一种装备体系贡献率动态计算方法和装置与流程

1.本发明涉及属于装备体系评估领域，具体涉及一种装备体系贡献率动态计算方法和装置。


背景技术：

2.随着信息技术的高速发展，装备的复杂度持续升高，使用场景愈加复杂。为了有效评价装备在体系中发挥的作用大小，业内创新性提出体系贡献率的概念。体系贡献率是装备对装备体系能力/效能提升贡献程度的度量，是衡量装备在体系中所发挥作用的关键指标，能够客观反映该装备对整个体系的贡献作用。体系贡献率评估是体系建设和分析的重要内容，为装备发展建设、体系结构优化、体系化运用等提供重要依据，能够有效提升体系能力，促进效能最大化发挥。
3.通常情况下，装备体系贡献率评估是通过设计一个或多个场景，构建评估指标体系，分别对装备体系包含和未包含待评估装备的情况开展仿真实验，然后基于两种情况的仿真结果数据，计算得到一个确定的体系贡献率值。然而，对于一个特定的场景，装备的能力的发挥效果还受到环境等因素的影响，这些因素甚至导致体系贡献率值计算产生较大的差异。换言之，对于一个特定的场景，装备的体系贡献率不能仅仅用一个静态数值来表征，而是需要根据体系要素取值的变化来计算一个动态的体系贡献率。此外，体系贡献率的评估还受到专家主观判断的影响，如何最大化减少这一不利影响也是目前研究的一个重要问题。针对上述问题，目前尚未形成一套较为成熟的理论方法，亟需作进一步研究。


技术实现要素：

4.发明目的：本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种装备体系贡献率动态计算方法和装置，以解决现有体系贡献率计算方法存在的主观性太强、计算不精确的问题。
5.为实现上述目的，本发明提供一种装备体系贡献率动态计算方法，包括如下步骤：
6.步骤1：针对待评估装备确定评估任务和场景；
7.步骤2：构建体系贡献率评估指标体系；
8.步骤3：设计仿真实验样本，并运行仿真实验，获取装备体系包含和未包含待评估装备时的实验结果；
9.步骤4：针对一个场景下的n个实验样本，分别计算底层指标值、指标权重和高层指标值；n≥0.5n2+1.5n+1，其中n为实验因子数；
10.步骤5：针对每个场景的每个实验样本，计算体系贡献率；
11.步骤6：针对每个场景，计算动态体系贡献率，得到待评估装备的动态体系贡献率计算模型。
12.步骤1包括：
13.针对待评估装备，根据评估需求确定其评估目标和任务，并确定一个或两个以上
场景；
14.针对一个装备的两个以上任务和两个以上场景，形式化的表示为{(tai,{s
ji
})}，其中tai为第i个任务，s
ji
为第i个任务的第j个场景，i与j为正整数。在后续的步骤中，每个任务中的每个场景均需进行体系贡献率评估。
15.步骤2包括：
16.根据评估目标和任务，构建能力指标体系：能力指标体系表现为一棵多叉树，即一个包含r个节点、r-1条边的有穷集，其中：
17.多叉树中每个元素被称为节点；
18.树的最顶端的节点被称为根节点；
19.除根节点之外的其余数据元素被分为m个互不相交的集合t1,t2,...,t
m-1
，m≥0，其中，每一个集合ti本身也是一个树，1≤i≤m，t
m-1
为第m-1个集合；
20.树的节点表示能力指标，每条分支的最后一个节点合并称为底层指标，其他节点称为高层指标，其中根节点又称为顶层指标；
21.建立能力任务矩阵，将能力指标分配给每个场景，即为每个场景分配一个评估指标体系。
22.步骤3包括：
23.针对每个场景，从场景、评估对象、关注区域、对抗双方装备和部署构建一个实验想定；
24.针对每一个实验想定，首先利用序贯分支法(参考文献：bettonvil,b.,and j.p.c.kleijnen.1996.searching for important factors in simulation models with many factors:sequential bifurcation.european journal of operational research 96:180
–
194.)，筛选出重要的影响因素(又称“实验因子”)；然后利用均匀设计或者正交设计对实验因子进行实验设计，即因子值抽样；进而确定实验样本空间。实验样本数记为n，其中n为正整数；
25.针对每个场景下的实验想定，在实验样本空间设计2个实验样本，分别对应装备体系包含、未包含待评估装备两种情况，通过运行仿真实验获取相应的仿真实验结果。
26.步骤4包括：
27.根据仿真实验结果，以及底层指标在具体场景下的定义，计算底层指标值，然后运用线性尺度变换法或极差变换法进行归一化，得到归一化后的指标值；
28.运用主客观综合方法计算每个指标权重：针对每个场景关联的指标体系，采用主观方法和客观方法相结合的方法计算其指标权重，其中主观方法采用层次分析法或环比系数法，客观方法采用熵权法或最大离差法，设定指标的主观权重为wz，客观权重为wk，则指标权重w的计算公式为：
29.w＝αwz+(1-α)wk30.式中，权重系数α∈(0,1)，wz、wk均为纵向量；
31.运用加权平均法计算高层指标值，计算公式为：
32.m＝w
′
x
33.式中，w
′
为w的转置，x(纵向量)为归一化后的指标值；依此类推，从底层指标向顶层指标逐层向上综合，最终得到顶层指标的评估值m1和m2，其中m1为装备体系未包含待评估
装备时的顶层指标值，m2为装备体系包含待评估装备时的顶层指标值。
34.步骤5包括：
35.针对每个实验样本下的装备体系包含待评估装备和装备体系未包含待评估装备的情况，
36.根据如下公式计算体系贡献率csw：
[0037][0038]
从而得到第i个任务的第j个场景下，n个实验样本对应的n个体系贡献率值。
[0039]
步骤6包括：
[0040]
在第i个任务的第j个场景下，根据n个实验样本以及n个体系贡献率值，利用n元多次多项式回归，计算第i个任务的第j个场景的体系贡献率回归方程f
ji
：
[0041][0042]
式中，f
ji
(x1,x2,...,xn)为(x1,x2,...,xn)和体系贡献率f
ji
之间的函数关系，x1,x2,...,xn为回归方程的自变量(即实验因子)，xk为第k个实验因子，1≤k≤n；b0为常数项系数，b1,...,bn和b
1,1
,...,b
n,n
分别为一次项和二次项系数，能够反映(x1,x2,...,xn)对体系贡献率f
ji
的影响大小；
[0043]
则待评估装备的动态体系贡献率计算模型c定义如下：
[0044]
c＝{(tai,{s
ji
,f
ji
})}
[0045]
式中，tai为第i个任务，s
ji
为第i个任务的第j个场景，i与j为正整数。上述构建的回归方程即为装备的体系贡献率方程。需要说明的是，在所提出的方法中，体系贡献率不再是一个静态的值，而是一个动态的回归方程。利用该方程，用户可实时获取各影响因素下对应的体系贡献率值，从而能够更加精确的指导为装备发展建设、体系结构优化、体系化运用等工作。注意，此处的精确是指利用上述方法可以根据不同的条件，获得一个具体的体系贡献率值，而不是其他方法给出一个通用值。
[0046]
为实现上述目的，本发明还提供一种装备体系贡献率评估装置，包括计算机系统及在计算机系统上运行的计算机程序，所述计算机程序用于实现本发明所述的一种装备体系贡献率评估方法。
[0047]
特别地，本发明涉及的系数α，一般由相关领域专家评定。
[0048]
有益效果：本发明合理利用实验设计和多项式回归的长处，提出一种装备体系贡献率动态计算方法，能够根据体系要素取值的变化来计算一个动态的体系贡献率，进而表征环境等因素对体系贡献率的影响，为装备发展建设、体系结构优化、体系化运用等提供更好的支持。本发明具有较强的适用性和可操作性，特别是针对含众多不确定性情况下的复杂装备体系贡献率评估，能够提高体系贡献率评估结果的精确性。
附图说明
[0049]
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图和具体实施方式对本发明做更进一步的具体说明。
[0050]
图1为本发明的方法流程图。
[0051]
图2为本发明的评估指标体系示意图。
[0052]
图3为本发明的体系贡献率评估流程组织结构示意图。
[0053]
图4为本发明的指标权重确定流程图。
[0054]
图5是本发明建立的能力任务矩阵示意图。
具体实施方式
[0055]
如图1所示，本发明实施例提供一种装备体系贡献率评估方法，包括：
[0056]
步骤1：针对待评估装备确定评估任务和场景；
[0057]
步骤2：构建体系贡献率评估指标体系；
[0058]
步骤3：设计仿真实验，获取装备体系包含和未包含待评估装备时的实验结果；
[0059]
步骤4：针对一个场景下的n个实验样本，计算底层指标值、指标权重和高层指标值；
[0060]
步骤5：针对每个场景的每个实验样本，计算体系贡献率；
[0061]
步骤6：利用多项式回归，进行动态体系贡献率计算。
[0062]
其中，步骤1包括：
[0063]
针对待评估装备，确定其评估目标和任务；
[0064]
根据评估目标和任务，确定一个或两个以上场景；
[0065]
针对一个装备的两个以上任务和两个以上场景，形式化的表示为{(tai,{s
ji
})}，其中tai为第i个任务，s
ji
为第i个任务的第j个场景，i与j为正整数。在后续的步骤中，每个任务的每个场景均需进行体系贡献率评估。
[0066]
步骤2包括：
[0067]
根据评估目标和任务，构建能力指标体系，其表现为一棵多叉树，即一个包含r个节点，r-1条边的有穷集，其中：
[0068]
(1)每个元素被称为节点(分为顶层指标、高层指标、底层指标)；
[0069]
(2)有一个特定的节点被称为根节点(对应于顶层指标)；
[0070]
(3)除根节点之外的其余数据元素被分为m(m≥0)个互不相交的集合t1,t2,...,t
m-1
，其中，每一个集合ti(1≤i≤m)本身也是一个树，被称为原树的子树。
[0071]
图2是一个表示为树的指标体系的示例，树的节点表示能力指标，每条分支的最后一个节点合并称为底层指标，其他节点称为高层能力指标，其中根节点又称为顶层指标。
[0072]
建立能力任务矩阵，如图5所示，将能力指标体系分配给每个场景，即为每个场景分配一个评估指标体系。
[0073]
在这个步骤中，每个场景获得此前构建的能力指标体系的一个子集。
[0074]
在步骤3中，设计仿真实验样本，并运行仿真实验，获取装备体系包含和未包含待评估装备时的实验结果，包括：
[0075]
针对每个场景，构建一个实验想定；
[0076]
所述实验想定需要包含影响体系贡献率评估的所有关键参数，如环境因素等。
[0077]
针对每一个实验想定，确定其实验样本空间；
[0078]
在这个步骤中，首先利用序贯分支法，筛选出重要的影响因素(又称“实验因子”)；然后利用均匀设计或者正交设计对这些因子进行实验设计，即因子值抽样；进而确定实验
样本空间，样本数量记为n；
[0079]
针对每个场景的实验想定对应的实验样本空间中的实验样本，考虑装备体系包含和未包含待评估装备两种情况，分别设计两个仿真实验。
[0080]
运行仿真实验，并获取相应的仿真实验结果。针对装备体系包含和未包含待评估装备两种情况，得到2n次仿真运行结果。
[0081]
在步骤4中，针对一个场景下的n个实验样本，计算底层指标值、权重和高层指标值，包括：
[0082]
根据仿真运行结果以及装备的相关性能指标值，计算底层指标的评估值，然后运用线性变换法进行归一化。由此，每个底层指标对应2n个归一化值。
[0083]
运用主客观综合方法计算每个高层指标的权重。所提出的方法针对每个场景关联的指标体系，采用主观确定权重和客观确定相结合的方法计算其综合权重，其中主观方法采用层次分析法或环比系数法，客观方法采用熵权法或最大离差法。计算客观权重时，需要利用上述2n个归一化值。
[0084]
如图4所示，设定指标的主观权重为wz，客观权重为wk，那么主客观权重综合方法描述为：若|w
z-wk|大于偏差阈值δ，则重新计算主观权重，否则采用综合权重计算方法，计算公式为：
[0085]
w＝αwz+(1-α)wk[0086]
式中，权重系数α∈(0,1)。
[0087]
在步骤5中，针对每个场景的每个实验样本，计算体系贡献率，包括：
[0088]
首先，针对每个实验样本下的装备体系包含和未包含待评估装备情况，分别采用加权平均法对评估指标进行综合，得到顶层指标的评估值，记为m1和m2，其中m1为装备体系未包含待评估装备时的顶层指标值，m2为装备体系包含待评估装备时的顶层指标值；
[0089]
然后，根据以下体系贡献率计算公式：
[0090][0091]
计算得到该实验样本下待评估装备的体系贡献率。
[0092]
在步骤6中，进行动态体系贡献率计算包括：
[0093]
在一个场景下，根据此前的n个实验样本依次得到的n个体系贡献率值，利用n元多次多项式回归，计算其回归方程，表示为f
ji
(对于第i个任务的第j个场景)。以二元二次回归方程f
ji
＝f
ji
(x1,x2)为例，其形式如下所示：
[0094][0095]
式中，x1、x2为回归方程的自变量，即实验因子；b0,b1,b2,b
1,2
,b
1,1
,b
2,2
为回归方程的系数，反映该因子对体系贡献率的影响大小，即间接反映该因子的灵敏度。上述构建的回归方程即对应场景下待评估装备的体系贡献率方程。
[0096]
由此，待评估装备的动态体系贡献率计算模型c定义如下：
[0097]
c＝{(tai,{s
ji
,f
ji
})}
[0098]
需要说明的是，在所提出的方法中，体系贡献率不再是一个静态的值，而是一个动态的回归方程。
[0099]
以下通过一个实施例描述本发明的装备体系贡献率评估方法。评估流程的组织结
构示意图如图3所示。通过为待评估装备确定评估任务和场景，构建体系贡献率评估指标体系，基于仿真实验获取装备体系包含和未包含待评估装备时的指标值，为每个实验样本进行指标权重、高层指标值与静态体系贡献率计算，进行动态体系贡献率计算，最终即可获得动态体系贡献率结果。
[0100]
首先根据评估需求确定评估任务和场景，包含1个任务2个场景(任务1即ta1：对海上目标进行探测；场景2即s
11
：对c区域的目标进行探测，获取蓝方目标信息；场景2即s
21
：对d区域的目标进行探测，获取蓝方目标信息)，构建体系贡献率评估指标体系(指标i1：目标发现概率；i2：目标识别正确率；i3：跟踪时长占比)。
[0101]
然后，为上述每个任务下的每个场景分配评估指标。在实施例中，针对任务1下的场景1，选择评估指标i1、i2、i3，生成该任务场景下的评估指标体系。由于每个场景下体系贡献率的评估流程与方法是相同的，以下以任务1下的场景1中的评估流程进行描述。
[0102]
针对该场景，构建实验想定，其中包含因子x1(取待评估雷达的经度，取值区间为[130,132.5])、因子x2(待评估雷达的纬度，取值区间为[40,42.5])等两个因子。采用均匀设计，确定其实验样本空间。实施例的实验样本如表1所示：
[0103]
表1
[0104][0105][0106]
针对每个样本，分为包含、未包含待评估装备两种情况，分别运行仿真实验，评估计算得到一级指标i1、i2、i3的指标值，如表2所示：
[0107]
表2
[0108][0109]
进行指标权重计算，权重计算的流程如图4所示，其权重w＝[0.3,0.3,0.4]。
[0110]
通过上述步骤得到的底层指标值与指标权重，自底向上计算每个指标的指标值，最终得到该场景的静态体系贡献率，如表3所示：
[0111]
表3
[0112] 因子x1取值因子x2取值体系贡献率样本1130420.1927样本2130.541.50.1775样本3131410.1708样本4131.540.50.1646样本5132400.1607样本6132.542.50.1490
[0113]
对因子x1、因子x2进行无量纲化处理(μ、σ分别为因子xk(k＝1,2)的均值和方差)，并通过对无量纲化处理后的因子x1、因子x2的值与体系贡献率进行回归，得到回归方程f
11
＝f
11
(x1,x2)如下：
[0114][0115]
式中，x1、x2为实验因子，b0,b1,b2,b
1,2
,b
1,1
,b
2,2
为回归得到的系数，反映该因子对体系贡献率的影响大小，可以看出因子x1比因子x2对体系贡献率影响大。通过动态输入因子x1与因子x2的取值，即可得到动态的体系贡献率。
[0116]
依次类推，可得f
21
。由此，待评估装备的动态体系贡献率计算模型c为：
[0117]
c＝{(ta1,{s
11
,f
11
}),(ta1,{s
21
,f
21
})}
[0118]
本发明实施例提供一种装备体系贡献率评估装置，包括计算机系统及可在其上运行的计算机程序，所述计算机程序执行时实现如下方法步骤：
[0119]
针对待评估装备确定评估任务和场景；
[0120]
构建体系贡献率评估指标体系；
[0121]
设计仿真实验，获取装备体系包含和未包含待评估装备时的实验结果；
[0122]
针对一个场景下的n个实验样本，计算底层指标值、权重和高层指标值；
[0123]
针对每个场景的每个实验样本，计算体系贡献率；
[0124]
利用多项式回归，进行动态体系贡献率计算。
[0125]
其中，针对待评估装备确定评估任务和场景，包括：
[0126]
针对待评估装备，确定其评估目标和任务；
[0127]
根据评估目标和任务，确定一个或多个场景；
[0128]
针对一个装备的多个任务和多个场景，可形式化的表示为{(tai,{s
ji
})}，其中tai为第i个任务，s
ji
为第i个任务的第j个场景。在后续的步骤中，每个任务中的每个场景均需进行体系贡献率评估。
[0129]
构建体系贡献率评估指标体系，包括：
[0130]
根据评估目标和任务，构建能力指标体系；
[0131]
建立能力任务矩阵，将能力指标分配给每个场景，即为每个场景构建一个评估指标体系。
[0132]
设计仿真实验，获取装备体系包含和未包含待评估装备时的实验结果，包括：
[0133]
针对每个场景，构建一个实验想定；
[0134]
针对每一个实验想定，首先利用序贯分支法，筛选出重要的影响因素(又称“实验因子”)；然后利用均匀设计或者正交设计对这些因子进行实验设计，即因子值抽样；进而确定实验样本空间。样本数记为n；
[0135]
针对每个场景下的实验想定，在实验样本空间设计2个实验样本，包括装备体系包含、未包含待评估装备两种情况，通过运行仿真实验获取相应的仿真实验结果。
[0136]
针对一个场景下的n个实验样本，计算底层指标值、权重和高层指标值，包括：
[0137]
根据仿真运行结果以及装备的相关性能指标值，计算底层指标的评估值，然后运用线性变换法进行归一化。这样每个底层指标得到2n个归一化值。
[0138]
运用主客观综合方法计算每个高层指标的权重。所提出的方法针对每个场景关联的指标体系，采用主观确定权重和客观确定相结合的方法计算其综合权重，其中主观方法采用层次分析法或环比系数法，客观方法采用熵权法或最大离差法。计算客观权重时，需要利用上述2n个归一化值。
[0139]
假设指标的主观权重为wz，客观权重为wk，有效权重采用下面的方式综合：
[0140]
w＝αwz+(1-α)wk[0141]
式中，α∈(0,1)。
[0142]
针对每个场景的每个实验样本，计算体系贡献率，包括：
[0143]
针对每个实验样本下的装备体系包含和未包含待评估装备的情况，分别采用加权平均法对评估指标进行综合，得到顶层指标的评估值；
[0144]
根据顶层指标的评估值，计算得到该实验样本下待评估装备的体系贡献率。
[0145]
利用多项式回归，进行动态体系贡献率计算，包括：
[0146]
在一个场景下，根据此前的n个实验样本依次得到的n个体系贡献率值，利用n元多次多项式回归，计算其回归方程，表示为f
ji
(对于第i个任务的第j个场景)。以二元二次回归方程f
ji
＝f
ji
(x1,x2)为例，其形式如下所示：
[0147][0148]
式中，x1、x2为回归方程的自变量，即实验因子；b0,b1,b2,b
1,2
,b
1,1
,b
2,2
为回归方程的系数，反映该因子对体系贡献率的影响大小，即间接反映该因子的灵敏度。上述构建的回归方程即对应场景下待评估装备的体系贡献率方程。
[0149]
由此，待评估装备的动态体系贡献率计算模型c定义如下：
[0150]
c＝{(tai,{s
ji
,f
ji
})}
[0151]
式中，tai为第i个任务，s
ji
为第i个任务的第j个场景，f
ji
为第i个任务第j个场景下的体系贡献率回归方程。
[0152]
上述构建的回归方程即为装备的体系贡献率方程。需要说明的是，在所提出的方法中，体系贡献率不再是一个静态的值，而是一个动态的回归方程。利用该方程，用户可获取的信息包括：(1)根据回归方程系数的大小，即可获得对体系贡献率影响较大的因素；(2)通过输入各因素区间内的值，可快速获取各影响因素下对应的体系贡献率值；(3)通过对回归方程进行寻优，可获取体系贡献率取最优值时对应的各因素取值。通过这些信息，能够为装备发展建设、体系结构优化、体系化运用等提供更加精确的指导。
[0153]
本发明提供了一种装备体系贡献率动态计算方法和装置，具体实现该技术方案的方法和途径很多，以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。本实施例中未明确的各组成部分均可用现有技术加以实现。