基于子网络功能关系的边境路网多目标打击排序方法

1.本发明属于路网管理技术，具体为一种基于子网络功能关系的边境路网多目标打击排序方法。


背景技术：

2.现有的对军事路网中目标节点价值的分析主要分为两类，一是将传统的节点重要度评估方法直接迁移到对军事目标节点的研究中，通过对军事特性进行分析，提出适用于战场环境的针对性指标体系，以及改良重要度评估算法使其符合战场环境。二是以军事作战战法为分析框架，节点价值指标作为内容投入到各种战法中进行分析，综合评估得到打击决策。
3.相比于第一类方案中单纯的精细化指标、完善算法，第二类打击决策生成方案考虑到了更多战场环境的实际特点以及火力打击时的战术情况，能够更好地适应战场复杂多变的环境，有着更深入的研究空间。不过，目前该类研究方法的分析框架普遍聚焦于信息流通和火力分配，忽略了目标节点在交通层面的拓扑位置价值，而在边境大面积战场环境下，实体建筑目标较少，信息流通简单，兵力及物资的部署调动严重依赖于路网的交通运输，在这种情况下，现存的多目标重要度排序研究方案显然已经难以满足边境路网环境的实际需求。


技术实现要素：

4.为了解决现有技术中的上述技术缺陷，本发明提出了一种基于子网络功能关系的边境路网多目标打击排序方法。
5.实现本发明目的的技术方案为：一种基于子网络功能关系的边境路网多目标打击排序方法，具体步骤为：
6.将路网中的目标根据战场功能划分成三个子网络；
7.搭建指标体系，确定客观指标，所述客观指标包括网络拓扑维度公共指标和各子网络特征化附属指标；
8.计算网络拓扑维度公共指标及各子网络特征化附属指标，得到客观指标数据；
9.利用修正加权法处理专家对主观指标的打分，得到主观指标数据；
10.根据主观指标数据和客观指标数据，利用熵权topsis法得到节点分值；
11.根据第i个评价对象与最大值距离的相对接近程度计算子网络功能评分；
12.计算子网络间关联度；
13.计算边境军交网络的整体功能评分；
14.计算删除节点后网络功能评分的下降值，得到节点价值排序，生成以节点价值重要度为依据的边境路网多目标打击策略。
15.优选地，将路网中的目标根据战场功能划分成三个子网络的具体方法为：
16.将路网交叉口、桥梁、隧道节点设置为通行枢纽子网；将兵营、火炮阵地节点设置
为军事力量子网；将仓库、运输站节点设置为后勤保障子网。
17.优选地，所述网络拓扑维度指标包括节点的度、介数、紧密度；各子网络特征化附属指标包括通行枢纽子网中的交通单元容量、交通单元负载，军事力量子网中的火力水平、防御能力，后勤保障子网中的物资储备量，物资运输量。
18.优选地，各子网络特征化附属指标的数据为收集的交通单元容量、交通单元负载、物资储备量、物资运输量数据；
19.拓扑维度指标数据分别为：
20.节点的度：
21.ca(i)＝n
22.式中，n为节点的邻居节点数；
23.介数：
[0024][0025]
式中，g
jk
表示节点j与节点k之间的最短路径数，g
jk
表示节点j与节点k之间经过节点i的最短路径数；
[0026]
紧密度：
[0027][0028]
式中，d
ij
表示节点i与节点j之间的距离。
[0029]
优选地，利用修正加权法处理专家对主观指标的打分，得到主观指标的数据的具体方法为：
[0030]
设为第i位专家在第j次迭代中的修正后权值，为第i位专家在第j次迭代中权值的修正值，为第i位专家在第j次迭代中的加权评分值，为第j次迭代的加权平均值，m为专家评分员人数，赋初始权为j＝0，
[0031]
计算初始加权平均值
[0032][0033]
第一次修正值
[0034][0035]
第一次修正后权值
[0036][0037]
计算第一次迭代的加权平均值
[0038]
[0039]
计算第二次修正值
[0040][0041]
不断修正权值，进行迭代，直至
[0042][0043]
则最终评分值为
[0044][0045]
优选地，利用熵权topsis法得到节点分值的具体方法为：
[0046]
设路网中的目标节点数量为n，指标数量为m，第i个目标的第j项指标评分为t
ij
，将其排列组成目标节点矩阵t；
[0047]
生成归一化矩阵t’[0048][0049]
计算熵值ej[0050][0051]
计算熵权重wj[0052][0053]
计算熵权属性值
[0054][0055]
向量空间中的正负理想点
[0056][0057][0058]
计算每个目标与正负理想点之间的距离
[0059][0060][0061]
计算第i个评价对象与最大值距离的相对接近程度si[0062][0063]
优选地，根据第i个评价对象与最大值距离的相对接近程度计算子网络功能评分，
具体方法为：
[0064]
设第i个节点的超度为ki，节点i的功能评分为qi[0065][0066]
则第k个子网络的功能评分为
[0067][0068]
优选地，计算边境军交网络的整体功能评分，设经过遍历后，连接两子网的边有r'个，长度为un，用来反映两子网络在整个军交网络中的紧密程度：
[0069][0070]
设边境军交网络的整体功能评分为v，具体为：
[0071]
v＝q1(k
12g12
+k
13g13
)+q2(k
21g21
+k
23g23
)+q3(k
31g31
+k
32g32
[0072]
式中，qi为子网i的功能评分，g
ij
为子网i与子网j的关联度，k
ij
为子网i与子网j的紧密程度。
[0073]
优选地，计算删除节点后网络功能评分的下降值，得到节点价值排序，生成以节点价值重要度为依据的边境路网多目标打击策略，具体过程为：
[0074]
设将节点i删除后，重计算的网络整体功能评分为v’i
，网络功能评分的下降程度oi为
[0075][0076]
oi越大，节点i的价值越高，按照oi的数据排序，生成以节点价值重要度为依据的边境路网多目标打击策略。
[0077]
本发明与现有技术相比，其显著优点为：本发明充分考虑边境特殊战场环境的实际作战需求，加强对目标的路网位置以及交通运输层面价值的研究，依托于子网络之间的战备转移运输等功能关系，更精确合理的讨论目标价值，得到重要度排序。
[0078]
本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分的从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
[0079]
附图仅用于示出具体实施例的目的，而并不认为是对本发明的限制，在整个附图中，相同的参考符号表示相同的部件。
[0080]
图1为本发明的流程图。
[0081]
图2为本发明实施例构建的网络结构示意图。
具体实施方式
[0082]
容易理解，依据本发明的技术方案，在不变更本发明的实质精神的情况下，本领域的一般技术人员可以想象出本发明的多种实施方式。因此，以下具体实施方式和附图仅是
对本发明的技术方案的示例性说明，而不应当视为本发明的全部或者视为对本发明技术方案的限制或限定。相反，提供这些实施例的目的是为了使本领域的技术人员更透彻地理解本发明。下面结合附图来具体描述本发明的优选实施例，其中，附图构成本技术一部分，并与本发明的实施例一起用于阐释本发明的创新构思。
[0083]
本发明构思为，一种基于子网络功能关系的边境路网多目标打击排序方法，包括：
[0084]
s1：利用超网络的思想，将路网中的目标根据战场功能划分成三个子网络，具体为：
[0085]
将路网交叉口、桥梁、隧道等节点设置为通行枢纽子网；将兵营、火炮阵地等设置为军事力量子网；将仓库、运输站等设置为后勤保障子网。
[0086]
s2：搭建指标体系，确定网络拓扑维度公共指标及各子网络特征化附属指标。
[0087]
每个子网络中评价节点的指标包括共有的网络拓扑维度指标，如节点的度、介数、紧密度等；以及每个网络的特征化附属指标，如通行枢纽子网中的交通单元容量、交通单元负载，军事力量子网中的火力水平、防御能力，后勤保障子网中的物资储备量，物资运输量等。
[0088]
s3：收集信息并计算，得到客观指标数据。
[0089]
收集交通单元容量、交通单元负载、物资储备量、物资运输量的数据。
[0090]
计算拓扑维度指标：
[0091]
(1)节点的度
[0092]
ca(i)＝n
[0093]
式中，n为节点的邻居节点数
[0094]
⑵
介数
[0095][0096]
式中，g
jk
表示节点j与节点k之间的最短路径数，g
jk
表示节点j与节点k之间经过节点i的最短路径数。
[0097]
(3)紧密度
[0098][0099]
式中，d
ij
表示节点i与节点j之间的距离。
[0100]
s4：利用修正加权法处理专家对主观指标的打分，得到主观指标的数据。
[0101]
针对指标评价体系中火力水平、防御能力等较主观的指标，为了获得较客观的数据，本发明中选择以专家评分结果为依据，修正专家权值大小以抑制评分员的非理性偏好，得到最终评分值。
[0102]
设为第i位专家在第j次迭代中的修正后权值，为第i位专家在第j次迭代中权值的修正值，为第i位专家在第j次迭代中的加权评分值，为第j次迭代的加权平均值，m为专家评分员人数。
[0103]
赋初始权为(j＝0)
[0104][0105]
计算初始加权平均值
[0106][0107]
第一次修正值
[0108][0109]
第一次修正后权值
[0110][0111]
计算第一次迭代的加权平均值
[0112][0113]
计算第二次修正值
[0114][0115]
不断修正权值，进行迭代，直至
[0116][0117]
则最终评分值为
[0118][0119]
s5：利用熵权topsis法计算所有节点的分值，将主观指标的最终评分值和客观指标的数据值一同投入到熵权topsis法的分析过程中，得到节点分值。
[0120]
设路网中的目标节点数量为n，第i个目标的第j项数据值或最终评分值为t
ij
，将其排列组成目标节点矩阵t。
[0121]
生成归一化矩阵t’[0122][0123]
计算熵值ej[0124][0125]
计算熵权重wj[0126][0127]
计算熵权属性值
[0128][0129]
向量空间中的正负理想点
[0130][0131][0132]
计算每个目标与正负理想点之间的距离
[0133][0134][0135]
计算第i个评价对象与最大值距离的相对接近程度si[0136][0137]
s6：根据第i个评价对象与最大值距离的相对接近程度计算子网络功能评分，具体方法为：
[0138]
设第i个节点的超度为ki，节点i的功能评分为qi[0139][0140]
则第k个子网络的功能评分为
[0141][0142]
s7：计算子网络间关联度，具体方法为：
[0143]
子网络间的关联度为两子网节点间相连的边数之和，遍历所有r条边，连接两子网记为bz＝1，否则记为bz＝0，则第k1个子网和第k2个子网的关联度为
[0144][0145]
s8：计算边境军交网络的整体功能评分，设经过遍历后，连接两子网的边有r'个，长度为un，用来反映两子网络在整个军交网络中的紧密程度：
[0146][0147]
设边境军交网络的整体功能评分为v；
[0148]
v＝q1(k
12g12
+k
13g13
)+q2(k
21g21
+k
23g23
)+q3(k
31g31
+k
32g32
)
[0149]
式中，q为s6中所算子网功能评分，g为s7中所算子网络关联度，k为紧密程度。
[0150]
s9：计算删除节点后网络功能评分的下降值，得到节点价值排序，生成以节点价值重要度为依据的边境路网多目标打击策略，具体过程为：
[0151]
设将节点i删除后，重计算的网络整体功能评分为v’i
，网络功能评分的下降程度oi为
[0152][0153]
qi越大，节点i的价值越高，按照oi的数据排序，生成以节点价值重要度为依据的边境路网多目标打击策略。
[0154]
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
[0155]
应当理解，为了精简本发明并帮助本领域的技术人员理解本发明的各个方面，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时在单个实施例中进行描述，或者参照单个图进行描述。但是，不应将本发明解释成示例性实施例中包括的特征均为本专利权利要求的必要技术特征。
[0156]
应当理解，可以对本发明的一个实施例的设备中包括的模块、单元、组件等进行自适应性地改变以把它们设置在与该实施例不同的设备中。可以把实施例的设备包括的不同模块、单元或组件组合成一个模块、单元或组件，也可以把它们分成多个子模块、子单元或子组件。
[0157]
实施例
[0158]
为了验证本发明的合理性，本实施例构建网络如图2。
[0159]
其中，圆形节点代表军事力量子网的节点，方形节点代表通行枢纽子网节点，三角形节点代表后勤保障子网节点。
[0160]
(1)指标数据处理
[0161]
每个子网络具有不同的特征，对每个子网络的特征指标的数值进行相应的计算，对于不属于该子网络的特征指标，将其赋值为一个极小的数值(本实施例设为10-6
)
[0162]
表1指标数据处理
[0163][0164]
⑵
节点功能评分
[0165]
通过熵权法得到每个节点的功能评分，结果如下表所示：
[0166]
表2节点功能评分
[0167][0168]
(3)网络功能评分
[0169]
将同属于一个子网络的所有节点的得分qi累加，得到三个子网络的功能评分：
[0170]
q蓝＝3.851838q红＝6.432621q黄＝8.105866
[0171]
计算子网络关联度，得到如下结果：
[0172]
g红蓝＝10g红黄＝5g黄蓝＝17
[0173]
计算紧密程度ki：
[0174]
k红蓝＝0.02678k红黄＝0.01326k黄蓝＝0.0228
[0175]
则网络整体功能评分v：
[0176]
v＝q1(k
12g12
+k
13g13
)+q2(k
21g21
+k
23g23
)+q3(k
31g31
+k
32g32
)＝7.32002
[0177]
⑷
节点删除法计算节点价值
[0178]
依次删除各个节点，计算下降程度oi，得到每个节点的体系价值及打击排序：
[0179]
[0180]