【后勤保障與裝備管理】

基于灰色聚類的物資戰(zhàn)損性分析

伍岳1，楊西龍1，田雷振2

(1.后勤工程學院 后勤信息與軍事物流工程系，重慶401311； 2. 62153部隊，河南 沁陽454591)

摘要：根據不同物資戰(zhàn)時損失的差異性影響因素，構建了物資戰(zhàn)損性評價指標體系，采用模糊一致性矩陣對各指標的權重進行了確定。對選取的12種具有代表性的物資通過灰色聚類分析法進行了分類，分類結果與物資實際戰(zhàn)損率情況相吻合，能夠為戰(zhàn)損性相似而缺乏數據的物資劃分類別提供參考。

關鍵詞：灰色聚類；戰(zhàn)損性；物資；模糊一致性

收稿日期：2014-11-17

作者簡介：伍岳(1990—)，男，碩士研究生，主要從事物流管理與物資儲備研究。

doi:10.11809/scbgxb2015.06.017

中圖分類號：E233

文章編號：1006-0707(2015)06-0066-04

本文引用格式：伍岳，楊西龍，田雷振.基于灰色聚類的物資戰(zhàn)損性分析[J].四川兵工學報，2015(6):66-69.

Citation format:WU Yue, YANG Xi-long, TIAN Lei-zhen.Analysis of Battle Damage Characters of Materials Based on Grey Clustering[J].Journal of Sichuan Ordnance,2015(6):66-69.

Analysis of Battle Damage Characters of Materials

Based on Grey Clustering

WU Yue1, YANG Xi-long1, TIAN Lei-zhen2

(1.Department of Logistics Information & Logistics Engineering, Logistic Engineering University,

Chongqing 401311, China; 2. The No. 62153rdTroop of PLA, Qinyang 454591, China)

Abstract:According to the difference factors affecting between different materials of losses in time of war, the evaluation index system of the material battle damage characters was built and the weight of each index was determined by the fuzzy consistent matrix. 12 typical materials were classified by grey clustering analysis method and the classification result was simulated in practical damage ratio, which provides reference of classification to the materials which are similar to the sample but little data.

Key words: grey clustering; battle damage; materials; fuzzy consistent

戰(zhàn)時物資損失率對物資總體需求量的確定具有重要影響，科學合理地預測戰(zhàn)時物資損失量的多少能夠有效促進物資保障的精確化，減少后勤保障負擔，提高保障效能。分析物資戰(zhàn)損性是指對各類物資在戰(zhàn)場環(huán)境下受損程度多少的判斷，它既需要從物資本身的性質出發(fā)，也需涵蓋戰(zhàn)時外部受敵襲擊的可能性和受損程度，是一種綜合考慮因素。

對于物資戰(zhàn)損的研究，一般主要是從統(tǒng)計數據和工作可靠性出發(fā)，常見的有對于裝備的戰(zhàn)傷研究，如孫樂等[1]通過設計仿真系統(tǒng)，對卡車毀傷進行了仿真試驗，得到了部件毀傷分布的結果；王德才等[2]分析了個人防護器材戰(zhàn)損的基本特點和規(guī)律，建立了戰(zhàn)損率預測模型；石全等[3]對裝備戰(zhàn)傷進行了全面地梳理，分析了各類戰(zhàn)場裝備損傷機理，進行了裝備戰(zhàn)損模擬和預測。這些研究為戰(zhàn)損研究提供了大量的新思路和方法，對具體物資的戰(zhàn)損研究具有一定的實用價值。本研究從戰(zhàn)時物資戰(zhàn)損性出發(fā)，建立了物資戰(zhàn)損性評價指標體系，采用灰色聚類分析的方法，對樣本物資的分類進行了案例分析，為區(qū)分不同物資戰(zhàn)損率等級提供參考和借鑒。

1灰色聚類分析方法

灰色聚類法是一種多維灰色評估方法，其主要原理為將聚類對象關于各個聚類指標對應的白化數按照若干的灰類進行劃定，從而來判定聚類對象類別[4]。

1.1評價矩陣的建立

聚類對象為n種待評價的物資樣本，{xi}(i=1,2,…,n)；聚類指標為m個戰(zhàn)損性評價指標，{yj}(j=1,2,…,m)；聚類灰類為p個評價標準，{zk}(k=1,2,…,p)。那么xij即為聚類對象i關于聚類指標j的樣本值，聚類樣本矩陣為A=(xij)n×m。

1.2聚類指標值的處理

為了使各個指標值便于比較，消除指標單位差異，對評價指標數據進行無量綱化處理，得到指標值分布在0到100之間。采用計算式

(1)

1.3白化權函數 f(·)的確定

(2)

(3)

(4)

圖1　白化權函數一般形式

1.4聚類權的確定

對聚類指標進行分析，當指標間的意義和量綱存在較大的差異時，以灰色變權聚類可能使得指標間作用懸殊很大，故采取灰色定權對各指標賦予聚類權，以綜合考慮各指標因素具有一定的積極意義，其主要步驟為[6-7]：

1) 建立模糊優(yōu)先關系矩陣B

B=(bjl)m×m

(5)

其中：bjl為聚類指標yj對于yl的優(yōu)先關系系數，其值大小確定依照

2) 對優(yōu)先關系矩陣B進行模糊一致性改造，得矩陣R

R=(rji)m×m

(6)

3) 運用方根法對聚類指標yj權重ωj進行計算

(7)

(8)

5) 進行聚類

(9)

當式(9)滿足時，稱聚類對象i屬于k*灰類。

2樣本及指標的選擇

戰(zhàn)時所需的各類物資種類繁多，數量龐大，對于各類物資進行單獨考慮顯然難以實現，本文選取其中12種具有代表性的物資，涵蓋了其中彈藥、油料、被裝等幾大類進行分析。指標的選取主要考慮了物資在戰(zhàn)場環(huán)境中暴露的時間長短，物資被敵人發(fā)現的難易程度、物資遭敵襲擊的連帶損失效應及敵人攻擊的意愿度等多項因素。在本文中，具體指標由運輸時間M1、裝卸時間M2、供應頻率M3、作戰(zhàn)重要性M4、導損性M5、價值M66個組成，這些指標正相關均為戰(zhàn)損性強。具體分類指標體系如表1所示。

表1　分類指標

3分析計算過程

根據選取的指標和樣本，將運輸地形設定為平原微丘，運輸工具設定為EQ某型汽車。對照相應的數據，對難以量化的指標數據采取專家評估值，得到量化的指標值如表2所示。

表2　量化的指標值

1) 指標值無量綱化處理

為消除指標之間的單位差異，根據式(1)對表2中的指標值進行無量綱化處理，可得無量綱化的指標值如表3所示。

表3　無量綱化的指標值

2) 白化權函數的確定

采用累積百分頻率法[8]確定白化權函數，以表3中的數據作為基礎，對數據的累積百分頻率進行分析，并繪制出相應的累積百分頻率曲線，曲線上不同累積百分頻率所對應的數值即為灰類的白化值如表4所示，然后按式(2)～式(4)對各指標灰類分別進行計算，可得各物資對應指標白化權函數值如表5所示[9]。

表4　灰類的白化值

3) 指標聚類權的確定

優(yōu)先關系矩陣B為

由式(6)對優(yōu)先關系矩陣B進行改造，得到模糊一致矩陣R為

由式(7)可得，運輸時間、裝卸時間、供應頻率、重要性、導損性、價值6個物資戰(zhàn)損性評價指標權重分別為：ω1=0.142，ω2=0.127，ω3=0.216，ω4=0.172，ω5=0.245，ω6=0.097。

由式(8)可得

由表6結合式(9)，取各樣本聚類系數的最大值，可得聚類結果如表7所示。

同理可得其他灰色聚類系數，如表6所示。

表5　指標白化權函數值

表7　物資分類結果

4結束語

本文在對物資戰(zhàn)損性影響因素進行分析的基礎上，從戰(zhàn)損性出發(fā)建立了物資分類評價指標體系。通過采用灰色聚類分析法，對給出的樣本物資進行了分類研究，分類結果與實際情況能夠較好地吻合。在后續(xù)的物資戰(zhàn)損性研究方面，還可對評價指標和分類數量進行進一步細化，對聚類樣本選取更廣泛和有代表性，對得到的分類結果可結合相應實戰(zhàn)和演習數據，劃定各類的戰(zhàn)損率范圍，為性質相近而缺乏數據的物資進行歸類提供依據。

參考文獻：

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(責任編輯楊繼森)