曹 鵬，李海燕，楊培強(qiáng)

(蚌埠汽車士官學(xué)校 司訓(xùn)勤務(wù)系，安徽 蚌埠 233011)

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● 基礎(chǔ)科學(xué)與技術(shù) Basic Science & Technology

基于綜合貼近度的戰(zhàn)略投送行動方案優(yōu)選方法

曹 鵬，李海燕，楊培強(qiáng)

(蚌埠汽車士官學(xué)校 司訓(xùn)勤務(wù)系，安徽 蚌埠 233011)

為提高戰(zhàn)略投送行動方案選擇的科學(xué)性，針對各選擇因素權(quán)重信息不能完全確知的不確定性多屬性決策問題，提出一種基于綜合貼近度的戰(zhàn)略投送行動方案優(yōu)選方法，引入綜合貼近度作為衡量投送方案優(yōu)劣的指標(biāo)，構(gòu)建了基于綜合貼近度的優(yōu)選決策模型。經(jīng)實例驗證，該模型在戰(zhàn)略投送行動方案優(yōu)選中是可行和有效的。

戰(zhàn)略投送；綜合貼近度；方案優(yōu)選；多屬性決策

信息化條件下的戰(zhàn)略投送行動具有空間多維、力量多元、手段多樣等特點，為完成一項戰(zhàn)略投送任務(wù)可能形成多個特征各異的行動方案。如何綜合衡量不同方案的優(yōu)劣，對其進(jìn)行科學(xué)的優(yōu)選和排序是戰(zhàn)略投送行動決策的一個關(guān)鍵問題。文獻(xiàn)[1]構(gòu)建了戰(zhàn)略投送方案綜合效益評估指標(biāo)體系，運用層次分析法確定了指標(biāo)權(quán)重。其研究側(cè)重整體投送效益分析，未針對特定投送任務(wù)。文獻(xiàn)[2]構(gòu)建了一種從定性到定量、概略評估與詳細(xì)評估相結(jié)合的戰(zhàn)略投送能力評估方法框架，但其研究未涉及指標(biāo)權(quán)重的確定問題。文獻(xiàn)[3—6]針對構(gòu)建的指標(biāo)體系，采用了不同的權(quán)重處理方法，但均未考慮部分權(quán)重信息未知的情況。為解決戰(zhàn)略投送行動方案優(yōu)選中的影響因素復(fù)雜、定性定量交織、權(quán)重信息不全等問題，本文引入衡量方案的重要概念——綜合貼近度，并提出一種基于綜合貼近度的戰(zhàn)略投送行動方案優(yōu)選方法。

1 影響方案選擇的主要因素

1.1 自然環(huán)境

戰(zhàn)場環(huán)境是在一定的空間和時間里，由各種因素相互作用而形成的、不為作戰(zhàn)主體所控制，但能對作戰(zhàn)主體的活動產(chǎn)生直接影響的客觀條件。它主要由物質(zhì)因素和精神因素兩部分組成[1]。環(huán)境物質(zhì)因素包括自然環(huán)境、社會環(huán)境和基礎(chǔ)設(shè)施等方面。戰(zhàn)略投送行動的自然環(huán)境主要包括投送區(qū)域的地理、水文、潮汐、氣象、天候等條件，不同的戰(zhàn)略投送方案，由于行動路線、方式的差異，可能面臨大相徑庭的自然環(huán)境，是否具備完成投送任務(wù)所需的自然環(huán)境是進(jìn)行方案選擇的重要參考。

1.2 交通設(shè)施

交通設(shè)施主要指戰(zhàn)場建設(shè)、武器裝備以及可利用的機(jī)場、港口、道路網(wǎng)、通信網(wǎng)、動力網(wǎng)、水利網(wǎng)等設(shè)施。組織實施戰(zhàn)略投送，必須依托一定的交通設(shè)施。有沒有一定的戰(zhàn)場建設(shè)基礎(chǔ)，能否籌措到足夠的投送裝備，以及是否具備必要的基礎(chǔ)設(shè)施，均是戰(zhàn)略投送行動方案選擇時必須綜合衡量的要件。良好的交通設(shè)施能夠有效加快投送速度，控制投送成本，大幅提升戰(zhàn)略投送行動的效益。

1.3 投送時間

未來信息化局部戰(zhàn)爭，突發(fā)性強(qiáng)、節(jié)奏快、消耗大，對戰(zhàn)略投送行動的時效性要求高。通過及時的戰(zhàn)略投送，快速地聚集力量，在較短的時間內(nèi)形成局部地區(qū)的力量優(yōu)勢，示形于敵，給敵以心理上的戰(zhàn)略威懾，甚至可以達(dá)到不戰(zhàn)而屈人之兵的效果。因此，投送時間是戰(zhàn)略投送行動方案選擇時需要重點關(guān)注的影響因素，有時甚至是首要因素。各行動方案，由于運輸路線、投送方式、保障力量不同，投送時間可能存在很大區(qū)別，應(yīng)當(dāng)在綜合考慮各種因素的基礎(chǔ)上，兼顧需求與可能，盡量選擇投送時間短的行動方案，通過快捷、高效的戰(zhàn)略投送贏得戰(zhàn)場的主動權(quán)。

1.4 敵情威脅

信息化戰(zhàn)場上，多種高分辨率傳感器用于偵察監(jiān)視，戰(zhàn)場環(huán)境高度透明。隨著精確制導(dǎo)武器的廣泛應(yīng)用，戰(zhàn)略投送防護(hù)變得日益困難。戰(zhàn)略投送力量既要防傳統(tǒng)意義上的“硬”打擊，又要防計算機(jī)病毒和黑客的“軟”殺傷，其生存將面臨很大的威脅。因此，敵情威脅的嚴(yán)重程度也是方案選擇的重要依據(jù)。其他條件接近時，首選敵情威脅小的方案。但必須看到，敵情威脅小的投送方案往往要在時間、消耗、防護(hù)力量上付出較大代價，必須從投送效能最大化角度出發(fā)，科學(xué)研判，整體考量。

1.5 綜合消耗

戰(zhàn)略投送是一項涉及面十分廣泛的系統(tǒng)工程。戰(zhàn)略投送的組織指揮工作涉及總部、軍區(qū)、省軍區(qū)有關(guān)部門，諸軍兵種、各戰(zhàn)役軍團(tuán)和戰(zhàn)術(shù)兵團(tuán)、各投送縱(梯)隊等；其實施涉及軍內(nèi)運力和地方運力，軍內(nèi)運力又分為各軍兵種的建制運力，投送的方式分為鐵路、公路、水路、航空投送等；防護(hù)工作涉及防護(hù)部(分)隊、武警部隊、公安和民兵預(yù)備役部隊等；保障工作涉及保障部(分)隊和地方衛(wèi)生、通信、氣象水文、交通等部門；從過程來看，完成一項投送任務(wù)大多需要通過多種運輸方式，在每一種方式的投送過程中，又有裝、運、卸、中轉(zhuǎn)等多個環(huán)節(jié)，還有許多外部協(xié)作條件[1]?？梢?，完成一次戰(zhàn)略投送任務(wù)，需要消耗大量資源。因此，在軍事效益優(yōu)先的原則下，選擇綜合消耗較小的投送方案能夠有效提高投送行動的經(jīng)濟(jì)效益。

2 綜合貼近度評估方法

2.1 基本理論

為了消除不同量綱對方案選擇結(jié)果的影響，決策時需要對決策矩陣A進(jìn)行規(guī)范化處理，得到R=(rij)m×n。方案xj的綜合屬性值zj(ω)滿足：

(1)

式中ωi為第i個屬性ui的權(quán)重。

當(dāng)屬性權(quán)重ωi確定時，各方案可以按綜合屬性值大小區(qū)分優(yōu)劣。反之，則無法直接確定綜合屬性值。下面針對屬性權(quán)重不完全確知的情況進(jìn)行討論。

對于給定的ω={ω1，ω2，…,ωm}∈H，一般認(rèn)為方案中綜合屬性值zj(ω)最大的是最優(yōu)方案。此時，方案優(yōu)選歸結(jié)為一個屬性權(quán)重信息不全的多目標(biāo)決策問題：

(MOP)maxz(ω)=(z1(ω),z2(ω)，…，zn(ω))

STω={ω1，ω2，…，ωm}∈H

(2)

對于此類多目標(biāo)決策問題，尋找絕對最優(yōu)解一般是很困難的，找到滿意解即可達(dá)到方案優(yōu)選的目的。

(3)

(4)

(5)

(6)

引入綜合貼近度概念，定義為函數(shù)s(ω)為

(7)

對于任何ω∈H，綜合貼近度s(ω)越大，該方案的綜合屬性值向量與綜合屬性正理想值向量越接近，與綜合屬性負(fù)理想值向量越疏遠(yuǎn)，則該方案越趨向最優(yōu)。因此，可以把綜合貼近度s(ω)作為方案優(yōu)選的依據(jù)。通過極大化該指標(biāo)，建立單目標(biāo)優(yōu)化模型：

(8)

求得最優(yōu)綜合屬性權(quán)重向量ωb，進(jìn)而得到相應(yīng)的方案綜合屬性值向量z(ωb)，按各方案綜合屬性值的大小進(jìn)行排序和擇優(yōu)。

2.2 構(gòu)建優(yōu)選模型

(1)由方案優(yōu)選問題構(gòu)造決策矩陣A=(αij)m×n；

(2)對矩陣A=(aij)m×n進(jìn)行規(guī)范化處理，得到?jīng)Q策矩陣R=(rij)m×n；

(4)求解單目標(biāo)決策問題(SOP3)，得到最優(yōu)解ωb和方案綜合屬性值向量z(ωb)；

(5)按各方案綜合屬性值的大小進(jìn)行排序和擇優(yōu)。

3 應(yīng)用實例

根據(jù)上級指示，某戰(zhàn)區(qū)要組織一次跨區(qū)戰(zhàn)略投送行動。根據(jù)投送任務(wù)需求和前期掌握的各方面信息，形成3個戰(zhàn)略投送行動方案x1、x2、x3。方案屬性如本文第一部分所述，包括自然環(huán)境u1、交通設(shè)施u2、投送時間u3、敵情威脅u4、綜合消耗u5?，F(xiàn)在要綜合考慮各方案屬性，從方案集中選取最優(yōu)戰(zhàn)略投送方案。

對各方案具體屬性值的評估本文不進(jìn)行研究，直接給出結(jié)果。其中，自然環(huán)境、交通設(shè)施、敵情威脅、綜合消耗的屬性值采用0～1之間的數(shù)值給出，投送時間給出預(yù)期的投送時間值，單位為“h”。各方案屬性值見表1。

表1 各方案屬性值

在屬性集中，自然環(huán)境u1、交通設(shè)施u2為效益型屬性，投送時間u3、敵情威脅u4、綜合消耗u5為成本型屬性。屬性ui的權(quán)重ωi不完全確知。已知的部分權(quán)重信息為：0.03≤ω1≤0．15、0．05≤ω2≤0．2、0．15≤ω3≤0．45、0．2≤ω4≤0．5、0．05≤ω5≤0．15。

(1)由表1中的數(shù)據(jù)建立決策矩陣。

(2)利用式(9)對決策矩陣進(jìn)行規(guī)范化處理。

(9)

屬性u1、u2已符合要求，無需處理。u3、u4、u5按式(9)進(jìn)行規(guī)范處理，得到規(guī)范化矩陣為

(3)利用模型(SOP1)和(SOP2)分別求出正理想值向量zmax和負(fù)理想值向量zmin。zmax=(0．827，0．812，0．914)，zmin=(0．756，0．718，0．765)。

(4)利用式(7)求得：a=1．293，b=1．476。

(5)利用式(7)和模型(SOP3)，建立單目標(biāo)決策模型為

得到最優(yōu)解為

ωb=(0．09，0．16，0．37，0．31，0．07)

對應(yīng)的方案綜合屬性值向量為

z(ωb)=(0．803 6，0．791 3，0．773 4)

因此，對3個戰(zhàn)略投送方案的排序應(yīng)該是x1、x2、x3，最優(yōu)方案為x1。

4 結(jié) 語

本文針對方案優(yōu)選中屬性權(quán)重不能完全確知的不確定性多屬性決策問題，提出了衡量方案優(yōu)劣的一個關(guān)鍵指標(biāo)——綜合貼近度，并給出了一種基于綜合貼近度的優(yōu)選決策模型。研究表明，該方法思路清晰，計算簡潔，能夠較好地處理權(quán)重信息不全時的多屬性決策問題，用于進(jìn)行戰(zhàn)略投送行動方案優(yōu)選是適宜和有效的。但是，必須看到軍事行動決策是一項實踐性很強(qiáng)的工作，而任何一種定量分析方法也都有其局限性。以本文應(yīng)用實例的優(yōu)選結(jié)論為例，方案x1雖然綜合屬性值相對較高，但也有其明顯的缺陷——投送時間較長，在投送任務(wù)緊急時，未必就是最佳選擇。因此，指揮員在進(jìn)行方案選擇時，不僅需要參考定量分析結(jié)論，還要結(jié)合具體的任務(wù)需求和保障條件，進(jìn)行全面考量，作出科學(xué)決策。

[1] 史新生,曾友春,董志強(qiáng),等.戰(zhàn)略投送基本問題研究[M].北京:軍事科學(xué)出版社,2010:8.

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[4] 阮樹朋,趙文杰,孫亮.等.防空導(dǎo)彈陣地目標(biāo)選擇模型研究[J].四川兵工學(xué)報,2012,33(7):9-15.

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(編輯：張峰)

Optimization Method of Strategic Projection Action Program Based on Compositive Proximal Degree

CAO Peng, LI Haiyan, YANG Peiqiang

(Driver Training Service Department, Bengbu Automobile NCO Academy, Bengbu 233011, China)

To improve the science of strategic projection action program, the paper proposes an optimization method of strategic projection action program based on Compositive Proximal Degree (CPD) in view of the uncertain multi-attribute decision-making problems, and establishes an optimization decision-making model with CPD as the measurement index. The case study proves that this model is feasible and effective in strategic projection action program optimization.

strategic projection; Compositive Proximal Degree; program optimization; multi-attribute decision-making

2015-05-08；

2015-08-27． 作者簡介： 曹 鵬(1978—)，男，博士，講師．

10．16807/j.cnki.12-1372/e.2016.03.018

E234

A

1674-2192(2016)03- 0081- 04