靳同欣，盧華燕

(1.河北經(jīng)貿(mào)大學管理科學與工程學院，河北 石家莊 050061；2.石家莊致頂計算機科技有限公司，河北 石家莊 050046；3.河北地質(zhì)職工大學，河北 石家莊 050081)

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1 引言(Introduction)

環(huán)境的復雜程度與多種不確定性相互關(guān)聯(lián)、相互影響的因素相關(guān)，在進行仿真時很難預料或模擬環(huán)境的變化[1]。本文從影響因素是否復雜的角度對環(huán)境進行分析、研究，得出地形、電磁、障礙物和氣象為影響環(huán)境的主要因素。

本文使用層次分析法對影響環(huán)境的因素進行分析，計算出各指標權(quán)重；使用模糊綜合評價法對各影響因素建立隸屬度模型，結(jié)合指標權(quán)重值進一步計算各因素的復雜度，并根據(jù)復雜度評估準則，分析同一復雜度在不同運用場景中所對應(yīng)的復雜等級。

2 評價方法理論(Evaluation method theory)

2.1 層次分析法

層次分析法(AHP)是美國運籌學家匹茨堡大學教授薩蒂于20 世紀70 年代初提出的一種層次權(quán)重決策分析方法[2-4]，是一種對難以完全定量的復雜系統(tǒng)做出決策的模型和方法。首先將目標評價系統(tǒng)分解為多個能夠形成遞進式的目標或準則，然后將這些目標或準則構(gòu)建成層次評價結(jié)構(gòu)，形成指標體系。在此基礎(chǔ)上，通過構(gòu)造判斷矩陣，并對判斷矩陣進行歸一化處理、一致性檢驗等，對各指標進行權(quán)重計算，為多目標、多準則的復雜決策問題提供決策方法[5]。

2.2 模糊綜合評價法

模糊綜合評價法是一種以模糊數(shù)學原理為基礎(chǔ)，以定性和定量相結(jié)合的分析評估方法，常用于難以用數(shù)學方法精確描述的復雜問題。運用模糊數(shù)學法，可以很好地解決難以量化、信息缺失、決策目標層模糊的問題[6-7]。

模糊綜合評價法能夠通過構(gòu)造模糊矩陣，把所要反映的事物的模糊指標進行量化，并運用模糊變換原理，首先對各指標的權(quán)重進行計算，然后對各個指標進行全面、系統(tǒng)的綜合評估[8]。因此，這種方法可以很好地對定性指標進行量化分析。

2.3 粒子群算法

粒子群算法(PSO)是一種進化算法，是一種求得近似最優(yōu)解的算法。粒子群算法具有一定的隨機性，所以每次執(zhí)行結(jié)果可能并不是一樣的，這就意味著有時候可能得到更優(yōu)解[9]。使用基于粒子群算法對構(gòu)造的判斷矩陣進行修正，使判斷矩陣一致性能夠近似最優(yōu)。

3 基于層次分析法的模糊綜合評價(Fuzzy comprehensive evaluation based on analytic hierarchy process)

3.1 評價指標體系的建立

會對環(huán)境復雜度產(chǎn)生影響的因素有很多，在本研究中主要針對影響較大的因素進行模擬仿真。經(jīng)分析，確定對環(huán)境影響較大的因素主要為地形、障礙物、電磁和氣象，對這些因素進行指標劃分[10]如圖1所示。

圖1 評價指標體系Fig.1 Evaluation index system

3.2 判斷矩陣構(gòu)造與一致性調(diào)整

構(gòu)造判斷矩陣時，引入一種標度用于指標之間的量化比較，以“1—5”標度為例，指標i與指標j進行比較時，1、3、5分別表示指標i與指標j同等重要、重要、非常重要，2、4為上述重要性的中間值。當指標j比指標i重要時，則取上述標度的倒數(shù)[11-12]。

其中，n為矩陣的階數(shù)。

完成對判斷矩陣的一致性檢驗后，需要計算一致性比例CR，以判斷矩陣是否滿足一致性要求：

通常情況下，當CR＜0.1時，判斷矩陣滿足一致性要求；當CR＞0.1時，判斷矩陣不滿足一致性要求，但可以采用粒子群算法，對判斷矩陣做適當修正[11-13]，使判斷矩陣滿足一致性要求。

環(huán)境復雜度矩陣A：

電磁復雜度B2和障礙物復雜度B3無下級指標，B2和B3均為1階矩陣，滿足一致性要求。

氣象復雜度矩陣B4：

3.3 底層指標隸屬度建模和計算

為完成環(huán)境復雜度評估，需要從底層開始逐層向上分別計算各指標的復雜度。根據(jù)各指標在仿真中對環(huán)境影響情況的統(tǒng)計分析，常用隸屬度模型有成本型、效益型、雙邊型和開關(guān)型四種[14-15]。底層指標隸屬度函數(shù)如表1所示。

底層指標隸屬度可通過專家對底層指標進行設(shè)置，使用表1中相應(yīng)的計算公式進行計算[15]。

表1 底層指標隸屬度函數(shù)Tab.1 Membership function of underlying indicators

效益型指標主要包括河網(wǎng)密度(C12)、植被覆蓋率(C15)、地質(zhì)條件(C16)、高程(C21)、高差(C22)、高差分布(C23)、坡度(C24)、坡度分布(C25)、割裂度(C26)、割裂度分布(C27)、空氣質(zhì)量(C53)、氣壓(C61)、雷電(C71)、風力(C81)、降水(C82)。

成本型指標主要包括涵道密度(C11)、道路密度(C13)、橋梁密度(C14)、鐵路密度(C17)、中心設(shè)置條件(C31)、儲備條件(C32)、有線線路(C34)、通視方位角(C41)、通視高低角(C42)、可射高低角(C43)、可射方向角(C44)、能見度(C83)。

雙邊型指標主要包括溫度(C51)、濕度(C52)、日照(C63)。

開關(guān)型指標主要包括類機場條件(C18)、集結(jié)隱蔽區(qū)(C33)、技術(shù)保障(C35)、后勤保障(C36)、風向(C62)。其中，類機場條件(C18)當存在能夠起落固定翼飛機的機場條件，取0，當只能起落運物起重機時，取0.5，當任何載人飛機均無法起落時，取1；集結(jié)隱蔽區(qū)(C33)當滿足集結(jié)隱蔽區(qū)要求的取0，不能滿足的取1；技術(shù)保障(C35)滿足技術(shù)保障要求時隸屬度取0，不能滿足取1；后勤保障(C36)當具有自有水井時取0，無清潔水源時取1；風向(C62)當逆風時隸屬度為1，順風時隸屬度為0。

3.4 中間層指標復雜度計算

3.4.1 地形復雜度

地形復雜度從底層指標逐級計算復雜度：

其中，F(xiàn)t表示地形復雜度；n表示地形復雜度下級指標數(shù)；wi表示地形復雜度節(jié)點下第i個節(jié)點的權(quán)重值；fi表示地形復雜度節(jié)點下第i個節(jié)點的復雜度值。

3.4.2 電磁復雜度

定義電磁復雜度系數(shù)DO：

電磁復雜度為效益型指標，在計算隸屬度時將評估對象得到的DO值代入效益型公式即可得到。當功率頻譜達不到條件時，按其上限賦值[16-17]，其計算規(guī)則如表2所示。

表2 電磁復雜度系數(shù)計算規(guī)則Tab.2 Calculation rules of electromagnetic complexity coefficient

3.4.3 障礙物復雜度

障礙物的障礙能力通過分析人員通過障礙區(qū)的時間獲得，主要包括克服障礙物的時間和通過障礙區(qū)的時間。

式中，ti為克服第i類障礙物所需時間(min)；n為障礙種類總數(shù)；x為人員克服障礙綜合修正系數(shù)。

(2)通過障礙區(qū)的時間。通過障礙區(qū)的總時間(min)Tt如下：

式中，w為人員通過障礙區(qū)的綜合遲滯系數(shù)；L為障礙區(qū)的縱深。

(3)障礙物的遲滯效能。障礙物的遲滯效能是指人員在一定的距離內(nèi)通過有障礙區(qū)和無障礙區(qū)的時間比，其公式如下：

式中，u為障礙物的遲滯效能；Tk為克服障礙的總時間(min)；Tt為通過障礙的總時間(分鐘)；L為障礙區(qū)的縱深。

(4)歸一化處理。當遲滯效能u＞2時，障礙物復雜度為1；當遲滯效能u=1時，障礙物復雜度為0；當遲滯效能1≤u＜2時，障礙物復雜度為u-1[16]。

3.4.4 氣象復雜度

氣象復雜度的計算方法與地形復雜度相同，從底層指標逐級計算指標的復雜度：

式中，F(xiàn)a為氣象復雜度；n為氣象復雜度下級指標數(shù)；wi為氣象復雜度節(jié)點下第i個節(jié)點的權(quán)重值；fi為氣象復雜度節(jié)點下第i個節(jié)點的復雜度值。

3.5 復雜度水平評價準則

地形復雜度、障礙復雜度、氣象復雜度和電磁復雜度評價準則如表3—表6所示。

表3 地形復雜度評價準則Tab.3 Evaluation criteria of terrain complexity level

表4 障礙復雜度評價準則Tab.4 Evaluation criteria of obstacle complexity

表5 氣象復雜度評價準則Tab.5 Evaluation criteria of meteorological complexity

表6 電磁復雜度評價準則Tab.6 Evaluation criteria of electromagnetic complexity level

3.6 評估結(jié)果

根據(jù)專家對各指標的評分和計算各指標權(quán)重，環(huán)境復雜度評估結(jié)果如圖2和圖3所示。

圖2 環(huán)境復雜度評估結(jié)果Fig.2 Environmental complexity assessment result

圖3 環(huán)境復雜度等級分布Fig.3 Distribution of environmental complexity level

4 結(jié)論(Conclusion)

影響環(huán)境的因素很多，本文使用層次分析法和模糊綜合評價法對一些主要影響因素進行定量分析，并得出相同復雜度在不同應(yīng)用場景中，復雜等級不同的結(jié)論，為依據(jù)環(huán)境復雜度進行決策的應(yīng)用提供數(shù)據(jù)支持。本文提取的環(huán)境復雜度指標具有一定的代表性，但因為地域、應(yīng)用場景和范圍不同，可能會有更多因素影響環(huán)境的復雜度，所以對特定的環(huán)境因素有待更深入的研究。