算每個指標的權重。該軟件完全采用Windows界面，操作簡便。

首先根據各指標之間關系建立如圖1所示的網路層次結構，之后在Super Decision軟件中建立如圖2所示的ANP結構，然后對每個指標的權重進行矩陣計算。權重的計算采用特征值法：通過求解判斷矩陣的特征值得到每個判斷矩陣中各個指標的權重。

根據ANP結構，首先確定各個一級指標對于舟橋裝備及其相互之間的影響，再確定每個二級指標對于一級指標及其相互之間的影響。由于判斷矩陣過多，下面就某些指標之間的判斷矩陣進行示例。

表3 一級指標之間的元素判斷矩陣

4 模型分析與計算

依托構建的舟橋裝備系統效能模型，本文對兩種型號舟橋裝備的系統效能進行了評估，將評估結果與兩類舟橋裝備在部隊實際使用反饋作對比來判斷F-ANP評估舟橋裝備系統效能的準確性與適用性。

表4 “浮橋架撤時間”在“浮橋通載性能”中的元素判斷矩陣

表5 “通行載荷間距”在“架設長度”中的元素判斷矩陣

在Super Decision軟件對每個指標確定權重之后，需要建立加權超矩陣，并進行歸一化處理，進而得到指標的最終排序向量，將排序向量與模糊判斷矩陣相乘得到最終評估向量，完成對舟橋裝備的系統效能的綜合評估。

4.1 計算最終排序

ANP模型中各個決策層次之間的相互關系是通過求解判斷矩陣的特征值來處理的，首先要建立加權超矩陣，將加權超矩陣-W進行自乘：再進行列歸一化；進行n（n→∞）次的自乘運算（每次自乘后進行列歸一化再繼續自乘），得到極限超矩陣，進而得到所有二級指標的最終排序，如表6所示。

可以得到最終排序向量（極限排序）-Wn=（0.1419，0.0839，0.1078，0.0415，0.0831，0.0320，0.0247，0.0472，0.0255，0.0264，0.0139，0.0183，0.0689，0.0298，0.0282，0.0438，0.0468，0.0258，0.0264，0.0228，0.0107，0.0262，0.0242）。

4.2 綜合評估

將最終排序向量P分別與模糊判斷矩陣R1和R2進行相乘得到最終評估向量Z1和Z2：

表6 各項指標權重及排序

通過對最終評估向量Z1和Z2的分析可得：舟橋裝備1的優秀率是38.857%，而舟橋裝備2為8.238%；舟橋裝備1的及格率為95.106%，而橋2的及格率為75.048%。評估結果與部隊在實際使用兩類舟橋裝備的反饋相符，橋1的系統效能要高于橋2，可見，本文提出的模糊ANP對舟橋裝備系統效能的評估是合理準確的。

5 結語

本文在原有的對舟橋裝備系統效能的評估方法的基礎上，考慮到底層指標評價不準確的問題，提出了模糊判斷矩陣的方法來評價底層指標，與ANP相結合對舟橋裝備進行評估，定性地評價與定量地計算相結合，同時借助Super Decision軟件對指標權重的計算，提高了評估方法的準確性和適用性以及評估工作的效率。

［1］劉仕雷，李昊.改進ADC方法及其在武器裝備系統效能評估中的應用［J］.國防科技大學學報，2017，39（3）：130-135.

［2］劉華翔，朱榮昌，等.綜合航空武器平臺作戰效能評估綜述［J］.系統工程學報，2003，18（1）：55-61.

［3］黃炎焱，楊峰，王維平，等.一種武器裝備作戰效能穩健評估方法研究［J］. 系統仿真學報，2007，19（20）：4629-4633.

［4］廖瑞金，王謙，駱思佳，等.基于模糊綜合評判的電力變壓器運行狀態評估模型［J］.電力系統自動化，2008，32（3）：70-75.

［5］吳曉鋒，周智超.系統效能分析的SEA方法［J］.艦船電子工程，1998（3）：31-35.

［6］郭齊勝，張磊.武器裝備系統作戰效能評估方法研究綜述［J］.計算機仿真，2013，30（8）：1-4.

［7］王曉東，吳雅琴.基于模糊綜合評判的網絡受損狀態評估的設計與實現［J］.現代電子技術，2016，39（23）：83-85.

［8］Saaty T L.The Analytic Hierarchy and Analytic Network Processes for the Measurement of Intangible Criteria and for Decision-Making［J］.2016.

［9］臧壘，蔣曉原，王鈺，等.C4ISR系統作戰效能評估指標體系研究［J］. 系統仿真學報，2008，20（3）：574-577.

［10］馬力，張明智.網絡化體系效能評估建模研究［J］.軍事運籌與系統工程，2016，30（1）：12-17.

［11］周黎莎，于新華.基于網絡層次分析法的電力客戶滿意度模糊綜合評價［J］. 電網技術，2009，33（17）：191-197.

［12］孫宏才，徐關堯，田平.用網絡層次分析法（ANP）評估應急橋梁設計方案［J］.系統工程理論與實踐，2007，27（3）：63-70.

［13］唐小麗.模糊網絡分析法及其在大型工程項目風險評價中的應用研究［D］.南京：南京理工大學，2007.