呂瑞強(qiáng)，胡 濤，楊 陽

（空軍勤務(wù)學(xué)院，江蘇 徐州 221000）

基于改進(jìn)熵值法的裝備維修保障能力灰色評(píng)估

呂瑞強(qiáng)，胡 濤，楊 陽

（空軍勤務(wù)學(xué)院，江蘇 徐州 221000）

裝備維修保障能力評(píng)估的準(zhǔn)確度直接影響到裝備的保障效能。在評(píng)估中，指標(biāo)權(quán)重的確定尤為重要。針對(duì)熵值法賦權(quán)中單一指標(biāo)權(quán)重過大，影響評(píng)估結(jié)果的問題，借鑒AHP賦權(quán)法，構(gòu)建基于指標(biāo)信息熵的判斷矩陣來求解權(quán)重，克服了熵值法單一指標(biāo)權(quán)重可能過大的問題。最后采用灰色系統(tǒng)理論對(duì)裝備的維修保障能力進(jìn)行了評(píng)估，通過分析評(píng)估結(jié)果，驗(yàn)證了該方法的正確性。

改進(jìn)熵值法，維修保障，灰色評(píng)估

0 引言

在裝備維修保障能力的評(píng)估中，指標(biāo)權(quán)重的確定尤為重要［1］?？茖W(xué)地確定指標(biāo)權(quán)重是準(zhǔn)確評(píng)估的基礎(chǔ)。確定指標(biāo)權(quán)重的方法有主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法，主觀賦權(quán)法是依據(jù)評(píng)估者個(gè)人主觀偏好對(duì)評(píng)估指標(biāo)賦值計(jì)算權(quán)重，但由于個(gè)人的偏好不同，存在確定的指標(biāo)權(quán)重有很大的主觀不確定性，如AHP法?？陀^賦權(quán)法依據(jù)指標(biāo)數(shù)據(jù)信息來計(jì)算權(quán)重，如熵值法。該方法賦權(quán)具有較強(qiáng)的客觀性，減輕了決策者的負(fù)擔(dān)，并具有較強(qiáng)的數(shù)學(xué)理論依據(jù)，但在使用中會(huì)出現(xiàn)當(dāng)某一指標(biāo)的指標(biāo)值離散程度較大時(shí)，該指標(biāo)的權(quán)重過大，導(dǎo)致單一指標(biāo)影響最終的評(píng)估結(jié)果［2-4］。針對(duì)主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法在實(shí)際中存在的問題，本文對(duì)傳統(tǒng)的熵值法進(jìn)行了改進(jìn)，結(jié)合AHP賦權(quán)法的思想，通過構(gòu)造基于指標(biāo)信息熵的判斷矩陣來求解權(quán)重，克服了熵值法單一指標(biāo)權(quán)重可能過大影響評(píng)估結(jié)果的問題。最后根據(jù)確定的權(quán)重，運(yùn)用灰色評(píng)估法對(duì)裝備維修保障能力進(jìn)行評(píng)估，驗(yàn)證了改進(jìn)熵值法的合理性，對(duì)提高裝備維修保障能力的評(píng)估準(zhǔn)確性具有一定的使用價(jià)值。

1 改進(jìn)熵值法原理

1.1 傳統(tǒng)熵值法

熵值法在確定指標(biāo)權(quán)重時(shí)，由于各指標(biāo)所包含的信息量不同，導(dǎo)致它們對(duì)評(píng)估系統(tǒng)的影響程度不同。當(dāng)某一指標(biāo)在各評(píng)估對(duì)象中的差異較大時(shí)，說明其包含的信息量多、對(duì)評(píng)估系統(tǒng)的影響大，該指標(biāo)權(quán)重應(yīng)該較大；如果某項(xiàng)指標(biāo)的指標(biāo)值全部相等，則該指標(biāo)在綜合評(píng)價(jià)中不起作用。

①對(duì)各指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化，消除各評(píng)價(jià)指標(biāo)的量綱影響，將指標(biāo)數(shù)據(jù)歸一化處理。對(duì)于越大越優(yōu)型指標(biāo)的處理公式為：

對(duì)于越小越優(yōu)型指標(biāo)的處理公式為：

②計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)下第i個(gè)評(píng)估對(duì)象指標(biāo)值的比重pij：

③計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值ej：

④計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的差異性系數(shù)gj：

1.2 改進(jìn)型熵值法

改進(jìn)型熵值法針對(duì)傳統(tǒng)熵值法存在的問題，借鑒AHP賦權(quán)法的思想，構(gòu)造了基于指標(biāo)信息熵的判斷矩陣，采用1～9標(biāo)度對(duì)指標(biāo)差異性系數(shù)的兩兩比較結(jié)果進(jìn)行辨識(shí)，得到了標(biāo)度映射值，并在此基礎(chǔ)上構(gòu)造了改進(jìn)型熵值法的判斷矩陣，計(jì)算出了指標(biāo)的權(quán)重值。其方法步驟為：

①依據(jù)熵值法賦權(quán)步驟，求出各指標(biāo)的差異性系數(shù)。

②求最大的差異性系數(shù)比D：

③求1～9標(biāo)度的映射比率：

式中，a為調(diào)整系數(shù)，表示在改進(jìn)熵值法中使用的最大標(biāo)度值。若D≤9，則a取最接近D的整數(shù)，否則取a=9。式中開a-1次方是將D平均分配在1～9標(biāo)度的映射值上，用D除以a是使改進(jìn)熵值法的l～9標(biāo)度的映射值與AHP賦權(quán)法中的1～9標(biāo)度有更一致的結(jié)構(gòu)。

④計(jì)算1～9標(biāo)度的映射值。改進(jìn)熵值法的計(jì)算1～9標(biāo)度映射值是在AHP賦權(quán)法中的1～9標(biāo)度的基礎(chǔ)上乘以R的原標(biāo)度值減一次方得出的。l～9標(biāo)度和其映射值間的對(duì)應(yīng)關(guān)系如表l所示。

表1 1～9標(biāo)度、映射值對(duì)照表

⑥計(jì)算指標(biāo)的權(quán)重值。構(gòu)造出基于信息熵的判斷矩陣后，求指標(biāo)權(quán)重的方法和AHP賦權(quán)法相同。

2 灰色評(píng)估法

灰色系統(tǒng)理論的研究對(duì)象是“部分信息已知，部分信息未知”的“小樣本”、“貧信息”不確定性系統(tǒng)?；疑u(píng)估模型在兼顧貧信息和樣本區(qū)間的模糊性的基礎(chǔ)上，將灰色系統(tǒng)盡可能地白化、量化、模型化，以期用較少的數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)對(duì)樣本評(píng)估。其主要步驟是：計(jì)算評(píng)估指標(biāo)值矩陣、確定評(píng)估灰類、建立三角白化權(quán)函數(shù)，計(jì)算灰色評(píng)估系數(shù)、評(píng)估權(quán)向量和權(quán)矩陣，最后進(jìn)行綜合評(píng)估［5-6］。由于篇幅所限，在此不作詳細(xì)介紹。

3 實(shí)例分析

本文通過部隊(duì)調(diào)研和大量的數(shù)據(jù)分析，結(jié)合專家經(jīng)驗(yàn)，基于改進(jìn)熵值法確定指標(biāo)權(quán)重，運(yùn)用灰色評(píng)估方法來分析裝備維修保障能力。

3.1 裝備維修保障能力評(píng)估指標(biāo)的建立

考慮裝備維修保障系統(tǒng)工作的多方面因素，并結(jié)合維修保障能力的定義，在參考大量相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，將影響裝備維修保障能力的主要因素歸納為裝備品質(zhì)、人力資源、維修體制、手段設(shè)施、備件保障和維修管理6個(gè)方面［7］。通過基層部隊(duì)的實(shí)地調(diào)研，收集整理大量的數(shù)據(jù)資料，經(jīng)過征求專家意見，取舍合并，建立了裝備維修保障能力評(píng)估指標(biāo)體系［8-9］，如圖1。

圖1 裝備維修保障能力評(píng)估指標(biāo)體系

表2 各指標(biāo)差異性系數(shù)

表3 改進(jìn)熵值法1～9標(biāo)度的映射值

表4 不同賦權(quán)法得到的指標(biāo)權(quán)重對(duì)比表

3.2 確定權(quán)重

根據(jù)建立的指標(biāo)，運(yùn)用改進(jìn)熵值法求出了指標(biāo)的差異性系數(shù)、1～9標(biāo)度的映射值和權(quán)重值，并列出了用Delphi、AHP和熵值法計(jì)算的指標(biāo)權(quán)重值，進(jìn)行對(duì)比分析［10］。具體見表2～表4。

3.3 灰色評(píng)估

依據(jù)灰色評(píng)估理論原理，確定“優(yōu)”、“良”、“中”、“差”4個(gè)評(píng)估灰度，并將各評(píng)價(jià)灰類等級(jí)按“灰水平”賦值，評(píng)價(jià)等級(jí)向量C=（9，7，5，2），分別對(duì)應(yīng)“優(yōu)”、“良”、“中”、“差”。最后計(jì)算出綜合評(píng)價(jià)結(jié)果，如表5。

表5 指標(biāo)維修保障能力評(píng)估值對(duì)比表

3.4 結(jié)果分析

從表4可以看出，Delphi和AHP賦權(quán)法由于主觀偏好的因素，得到的權(quán)重值排序存在不同，各指標(biāo)的權(quán)重值相差較大。而熵值法和改進(jìn)的熵值法對(duì)指標(biāo)賦權(quán)的權(quán)重排序不變，但在熵值法中，裝備品質(zhì)和人力資源占的比重分別達(dá)到66.42%和28.71%，占據(jù)了絕大部分權(quán)重值，而手段實(shí)施只占了0.42%，這與實(shí)際是不相符合的，使得手段實(shí)施指標(biāo)在評(píng)估過程中幾乎不起作用。改進(jìn)熵值法中，裝備品質(zhì)權(quán)重從66.42%降到42.15%，手段實(shí)施權(quán)重從0.42%提高到6.82%，在保持指標(biāo)權(quán)重排序基本不變的情況下，權(quán)重的最大值與最小值之比由158.143減少到6.18，這與Delphi和AHP法賦權(quán)得到的權(quán)重比相當(dāng)，并且各指標(biāo)權(quán)重值分布更加合理。

從表5可以看出，不同賦權(quán)法最后得到的裝備維修保障能力評(píng)估結(jié)果都為“良”類，但改進(jìn)熵值法與由熵值法得到的評(píng)估值有一定的差距，與Delphi和AHP法最后的評(píng)估值更為接近，這是由于在賦權(quán)時(shí)，熵值法賦權(quán)時(shí)個(gè)別指標(biāo)的權(quán)重值過大或過小，使得權(quán)重比過大，影響了評(píng)估結(jié)果。改進(jìn)熵值法確定指標(biāo)權(quán)重的方法是合理有效的，提高了裝備維修保障能力評(píng)估的準(zhǔn)確性。

4 結(jié)論

對(duì)裝備維修保障能力進(jìn)行評(píng)估是檢驗(yàn)部隊(duì)保障能力的最直接方法，是提高部隊(duì)整體作戰(zhàn)能力的最有效的時(shí)間活動(dòng)。在評(píng)估過程中，指標(biāo)權(quán)重的確定尤為重要，決定著評(píng)估結(jié)果的正確與否。本文對(duì)傳統(tǒng)熵值法進(jìn)行了改進(jìn)，運(yùn)用灰色評(píng)估方法對(duì)裝備維修保障能力進(jìn)行評(píng)估，通過與Delphi、AHP和熵值法得到的結(jié)果進(jìn)行比較分析，取得了較好結(jié)果，表明改進(jìn)熵值法賦權(quán)更加合理，得到的評(píng)估結(jié)果更加可信。并且該方法還可以推廣到其他的評(píng)估中。

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Grey Evaluation of Equipment Maintenance Support Capability Based on Improved Entropy Method

LYU Rui-qiang，HU Tao，YANG Yang
（Air Force Logistics College，Xuzhou 221000，China）

The accuracy of equipment maintenance support capability assessment directly affects the efficiency of equipment support.In the evaluation，the determination of index weights is particularly important.According to the weight of a single index method of entropy weighting in large impact assessment results of the problem.Using AHP weighting method，the judgment matrix is constructed based on the index information entropy to solving weights and overcome the entropy method for single index weight may be too large.Finally，the maintenance support capability of the equipment is evaluated by the grey system theory，and the correctness of the method is verified by analyzing and evaluating the results.

improved entropy method，maintenance support，grey evaluation

E072

A

1002-0640（2017）05-108-04

2016-02-16

2016-04-17

呂瑞強(qiáng)（1964- ），男，江蘇徐州人，博士，教授。研究方向：航空四站保障技術(shù)與信息化。