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        基于MAS和FS的多任務艦船作戰(zhàn)效能評估方法

        2014-06-06 03:06:02旸,孟梅,張恒,姚
        哈爾濱工業(yè)大學學報 2014年2期
        關鍵詞:艦船聯邦度量

        劉 旸,孟 梅,張 恒,姚 軍

        (1.哈爾濱工程大學船舶工程學院,150001 哈爾濱;2.海軍裝備研究院,100061 北京)

        基于MAS和FS的多任務艦船作戰(zhàn)效能評估方法

        劉 旸1,孟 梅1,張 恒2,姚 軍1

        (1.哈爾濱工程大學船舶工程學院,150001 哈爾濱;2.海軍裝備研究院,100061 北京)

        為解決艦船作戰(zhàn)效能評估中評估任務多樣化和度量指標間耦合關系問題,提出一種基于多智能體系統(multiagent system,MAS)的艦船綜合作戰(zhàn)效能評估方法.該方法首先設計了一種能有效處理評估指標間耦合關系的復雜體系效能度量模型,并在此基礎上建立了艦船作戰(zhàn)效能評估的分層遞階控制模型.采用船舶工程分解結構(SWBS)理論建立了艦船評估任務分解機制,提高了任務需求能力向量的準確性.應用模糊集合論(fuzzy set,FS)解決了多任務聯邦的并行生成問題,針對評估任務建立柔性評估系統.提出無偏好的聯邦成員效用分配方法,保證了指標權重獲取的客觀性.算例分析驗證了該方法求解艦船作戰(zhàn)效能評估問題的可行性和有效性.

        艦船作戰(zhàn)效能;多智能體系統;模糊集合論;合同網協議;船舶工程分解結構

        艦船的綜合作戰(zhàn)能力是現代海戰(zhàn)中決定戰(zhàn)爭勝負、敵我優(yōu)勢的關鍵因素,也是衡量各類艦船及其裝備性能優(yōu)劣的綜合性、整體性指標,同時也是艦船戰(zhàn)斗使用、設計論證和發(fā)展規(guī)劃的主要性能指標[1].因此對艦船綜合作戰(zhàn)效能評估論證的客觀性和準確性至關重要.艦船的作戰(zhàn)系統是由眾多艦載武器及其配套設施組成的復雜體系,其通過相互配合來完成作戰(zhàn)任務.在完成一項作戰(zhàn)任務時需要調動多個武器系統,而某個武器或武器系統可參與完成多項作戰(zhàn)任務.因此,艦船作戰(zhàn)系統中存在復雜的耦合關系,艦船作戰(zhàn)效能評估即是一個針對復雜體系效能的綜合評估.目前業(yè)界較為認同的系統效能定義是美國工業(yè)界武器效能咨詢委員會(WSEIAC)對系統效能的定義:“系統效能是預期一個系統能滿足一組特定任務要求的程度的度量,是系統的有效性、可信賴性和能力的函數”[2].對多個系統交織在一起的復雜體系(complex system of systems,CSoS)進行效能評估是較為困難的,需要合理地解決以下問題:1)選擇有效的效能度量指標篩選方法,以保障得到足夠代表性、穩(wěn)定性和敏感性的度量指標,對真實系統的反映能力強,且盡量減少人為偏好.2)度量指標中既有定性指標又有定量指標,確定的度量體系能夠很好地解決指標間的不可公度性和耦合性,且合理確定層次關系和體系結構.3)根據效能評估的對象和方法,選取度量指標的權重確定方法,該方法應具有可操作性強、穩(wěn)定性好、人為偏好小等特點.

        在多任務艦船作戰(zhàn)效能評估系統中,評估任務(對象)的多樣性、效能指標需求的不確定性、復雜體系指標間的耦合關聯性,以及評價過程的層次結構復雜性,是造成多任務復雜體系效能度量困難的主要原因.傳統效能評估方法是一種假設評價指標不存在關聯關系的剛性系統[3-5],且具有一定偏好性,很難適應多目標多屬性多層次多耦合的復雜系統多角度的效能評估要求.針對復雜系統效能評估問題應用MAS理論建立多任務評估框架模型的研究還未見報道.本文應用MAS和FS理論模擬評估過程中針對不同評估任務完成效能評價體系的生成過程和計算分析過程,應用Agent模擬系統中的信息資源和邏輯資源,通過模糊集算法將適合本次評估任務的Agent挑選出來,通過通信協議將其協調起來共同完成解構效能度量指標耦合關系、生成柔性評估體系并求解的過程,提高了評估效率和適用性.

        1 復雜體系效能度量模型

        求解復雜體系的效能評估問題,首先應對復雜體系進行抽象建模分析,繼而建立復雜體系效能度量模型.模型建立的正確與否是體系效能評估結果準確度高低的關鍵因素.目前較常用的系統效能評估模型如圖1所示,這種方法簡單實用,在處理簡單系統或體系中的底層指標效能度量是適合的,針對復雜體系的效能度量則存在很大弊端.例如,某艦艇指揮系統由 C3I升級到 C4ISR后,從實戰(zhàn)經驗中可知對空、反潛、反水面、多情報等多種作戰(zhàn)能力均得到提升,而傳統的評估模型很難準確反映指標具有耦合關系的系統(體系)效能評估.

        圖1 傳統效能評估模型

        以系統為分析對象,充分考慮復雜體系效能度量間的耦合關系問題,利用效能度量間的關聯關系逐層分解,直至分解出能夠獨立影響度量指標的變量.這時的復雜體系綜合效能EOMOS可以看作是基于性能度量MOP、性能值VOP和權重因子 w 的線性函數[6],即

        如圖2所示,可將復雜體系效能評估框架分為5層[7-9]:第 1 層為復雜體系效能度量(measure of system of systems,MOS)層.對應于艦船作戰(zhàn)綜合效能(measures of force effectiveness,MOFES),指在某種作戰(zhàn)環(huán)境中任務完成的程度.第2層為系統效能度量(measures of effectiveness,MOES)層,是系統完成其功能程度的定量化描述,對應于艦船作戰(zhàn)效能體系表現為完成某項作戰(zhàn)任務能力,如編隊護航、獨立作戰(zhàn)等.第3層為子系統效能度量(measures of performance,MOPS)層,是系統行為屬性的定量化描述,或系統單個因素或屬性對于整體能力貢獻的數量化描述,對應于體系中子系統效能的度量,如對空作戰(zhàn)能力、反潛作戰(zhàn)能力等.第4層為子系統性能度量層,即系統參數(dimensional parameter,DP)層,表示系統固有的屬性或特征,對應于影響子系統效能的性能設計變量,包括艦船各武器系統,如通信指揮控制系統、導彈發(fā)射裝置等.第5層為變量參數(variables parameter,VP)層,表示影響子系統變量的參數指標,對應于影響艦船各武器系統效能的參數.根據體系的復雜程度,單項效能度量層可以有多層,直至分解到能夠表征系統性能的原始數據層,它們最終決定著體系的屬性或特征.

        圖2 復雜體系效能度量層級模型

        2 基于MAS的艦船作戰(zhàn)效能評估方法

        2.1 面向任務的艦船作戰(zhàn)效能評估流程

        考慮到不同類型艦船的作戰(zhàn)體系組成和性能差別較大,效能度量指標也不盡相同,根據復雜體系效能評估建模方法,提出建立如圖3所示的3級協商效能評估流程,將艦船作戰(zhàn)效能評估分為評估任務分析、指標體系創(chuàng)建、效能計算與分析3個階段[10-11].第 1 階段完成評估任務的分解、分析;第2階段解決不同類型艦船效能度量指標選取問題;第3階段完成艦船評價任務.

        圖3 面向任務的艦船作戰(zhàn)效能評估流程

        2.2 Agent分類與功能設計

        基于MAS理論的多任務艦船作戰(zhàn)效能柔性評估系統主要由5類Agent組成,包括任務管理、控制、聯邦協調、成員、權重,如表1所示.

        2.3 Agent結構設計

        根據表1中不同Agent的功能分工,設計了兩種Agent結構:改進慎思型Agent和改進反應型Agent,如圖 4、5所示.在傳統慎思型和反應型Agent結構中增加了操作者對MAS系統運作人工干預的可能性,便于對系統運行過程的觀察和控制及數據庫的更新和管理.其中任務管理Agent、控制Agent、協調Agent作為管理者,屬于慎思型Agent;成員Agent、權重Agent屬于反應型Agent.

        表1 Agent類型與功能

        圖4 改進慎思型Agent

        圖5 改進反應型Agent

        2.4 基于MAS的效能評估分層遞控模型

        通過分析復雜體系效能度量層級模型和面向任務的艦船作戰(zhàn)效能評估流程,提出并建立如圖6所示的基于MAS理論的多任務艦船作戰(zhàn)效能評估系統的分層遞階控制模型.模型將MAS分布式運算結構間的運作關系進一步明確,按照層級遞進方式進行了劃分,建立了分布式的4層遞階結構,分別為輸入層、模式層、需求層和資源層.每層有1個控制Agent,最上層控制 Agent為總控Agent,處于整個系統的中心控制與管理地位,通過全局協商策略來處理全局計劃和協調任務.下3層控制 Agent為聯邦協調 Agent,除接受控制Agent的調控外,主要負責本層(本聯邦)內的各成員Agent調控,通過局部協商策略與控制Agent共同完成各評估任務的效能計算需求.

        圖6 艦船作戰(zhàn)效能評估系統分層遞控模型

        2.5 基于合同網協商機制的多Agent交互模型

        合同網(contract network protocol,CNP)協商機制通過模擬人類社會活動中合同建立的過程來協商分布式系統的工作情況.合同網由3類節(jié)點組成:招標者、投標者、合同者.招標者是負責把任務分配給其他Agent的Agent;投標者是具備一定完成任務能力的Agent;合同者是評審通過后中標的投標者,它們獨立或合作完成任務.設復雜體系效能評估協商模型為<控制Agent集,協商Agent集,任務集,協商機制,行為集>.控制Agent集包括全局和局部協調Agent,負責全局規(guī)劃、解決任務和Agent篩選,是協商的核心部分;協商Agent集是解決任務的Agent集合;任務集是需要進行協商的子任務集合;協商機制是采用的協商規(guī)范,文中采用CNP協商機制來解決多任務艦船評估系統中多Agent協作問題;行為集是各Agent協商采用的行為規(guī)范,如招標、投標、中標、拒絕等.

        多任務艦船作戰(zhàn)效能評估過程實際上是各Agent間依靠分布運算和共同協商完成的臨時聯邦生成和成員效用分配的過程.在該系統中,多Agent間協商過程可分為全局主控協商和局部自主協商二級協商.全局協商發(fā)生在任務管理Agent、控制Agent和聯邦協調Agent之間,局部協商發(fā)生在各聯邦協調Agent內部.

        全局協調過程如下:1)在控制Agent的控制下任務管理Agent將子任務分配給相應的聯邦協調Agent;2)作戰(zhàn)模式Agent聯邦根據任務需求建立臨時聯邦;將臨時聯邦成員數量和排隊等級報告給控制Agent;3)作戰(zhàn)需求Agent聯邦根據任務需求建立臨時聯邦;將臨時聯邦成員數量和排隊等級報告給控制Agent;4)控制Agent將作戰(zhàn)需求Agent聯邦與相應的作戰(zhàn)模式聯邦成員Agent建立關聯;5)武器系統Agent聯邦根據任務需求建立臨時聯邦;將臨時聯邦成員數量和排隊等級報告給控制Agent;6)控制Agent將武器系統Agent聯邦與相應的作戰(zhàn)需求聯邦成員Agent建立關聯;7)控制Agent將各臨時聯邦成員數量和排隊等級傳遞給權重Agent,權重Agent計算后權重值傳遞給各臨時聯邦;8)臨時聯邦成員依次完成各自計算任務,將返回值傳遞給上層聯邦協調Agent,模式協調Agent將評估結果返回給控制Agent;9)控制Agent向任務管理Agent發(fā)出任務結束信息,此評估任務消解.

        聯邦內局部協調過程如下:1)聯邦協調Agent根據接收控制Agent傳遞來的子任務向本聯邦內所有成員Agent發(fā)出招標信息;2)本聯邦內成員Agent具備解決此任務能力的Agent返回投標信息,不具備解決此任務能力的Agent返回拒絕信息;3)聯邦協調Agent對投標的成員Agent進行資格審查,能力強者中標,組成臨時聯邦;4)將中標的Agent數量和按能力高低將排序結果報告給控制Agent;5)聯邦協調Agent接收控制Agent傳遞來的權重值和臨時聯邦成員返回值完成控制Agent分配給聯邦的任務.

        3 基于FS的智能評估模型

        不同類型的艦船由于作戰(zhàn)需求和研制目標不同,其功能、作戰(zhàn)能力相差較大.不同類型艦船作戰(zhàn)效能評估體系應與其艦船自身功能相適應.上述問題可以轉化為針對一個評估任務,聯邦協調Agent根據控制Agent發(fā)送來的子任務序列對具有解決該任務能力的本轄區(qū)各Agent進行考核,考核通過的各Agent組成臨時聯邦,任務完成后解散.考核標準是選出最少完成任務能力較強的Agent組成臨時聯邦,反對選用數量多而能力弱的Agent組成臨時聯邦,且允許單個Agent組成聯邦和參加多個聯邦.應用基于模糊集合論(fuzzy set,FS)[12]的多任務聯邦并行生成方法解決以上問題.

        3.1 聯邦生成的成員考核策略

        步驟1 建立任務能力需求矩陣.設有任務集{T1,T2,…,Tm},每個任務具有一個r維能力需求向量Tj= < bj1,bj2,…,bjr> (j=1,2,…,m),其中bj

        k(k=1,2,…,r)是分析任務需求而得出的模糊評價.m個任務具有r種能力需求的關系用m×r矩陣表示,記為

        步驟3 建立任務與Agent模糊關系矩陣.每一個任務可看作是在Agent論域上得一個模糊集合,n個Agent求解m個任務,判斷Agent求解任務的適合度,即Agent對任務求解聯邦的隸屬程度,以此生成多任務聯邦.關系矩陣R記為

        步驟3 建立任務與Agent模糊關系矩陣.每一個任務可看作是在Agent論域上得一個模糊集合,n個Agent求解m個任務,判斷Agent求解任務的適合度,即Agent對任務求解聯邦的隸屬程度,以此生成多任務聯邦.關系矩陣R記為

        步驟5 建立Agent的聯邦.選取合適的閾值λ∈[0,1],λ的選取原則以能過濾掉隸屬度較小的度量指標為準.將矩陣R轉換為矩陣R',即

        3.2 基于SWBS的任務能力需求分解策略

        對評估任務的正確分析有利于建立有效的任務能力需求矩陣,從而提高臨時聯邦生成的準確性.本文提出依據船舶工程分解結構原理建立待評估任務的能力需求分解策略.船舶工程分解結構(ship work breakdown structure,SWBS)是以目標任務為中心的一種層級體系,是將目標任務劃分為可完成的工作描述的一種方法.作戰(zhàn)性能需求(required operational capabilities,ROCS)是以作戰(zhàn)任務為中心基于SWBS進行的層級分解體系,將作戰(zhàn)任務劃分為明確易行的子任務清單.不同級別的任務分解清單對應不同級別的任務能力需求矩陣和Agent能力向量矩陣.該策略在任務管理Agent內完成,所有類型艦船ROCS被整理集合在數據庫中,根據待評估艦船的作戰(zhàn)需求選取適合的ROCS分配給控制Agent處理.

        3.3 聯邦成員的效用分配策略

        針對不同評估任務的臨時聯邦生成后,接下來需要解決各成員Agent在本聯邦內效用分配問題,也就是各成員Agent在本聯邦內作用發(fā)揮大小問題,即各效能度量指標權重大小問題.通過對一定樣本數量的評估體系權重值統計分析,其大小分布規(guī)律服從均值為零的高斯分布.因此聯邦成員的效用分配采用公式賦權法[13]計算所得,即

        其中:Wi為第i個指標的權重值,i為排隊等級,n為決策目標數.

        該方法只需獲取參與評估的效能度量指標數,即臨時聯邦的成員數量(以下稱決策目標數)和重要程度排序(以下稱排隊等級)即可.由式(4)可知聯邦成員Agent數量,即決策目標數,根據隸屬度數值大小確定每個Agent對完成任務的重要度,即Agent排隊等級.采用公式賦權法獲取權重值簡便易行,便于實現系統的智能化,同時最大限度地降低了權重評價過程中的人為偏好問題,使評估結果更顯客觀.

        如果決策目標中存在排隊等級相同的指標,即重要程度相同,則權重值也相同.設決策目標中存在m組重要度相等的指標組,組內指標數依次為 l1、l2、…、lm,l1+l2+ … +lm≤n,則式(6)中的決策目標數n應被n-(l1+l2+…+lm)+m替換.權重值計算完成后,排隊等級相同的指標通過復制對應組的權重值獲得權重,歸一化后與對應聯邦成員建立聯系.

        4 算例分析

        選取某防空型巡洋艦的3個設計方案作為算例,驗證多任務艦船作戰(zhàn)效能評估體系的適用性.

        任務管理Agent完成對評估任務的分解,生成ROCS3級分解清單,模式協調Agent、作戰(zhàn)協調Agent和武器協調Agent根據分解清單生成各自的任務能力需求向量,進而求得相應的臨時聯邦.

        首先生成作戰(zhàn)模式Agent聯邦,作戰(zhàn)模式任務集{T1}={防空型巡洋艦},任務能力需求矩陣為

        具備解決該任務能力的Agent集設為{A1,A2,A3,A4,A5,A6}={航母編隊,艦隊作戰(zhàn),防御,護航,獨立作戰(zhàn),威懾},建立Agent矩陣,即

        取閾值 λ =0.53,可得 R',即

        T1的聯邦 C1={A1,A2,A5},決策目標數為3,排隊等級:① A1,② A2,③ A5.同理,可求得作戰(zhàn)需求和武器系統的聯邦成員、決策目標數和排隊等級,見表 2、3.

        表2 作戰(zhàn)需求聯邦、決策目標數及排隊等級

        表3 武器系統聯邦、決策目標數及排隊等級

        各聯邦生成后即得到防空型巡洋艦的作戰(zhàn)效能度量模型,如圖7所示,各效能度量指標的權重采用式(6)求得.該艦武器系統設計方案及各武器系統效能值如表4所示.

        根據圖7的作戰(zhàn)效能度量模型和表4的武器系統效能值,代入到式(1)中,可求得該防空型巡洋艦3方案各種戰(zhàn)斗能力的效能評測結果,如表5所示.

        圖7 防空型巡洋艦作戰(zhàn)效能度量模型

        表4 武器系統方案及效能

        表5 防空型巡洋艦3方案作戰(zhàn)效能

        評價結果分析:對于反水面作戰(zhàn)、攻擊能力,方案3最優(yōu),方案2次之;對于其他作戰(zhàn)能力方案2最優(yōu),方案3次之.對于綜合作戰(zhàn)效能,方案2最優(yōu),方案3其次,方案1最差.

        5 結 論

        1)對艦船作戰(zhàn)效能評估方法進行了研究,在MAS的框架模型下引入了基于FS的多任務聯邦并行生成算法、基于公式賦權法的聯邦成員的效用分配算法和基于SWBS的任務能力需求分解策略,結合CNP協商機制,建立了一個面向艦船作戰(zhàn)效能評估的分布式多層遞階控制復雜體系效能測度模型,詳細給出了效能度量聯邦形成方法與Agent交互機制.

        2)建立的復雜體系測度模型一方面解決了針對評估對象多樣化需建立多樣化評測模型的問題,另一方面解決了傳統效能測度方法由于無法解決效能度量耦合關聯問題而將其作為獨立變量最終導致評估結果偏差的問題.

        3)面向任務的艦船作戰(zhàn)效能評估以艦船各種作戰(zhàn)任務的完成能力為目標構建指標體系,獲取艦船各種作戰(zhàn)效能快速而準確,消除了由于武器系統配合問題影響效能發(fā)揮而導致的評價結果誤差.

        4)將所提出的技術方法應用于艦船作戰(zhàn)效能評估實踐,通過對防空型巡洋艦CG(X)3個設計方案的評測,驗證了該評估方法的靈活性和在處理耦合關系方面的準確性.

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        Effectiveness evaluation method of naval ship oriented to multi-mission base on MAS and FS

        LIU Yang1,MENG Mei1,ZHANG Heng2,YAO Jun1
        (1.College of Shipbuilding Engineering,Harbin Engineering University,150001 Harbin,China;2.Naval Academy of Armament,100061 Beijing,China)

        To solve the problems of building diversity evaluation system for different task and coupling relationship between different measurement indexes,a multi-agent evaluation frame work about effectiveness of naval ship was proposed.The method of model construction about measure of effectiveness of complex system was presented firstly,which can deal with the problem of the coupling relationship between different targets.Then Hierarchical control model was built based on that model.Task breakdown mechanism based on ship work breakdown structure(SWBS)and application of fuzzy set theory to solve the issue of multi-task coalition parallel generation was presented.Agent which had the strongest ability was chosen to compose temporary federate.Utility allocation of federate software without preferences to evaluation effectiveness of naval ship was presented.The weight of index by the method was objective.At last the paper proved the feasibility and effectiveness of the method.

        force effectiveness of naval ship;MAS;fuzzy set;CNP;SWBS

        U674.7;U662.3;O144;O213

        A

        0367-6234(2014)02-0121-08

        2013-03-09.

        國防科學技術工業(yè)委員會基礎研究基金資助項目(J010712042).

        劉 旸(1978—),女,講師,博士研究生;

        孟 梅(1961—),女,教授,博士生導師.

        劉 旸,qingtianriji@126.com.

        (編輯 魏希柱)

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