蔡應(yīng)洲 賀紹飛 谷振豐 陳愛華
1.國防科技大學(xué), 長沙 410073 2.酒泉衛(wèi)星發(fā)射中心, 酒泉 732750
空間快速響應(yīng)(operationally responsive space,ORS)是21世紀(jì)新興概念,其主旨是保證空間系統(tǒng)快速響應(yīng)突發(fā)事件的應(yīng)急支援需求[1]。考慮到空間系統(tǒng)的軌道機(jī)動會耗費(fèi)大量的燃料及時(shí)間,因此,空間快速響應(yīng)通常采用地面響應(yīng)方式[2],即通過快速響應(yīng)發(fā)射進(jìn)行空間系統(tǒng)的應(yīng)急部署。為了達(dá)到快速響應(yīng)的目的,空間快速響應(yīng)發(fā)射需要任務(wù)規(guī)劃的支撐。通過任務(wù)規(guī)劃可以快速高效得到空間快速響應(yīng)發(fā)射方案庫,為了提升決策效率和質(zhì)量,需要對發(fā)射方案進(jìn)行評估及優(yōu)選排序。
考慮指標(biāo)賦權(quán)的主觀性和客觀性,組合賦權(quán)可以有效結(jié)合兩者,使指標(biāo)賦權(quán)更加科學(xué)合理[3]。另外,TOPSIS算法是一種針對多目標(biāo)決策的方案優(yōu)選排序方法,其在充分利用原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上能夠精確地給出各評價(jià)方案之間的差距,尤其適用于數(shù)據(jù)分布多樣、樣本含量少的多方案評價(jià)排序問題[4]??紤]到空間快速響應(yīng)發(fā)射方案要素?cái)?shù)據(jù)的多樣性,采用TOPSIS算法可以有效解決快速響應(yīng)發(fā)射方案的評估優(yōu)選排序問題。因此,本文基于空間快速響應(yīng)發(fā)射方案組成要素構(gòu)建指標(biāo)體系,采用組合賦權(quán)方法確定指標(biāo)權(quán)重,同時(shí)通過TOPSIS算法對方案進(jìn)行綜合評估,達(dá)到優(yōu)選排序的目的,為空間快速響應(yīng)發(fā)射方案評估提供理論支撐。
空間快速響應(yīng)發(fā)射任務(wù)規(guī)劃是基于空間快速響應(yīng)任務(wù)特性,在火箭、衛(wèi)星、路網(wǎng)等資源及環(huán)境條件和安全態(tài)勢的約束下,通過計(jì)算、分析、仿真等手段,生成快速響應(yīng)發(fā)射方案庫(包含衛(wèi)星型號、目標(biāo)軌道、火箭型號、發(fā)射點(diǎn)位、發(fā)射窗口、飛行彈道、機(jī)動路徑和機(jī)動窗口等要素)的過程[5],總體流程見圖1。任務(wù)規(guī)劃內(nèi)容主要包括衛(wèi)星選型、軌道設(shè)計(jì)、發(fā)射點(diǎn)位規(guī)劃[6]、火箭選型、彈道設(shè)計(jì)及機(jī)動路徑規(guī)劃,其中軌道設(shè)計(jì)、發(fā)射點(diǎn)位規(guī)劃、彈道設(shè)計(jì)及路徑規(guī)劃是一個(gè)涉及多模型、多約束、多變量的優(yōu)化問題,主要通過優(yōu)化算法求解,在求解過程中,軌道設(shè)計(jì)可以得到衛(wèi)星覆蓋時(shí)間、重訪時(shí)間及軌道響應(yīng)時(shí)間等信息[7],彈道設(shè)計(jì)可以得到火箭發(fā)射窗口,機(jī)動路徑規(guī)劃可以得到機(jī)動窗口。
圖1 空間快速響應(yīng)發(fā)射任務(wù)規(guī)劃總體流程
評估指標(biāo)體系的構(gòu)建是開展方案評估的基礎(chǔ)和前提,需要滿足2方面要求:1)完備性原則,評價(jià)指標(biāo)體系應(yīng)涵蓋用于評估方案效能的所有指標(biāo);2)獨(dú)立性原則,構(gòu)建的評價(jià)指標(biāo)之間應(yīng)當(dāng)相互獨(dú)立。因此,評價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建過程是一個(gè)反復(fù)迭代不斷完善的過程?;谏鲜鲆螅贫臻g快速響應(yīng)發(fā)射方案評估指標(biāo)體系(如圖2所示),其中二級指標(biāo)包括實(shí)用性、時(shí)效性、可靠性、安全性和經(jīng)濟(jì)性。
圖2 空間快速響應(yīng)發(fā)射方案評估指標(biāo)體系
1)實(shí)用性
實(shí)用性是指空間快速響應(yīng)發(fā)射方案滿足任務(wù)需求的能力??紤]到任務(wù)需求通常為對某一特定區(qū)域?qū)嵤┛臻g系統(tǒng)快速響應(yīng),因此評價(jià)方案實(shí)用性的指標(biāo)包括衛(wèi)星覆蓋時(shí)間、衛(wèi)星重訪時(shí)間和衛(wèi)星性能。
2)時(shí)效性
時(shí)效性是指按照正常流程完成空間快速響應(yīng)發(fā)射方案所需要的時(shí)間??紤]航天發(fā)射流程,評價(jià)方案時(shí)效性的指標(biāo)包括發(fā)射準(zhǔn)備時(shí)間,即自空間快速響應(yīng)發(fā)射方案實(shí)施開始至裝備機(jī)動轉(zhuǎn)場準(zhǔn)備完畢所用的時(shí)間;發(fā)射車機(jī)動時(shí)間,即發(fā)射車載箭自技術(shù)陣地機(jī)動至發(fā)射陣地所用的時(shí)間;陣地待機(jī)時(shí)間,即裝備占領(lǐng)發(fā)射陣地后進(jìn)行發(fā)射前準(zhǔn)備及等待發(fā)射窗口所用的時(shí)間;火箭飛行時(shí)間,即自火箭點(diǎn)火發(fā)射開始至衛(wèi)星入軌所用的時(shí)間;軌道響應(yīng)時(shí)間,即自衛(wèi)星入軌至衛(wèi)星首次過頂目標(biāo)區(qū)域上空完成任務(wù)所用的時(shí)間(假定衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)可通過中繼衛(wèi)星下傳地面站,因此不考慮數(shù)據(jù)下傳時(shí)間)。
3)可靠性
可靠性是指裝備不出故障地完成任務(wù)的能力(概率)。空間快速響應(yīng)發(fā)射裝備主要包括火箭、衛(wèi)星和發(fā)射車。為了聚焦研究重點(diǎn),忽略地面保障裝備可靠性因素,構(gòu)建可靠性指標(biāo)包括火箭可靠性、衛(wèi)星可靠性和發(fā)射車可靠性。
4)安全性
安全性是指按照空間快速響應(yīng)發(fā)射方案實(shí)施的安全性,主要包括發(fā)射陣地安全性、火箭殘骸落區(qū)安全性及軌道安全性。
5)經(jīng)濟(jì)性
經(jīng)濟(jì)性是指按照空間快速響應(yīng)發(fā)射方案實(shí)施的代價(jià),忽略地面保障裝備的損耗,主要包括火箭價(jià)值、衛(wèi)星價(jià)值、發(fā)射車損耗和人力保障。
考慮指標(biāo)賦權(quán)的主觀性與客觀性,采用群決策層次分析法與信息熵權(quán)法相結(jié)合的組合賦權(quán)法確定指標(biāo)權(quán)重。
2.2.1 群決策層次分析法
作為一種經(jīng)典的指標(biāo)權(quán)重主觀量化方法,層次分析法具有實(shí)用性和通用性強(qiáng)的特點(diǎn),但其通過專家打分構(gòu)造判斷矩陣進(jìn)而確定指標(biāo)權(quán)重的過程使指標(biāo)權(quán)重的分配不可避免地受到專家偏好和主觀意愿的影響,通過群決策的方法可以有效避免個(gè)別專家個(gè)性意愿對于權(quán)重分配的影響,使權(quán)重的確定更趨合理。研究表明[8],Hadamard乘法凸組合可以有效解決群決策中判斷矩陣的聚合問題。
1)構(gòu)造判斷矩陣
基于“1-9”標(biāo)度法,采用專家打分方式,通過比較二級指標(biāo)下屬三級指標(biāo)之間的重要性構(gòu)造判斷矩陣A=(aij)n×n,其中aij為第i個(gè)指標(biāo)相對于第j個(gè)指標(biāo)的重要性評價(jià),其滿足aij×aji=1;n為此二級指標(biāo)下屬三級指標(biāo)數(shù)量。
2)判斷矩陣聚合
因此,k個(gè)判斷矩陣的Hadamard乘法凸組合為
A*=λ1A1×λ2A2×…×λkAk
(1)
(2)
3)求取最大特征值及其對應(yīng)的特征向量
判斷矩陣A*的最大特征值及其對應(yīng)的特征向量滿足下式
A*W′=λmaxW′
(3)
式中:λmax為判斷矩陣A*的最大特征值;W′為最大特征值對應(yīng)的特征向量。根據(jù)文獻(xiàn)[9],采用和積法求取判斷矩陣的最大特征值及其特征向量。
4)一致性檢驗(yàn)
根據(jù)式(4)對判斷矩陣的一致性進(jìn)行檢驗(yàn)
(4)
式中:CI為一致性指標(biāo);RI為平均隨機(jī)一致性指標(biāo)。當(dāng)CR≤0.1時(shí),認(rèn)為判斷矩陣的一致性滿足要求,否則需要對判斷矩陣的元素?cái)?shù)值進(jìn)行調(diào)整直至其滿足一致性要求。
5)確定指標(biāo)權(quán)重
2.2.2 信息熵權(quán)法
1)構(gòu)造指標(biāo)矩陣
根據(jù)空間快速響應(yīng)發(fā)射方案的指標(biāo)數(shù)據(jù)構(gòu)造指標(biāo)矩陣Y=(yij)m×n,其中m為參評方案數(shù)量,n為二級指標(biāo)下屬三級指標(biāo)數(shù)量。根據(jù)下式對指標(biāo)矩陣按行歸一化,得到指標(biāo)矩陣H=(hij)m×n。
(5)
2)計(jì)算指標(biāo)信息熵
指標(biāo)矩陣H=(hij)m×n中各元素對應(yīng)的指標(biāo)信息熵為
(6)
式中:Sj為第j個(gè)指標(biāo)對應(yīng)的信息熵;k=1/lnm。
3)計(jì)算指標(biāo)熵權(quán)
根據(jù)各指標(biāo)對應(yīng)的信息熵計(jì)算其熵權(quán)為[10]
(7)
2.2.3 組合賦權(quán)
基于群決策層次分析法和信息熵權(quán)法,定義組合賦權(quán)的指標(biāo)權(quán)值為
(8)
對于三級指標(biāo),衛(wèi)星覆蓋時(shí)間、重訪時(shí)間、發(fā)射車機(jī)動時(shí)間、火箭飛行時(shí)間、軌道響應(yīng)時(shí)間可以在任務(wù)規(guī)劃過程中通過解析法或STK仿真等手段得到具體數(shù)值;發(fā)射準(zhǔn)備時(shí)間、陣地待機(jī)時(shí)間、火箭可靠性、衛(wèi)星可靠性、發(fā)射車可靠性、火箭價(jià)值、衛(wèi)星價(jià)值、發(fā)射車損耗、人力保障可以根據(jù)航天發(fā)射試驗(yàn)任務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)得到具體數(shù)值,這些都屬于定量指標(biāo)。衛(wèi)星性能、陣地安全性、落區(qū)安全性、軌道安全性無法通過解析法、仿真法或從試驗(yàn)任務(wù)統(tǒng)計(jì)得到量化數(shù)據(jù),屬于定性指標(biāo)。
1)定性指標(biāo)處理
對于定性指標(biāo),采用專家打分法獲得方案指標(biāo)數(shù)據(jù)。假設(shè)k位專家參與方案定性指標(biāo)打分,某一專家對某一定性指標(biāo)的打分值記為fx,x=1,2,…,k,其中限定0≤fx≤1,則該指標(biāo)的量化值為[12]
(9)
2)定量指標(biāo)處理
對于某一定量指標(biāo),記其最大理論值為emax,最小理論值為emin,則對于指標(biāo)數(shù)據(jù)越大方案評估越優(yōu)的指標(biāo)數(shù)據(jù),該指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值為[13]
(10)
相反,對于指標(biāo)數(shù)據(jù)越大方案評估越差的指標(biāo)數(shù)據(jù),該指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值為
(11)
式中:e為指標(biāo)原始數(shù)據(jù)。
TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)算法是一種針對多目標(biāo)決策的方案優(yōu)選排序方法,利用TOPSIS算法進(jìn)行綜合評價(jià),可得出良好的可比性評價(jià)排序結(jié)果[14]。
1)構(gòu)造決策矩陣
假設(shè)針對某一空間快速響應(yīng)任務(wù),通過任務(wù)規(guī)劃共獲得m個(gè)發(fā)射方案,評價(jià)指標(biāo)體系共有n個(gè)三級指標(biāo),則由m個(gè)方案的n個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)構(gòu)成決策矩陣C=(cij)m×n。
根據(jù)下式對決策矩陣按列歸一化得到?jīng)Q策矩陣D=(dij)m×n。
(12)
(13)
2)確定正負(fù)理想解
(14)
(15)
3)方案優(yōu)選排序
針對某一發(fā)射方案,其與正負(fù)理想解之間的距離為
(16)
(17)
發(fā)射方案與理想方案之間的相對接近程度Li為
(18)
式中:0≤Li≤1,Li越接近1,表明此方案越接近最優(yōu)方案。反之,越接近0,表明越接近最差方案。根據(jù)各待評方案對應(yīng)的Li大小對其進(jìn)行優(yōu)選排序。
假設(shè)針對某一空間快速響應(yīng)任務(wù),通過任務(wù)規(guī)劃得到3種快速響應(yīng)發(fā)射方案,數(shù)據(jù)處理得到的三級指標(biāo)數(shù)據(jù)見表1。
表1 空間快速響應(yīng)發(fā)射方案三級指標(biāo)數(shù)據(jù)
1)二級指標(biāo)權(quán)重
邀請5名專家,依據(jù)各自經(jīng)驗(yàn),針對二級指標(biāo)構(gòu)造判斷矩陣為
(19)
(20)
2)三級指標(biāo)權(quán)重
基于5名專家經(jīng)驗(yàn),構(gòu)造實(shí)用性下屬三級指標(biāo)判斷矩陣為
(21)
(22)
(23)
基于3個(gè)方案實(shí)用性指標(biāo)下屬三級指標(biāo)數(shù)據(jù)構(gòu)造指標(biāo)矩陣
(24)
重復(fù)上述方法可得所有三級指標(biāo)相對于二級指標(biāo)的權(quán)重,具體見表2。
表2 三級指標(biāo)權(quán)重
(25)
根據(jù)3個(gè)發(fā)射方案指標(biāo)數(shù)據(jù),通過TOPSIS算法可得正理想解R+和負(fù)理想解R-分別為
R+=[0.0867,0.1027,0.0174,0.0768,
0.067,0.0558,0.0442,0.0228,0.05,
0.0162,0.0405,0.0281,0.0231,
0.0181,0.0101,0.0293,0.0049,0.0068]
(26)
R-=[0.0782,0.0513,0.0153,0.0217,
0.0042,0.0042,0.0376,0.0153,0.0368,
0.0144,0.027,0.0125,0.0154,0.0141,
0.005,0.0073,0.0028,0.0026]
(27)
因此,可得3個(gè)發(fā)射方案與理想方案之間的相對接近程度分別為L1=0.719,L2=0.353,L3=0.705。據(jù)此可得“方案1”為最優(yōu)發(fā)射方案,“方案2”為最差發(fā)射方案,3個(gè)方案的排序?yàn)椤胺桨?>方案3>方案2”。
構(gòu)建了空間快速響應(yīng)發(fā)射方案評估指標(biāo)體系、闡述了基于群決策層次分析法和信息熵權(quán)法的組合賦權(quán)方法及基于TOPSIS算法的方案評估優(yōu)選方法,典型算例表明相關(guān)方法可有效解決空間快速響應(yīng)發(fā)射方案評估優(yōu)選問題。