王 剛，周華任，劉炳男，王赫彬

（1.陸軍工程大學(xué)基礎(chǔ)部，南京 211101；2.陸軍工程大學(xué)火炮工程系，石家莊 050003；（3.陸軍工程大學(xué)指揮控制學(xué)院，南京 211101）

0 引言

全軍堅持把軍事訓(xùn)練擺在戰(zhàn)略位置，不斷提高部隊實戰(zhàn)化水平。“實戰(zhàn)演訓(xùn)、科學(xué)演訓(xùn)”成為當(dāng)下部隊提高戰(zhàn)斗力的一個重要課題。針對摩托化機動演訓(xùn)問題，借助信息化技術(shù)，可以實時獲取演訓(xùn)數(shù)據(jù)，基于數(shù)據(jù)分析的演訓(xùn)效果評估對提高部隊演訓(xùn)水平和指揮決策能力具有重要意義［1］，它可為機動部隊指揮員、駕駛員提供反饋，是貫徹落實“以評促備、以評促訓(xùn)、以評促建”的有效手段，具有極大的軍事實用價值和廣泛的軍事應(yīng)用前景。

當(dāng)前，定量評估在裝備保障訓(xùn)練中的運用已較為成熟［2-3］，但在實戰(zhàn)演訓(xùn)中的研究與應(yīng)用卻較少。早期，國內(nèi)專家通常借助宏觀認(rèn)識、經(jīng)驗積累來評判演訓(xùn)效果；隨著信息化技術(shù)發(fā)展，不少學(xué)者提出要精準(zhǔn)量化，完善標(biāo)準(zhǔn)體系。齊霽簡要介紹了《千分制檢驗評估實施細則》［4］，指出引入數(shù)理分析和統(tǒng)計學(xué)原理等理念，能較好解決傳統(tǒng)評估不精準(zhǔn)的問題，同時也提到《千分制》的頂層設(shè)計，雖較為完備，但多級下層的實戰(zhàn)導(dǎo)向特征不明顯，仍需在指標(biāo)體系和評估方法上不斷完善；此外，不少文獻論述了演訓(xùn)定量評估的重要性，并討論了建立指標(biāo)體系時應(yīng)注意的關(guān)鍵點，但大都缺乏系統(tǒng)性和應(yīng)用性論證。本文提出以目標(biāo)導(dǎo)向?qū)嵤┭萦?xùn)效果評估，流程圖如圖1 所示。針對摩托化機動演訓(xùn)問題，首先以實戰(zhàn)導(dǎo)向確定關(guān)鍵能力要素，進而建立評估指標(biāo)體系以及確定各指標(biāo)權(quán)重，同時，依據(jù)各能力要素設(shè)計需要的可量化指標(biāo)數(shù)據(jù)獲取途徑，可選擇直接采集或間接轉(zhuǎn)換，最后將數(shù)據(jù)代入評估模型進行綜合評估，以實現(xiàn)演訓(xùn)效果反饋的目的。

圖1 演訓(xùn)效果評估流程圖

1 指標(biāo)體系的建立

1.1 指標(biāo)體系建立的原則

演訓(xùn)應(yīng)當(dāng)以實戰(zhàn)導(dǎo)向為目標(biāo)，同時在數(shù)據(jù)的收集和處理上，需充分考慮現(xiàn)有傳感器技術(shù)的普適度以及方法處理效率，因此，建立指標(biāo)體系時應(yīng)遵循以下原則：1）完備性原則，指標(biāo)體系需要充分反應(yīng)實戰(zhàn)要求下的各項能力；2）層次性原則，應(yīng)當(dāng)清晰界定各項能力的評價指標(biāo)構(gòu)成，做到科學(xué)劃分；3）可比性原則，各項指標(biāo)的計算應(yīng)當(dāng)規(guī)范，使用同一標(biāo)準(zhǔn)；4）可操作原則，應(yīng)考慮各項指標(biāo)的數(shù)據(jù)獲取難度，盡可能做到充分利用；5）可視化優(yōu)先，各項指標(biāo)數(shù)據(jù)應(yīng)能有效展示，提升指揮決策效率。

1.2 指標(biāo)體系的建立

遵循演訓(xùn)評估指標(biāo)體系建立的原則，充分反映摩托化機動實戰(zhàn)導(dǎo)向，對投送部隊的指揮控制能力、保障能力及協(xié)同能力3 項主要能力要素進行綜合評估。其中，指揮控制能力包括對投送部隊任務(wù)執(zhí)行效率、規(guī)范性和安全性3 方面能力進行考量，保障能力則可以從對象維度分為道路保通、人員保障和裝備保障3 項要素，協(xié)同能力從時間維度上，主要分為行動前和行動中投送部隊與相關(guān)單位的協(xié)調(diào)能力，最后，綜合考慮評估過程的實操性和數(shù)據(jù)獲取的效率，建立包含3 個準(zhǔn)則層、8 個1 級指標(biāo)、15 個2 級指標(biāo)的評估指標(biāo)體系，如表1 所示。

表1 摩托化機動演訓(xùn)評估指標(biāo)體系

1.3 指標(biāo)體系的說明

下面對表1 中2 級指標(biāo)層各要素進行說明。平均速度D1 反映分隊的行進執(zhí)行力，可用總里程除以累計行駛時間求得，為正向指標(biāo)；啟動效率D2 反映分隊的出動執(zhí)行力，可用車隊整體出發(fā)時間（頭車出發(fā)到尾車出發(fā)）除以分隊車輛數(shù)求得，為反向指標(biāo)；制動效率D3 反映分隊的制動執(zhí)行力，可用分隊整體制動時間（頭車停止到尾車停止）除以分隊車輛數(shù)求得，同樣為反向指標(biāo)。車間距D4 及休息時長及頻率D5 主要與演訓(xùn)規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)作比較［6］，車間距可用頭車與尾車的距離除以車輛數(shù)求得，與規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)越接近，表示越佳，反之越差。高速行進方位角變化率D6 反映高速行進過程中的隊形方位角變化幅度，可用頭車和尾車的方位角度差的變化除以時間變化求得，該指標(biāo)控制在合理區(qū)間內(nèi)，說明駕駛越安全，反之越危險，為反向指標(biāo)；電磁干擾靜默態(tài)勢D7 反映機動過程中的反電子偵察能力［7］，在實踐中，可不定期對摩托化機動分隊進行實戰(zhàn)化電子偵察，用平均信號強弱度量該能力［8］，指標(biāo)越大，則說明該項安全防護能力越差，反之越強，為反向指標(biāo)。保障層與協(xié)調(diào)層指標(biāo)較易理解，此處不再贅述。

2 基于AHP-熵值法的評估模型建立

利用上述演訓(xùn)評估指標(biāo)體系，本文采用AHP 法對演訓(xùn)效果進行綜合評估，同時，在確定各項指標(biāo)權(quán)重上，除參考AHP 法原有的專家打分外，引入熵值法對各項指標(biāo)再次進行客觀定權(quán)，最后由專家賦權(quán)和客觀賦權(quán)綜合計算最終權(quán)值。

2.1 專家賦權(quán)——AHP 法

AHP 法是一種解決復(fù)雜層次結(jié)構(gòu)評估問題的有效方法，它用一定的標(biāo)度對專家的主觀判斷進行量化［9］，逐層檢驗比較結(jié)果的合理性，最后依據(jù)各指標(biāo)最終權(quán)值代入數(shù)據(jù)進行綜合評估。針對演訓(xùn)問題，首先采用AHP 法確定指標(biāo)的主觀權(quán)重，即專家賦權(quán)，該權(quán)重確定方法的主要思路如下：

表2 1-9 標(biāo)度的含義

表3 1-9 階矩陣的平均隨機一致性指標(biāo)

3）層次總排序及一致性檢驗。利用同一層次中所有層次單排序的結(jié)果，計算層次總排序wi。而后計算總排序一致性指標(biāo)CI，并比對總排序隨機一致性指標(biāo)RI，方法與單層一致性檢驗類似。檢驗通過，即確定出專家賦權(quán)的各指標(biāo)權(quán)重。

2.2 客觀賦權(quán)——熵值法

熵是信息論中測定不確定性的量［10］，針對演訓(xùn)問題，若各投送部隊在某些能力指標(biāo)上差異越大，則應(yīng)予以更加重要的關(guān)切，相反，若差異越小，則對整體評估影響越小，這種基于數(shù)據(jù)出發(fā)客觀確定指標(biāo)權(quán)重的方法，可在專家打分的基礎(chǔ)上進行綜合和修正，提高容錯率。熵值法的計算過程為：

1）將xij做正向標(biāo)準(zhǔn)化處理（即標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值越大，表示越佳），此處采用理想點法。

對于正向指標(biāo)，

2.3 綜合權(quán)值的確定

AHP 法側(cè)重于專家的主觀偏好，熵值法側(cè)重于挖掘數(shù)據(jù)本身的客觀信息，兩種方法各有利弊［11］。為保證摩托化機動演訓(xùn)評估的專業(yè)性，同時希望評估結(jié)果更加客觀，本文采用AHP-熵值法線性加權(quán)確定評價指標(biāo)的綜合權(quán)重為：

式中，β 為偏好系數(shù)，w1為專家賦權(quán)，w2為客觀賦權(quán)；且0 ≤β≤1。這里認(rèn)為專家對于各項能力要素的專業(yè)判斷較為準(zhǔn)確，因此，選取系數(shù)β 為0.6。

3 算例分析

某部隊領(lǐng)取上級命令，采取摩托化行軍的方式開展機動演訓(xùn)，要求5 個分隊從同一城市出發(fā)，在規(guī)定時間內(nèi)到達目標(biāo)地點。分隊車輛安排情況：第1分隊54 輛機動車，第2 分隊58 輛機動車，第3 分隊51 輛機動車，第4 分隊55 輛機動車，第5 分隊62 輛機動車。在各分隊頭車和尾車安裝數(shù)據(jù)記錄儀，從部隊機動開始后每10 s 記錄數(shù)據(jù)，包括經(jīng)度、緯度、高程、速度、里程和方位角共6 項基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，演訓(xùn)結(jié)束后，將數(shù)據(jù)導(dǎo)出。某分隊采集的部分基礎(chǔ)數(shù)據(jù)如表4 所示，現(xiàn)對5 個分隊的演訓(xùn)效果進行評估。

3.1 數(shù)據(jù)可視化

為增強對摩托化機動全過程的直觀把控，在進行評估前，運用Python3.4 對5 個分隊6 d 的機動線路進行可視化呈現(xiàn)，部分視圖如圖2～下頁圖3 所示。

由圖分析得到，5 個分隊的出發(fā)位置、到達位置和機動線路均大致相同，但在時序上存在明顯差異，可理解為該次演訓(xùn)任務(wù)由上級統(tǒng)籌協(xié)調(diào)，各分隊依次執(zhí)行實施，故此算例不必考慮各分隊的保障能力和協(xié)調(diào)能力，主要對各分隊的指揮控制能力進行評估，此外，算例中未進行實戰(zhàn)化電子偵察操作，故該項指標(biāo)也不予考慮。

表4 算例部分基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

圖2 第1 分隊6 d 的機動路線（經(jīng)度、緯度、高程）

圖3 第1 d 與最后1 d 5 個分隊的機動情況（時間、緯度、高程）

3.2 演訓(xùn)效果評估

根據(jù)演訓(xùn)評估指標(biāo)體系，此處就分隊指揮控制能力建立評估模型如圖4 所示。

圖4 分隊演訓(xùn)指揮控制能力評估模型

1）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換及標(biāo)準(zhǔn)化

首先對傳感器采集的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換。分析頭車、尾車傳感器的位置、時間變化，可以確定車隊的整體出發(fā)時間、整體制動時間，以及行進中休息的時長與頻率等潛在信息，進而根據(jù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)及挖掘信息轉(zhuǎn)換求得各指標(biāo)數(shù)值，這里，在得到車間距D4 及休息時長及頻率D5 后，需進一步與規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)作差并取絕對值，最后再對各指標(biāo)屬性（正向或負(fù)向）進行區(qū)分，按照上文理想點法式（1）、式（2）對指標(biāo)數(shù)值進行標(biāo)準(zhǔn)化，得到處理后數(shù)據(jù)如表5 所示。1表示最優(yōu)，0 表示最次，標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值越大表示該項指標(biāo)越佳。

2）運用AHP-熵值法確定指標(biāo)綜合權(quán)值

步驟1：首先根據(jù)專家經(jīng)驗對層次各要素相對重要性進行打分，包括B-C，C1-D，C2-D，其中，實戰(zhàn)要求越高則越重要，得到相應(yīng)判斷矩陣B、C1、C2，并計算各要素權(quán)重。

運用Matlab2018 計算得到各層指標(biāo)權(quán)重如下：

ωB= （0.637 0，0.258 3，0.104 7），CI=0.019 3，CR=0.033 2<0.1，通過一致性檢驗；

ωC1= （0.625 0，0.238 5，0.136 5），CI2=0.0091，CR2=0.015 8<0.1，通過一致性檢驗；

ωC2=（0.333 3，0.666 7）。

則層次總排序為：

表5 標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)

步驟4：求得5 分隊最終評估得分p=（0.532 2，0.494 0，0.505 4，0.350 3，0.246 0），得到各分隊機動演訓(xùn)指揮控制能力的排名為：1 分隊>3 分隊>2分隊>4 分隊>5 分隊。

經(jīng)分析，1 分隊在執(zhí)行層3 項指標(biāo)上遠勝過其他分隊，因此，總分排第1 名，但是車間距及高速行進方位角變化排末位，這拉低了總分，導(dǎo)致與第2名差距不大，反映出1 分隊的執(zhí)行能力較強，但對于規(guī)范性與安全層等細節(jié)問題，后續(xù)需要注重改善；3 分隊的休息次數(shù)及頻率控制最優(yōu)，制動效率第2 名，其余指標(biāo)均處于中等，各項能力較為均衡，因此，總分略勝過2 分隊，排第2 名；2 分隊的安全層能力最佳，平均速度、車間距排第2 名，啟動效率排末位，其余指標(biāo)處于中下，總分排第3 名，后期可首要針對啟動效率加以訓(xùn)練；4 分隊執(zhí)行層各指標(biāo)較差，休息次數(shù)與頻率控制排第2 名，其余指標(biāo)處于中等，總分排第4 名，后期應(yīng)以實戰(zhàn)為導(dǎo)向，著重提升執(zhí)行層能力；5 分隊休息次數(shù)與頻率控制最差，車間距最佳，但是其余指標(biāo)均處于中下，因此，總分排名末位，后期需要在保證車間距規(guī)范基礎(chǔ)上，提升其他各項能力。

3.3 方法對比

單獨運用AHP 法主觀賦權(quán)，最終得分p'=（0.589 1，0.508 9，0.507 2，0.314 6，0.223 5），各分隊排名：1 分隊>2 分隊>3 分隊>4 分隊>5 分隊；

單獨運用熵值法客觀賦權(quán)，最終得分p''=（0.446 8，0.471 7，0.502 6，0.403 9，0.279 7），各分隊排名：3 分隊>2 分隊>1 分隊>4 分隊>5 分隊；

對比發(fā)現(xiàn)，單獨使用AHP 法，則執(zhí)行層權(quán)重過大，導(dǎo)致1 分隊得分虛高，不利于分析演訓(xùn)存在的問題；而單獨使用熵值法則違背了能力重要性的專業(yè)判斷。因此，利用AHP 法專家打分首先確定各指標(biāo)重要性，而后運用熵值法對主觀權(quán)重進行修正的方法在演訓(xùn)評估問題中具有可操作性，且準(zhǔn)確度更高。

4 結(jié)論

針對演訓(xùn)評估問題，首先需要結(jié)合案例背景，以實戰(zhàn)導(dǎo)向建立評估指標(biāo)體系，同時，在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，充分運用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，具有針對性地采集相關(guān)數(shù)據(jù)，進行評估分析，以起到良好的訓(xùn)練反饋作用，提升演訓(xùn)效果?；贏HP-熵值法的評估方法可操作性較強，且更加符合實際情況，有助于發(fā)現(xiàn)問題，為決策提供參考；但對于綜合賦權(quán)β 值的選取有待進一步優(yōu)化。后期，需收集更多的案例數(shù)據(jù)，試采用BP 算法對該問題進行深入研究［12］，這也將是下一步工作的重點。