基于灰靶理論的指揮信息系統(tǒng)性能指標(biāo)貢獻(xiàn)度評估方法

孫源澤 趙東杰

1.裝備學(xué)院復(fù)雜電子系統(tǒng)仿真實驗室,北京101416 2.解放軍63628部隊,北京,101601

指揮信息系統(tǒng)作為現(xiàn)代戰(zhàn)爭的“粘合劑”與“倍增器”,已成為世界各國競相發(fā)展的重要領(lǐng)域[1?5].如何有效提高系統(tǒng)的綜合效能,一直以來都是各方人員關(guān)注與研究的焦點.而綜合效能的高低顯然會受到眾多性能指標(biāo)的直接影響,換句話說要想提高系統(tǒng)綜合效能必然要提高性能指標(biāo).然而指揮信息系統(tǒng)性能指標(biāo)數(shù)量眾多,在經(jīng)費有限的前提下,要想提高每一個性能指標(biāo),顯然不切實際,且沒有必要.只有把有限的資源投入到對系統(tǒng)綜合效能貢獻(xiàn)較大的性能指標(biāo)上,才能最大限度地提升系統(tǒng)效能.現(xiàn)在的問題是如何在眾多性能指標(biāo)中挖掘出對系統(tǒng)綜合效能貢獻(xiàn)較大的指標(biāo).本文針對這一問題開展了初步的研究.

1 性能指標(biāo)貢獻(xiàn)度的概念

“貢獻(xiàn)度”一詞目前多出現(xiàn)于經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域,用以表示某一經(jīng)濟(jì)形式對整體經(jīng)濟(jì)增長的作用程度.本文借用“貢獻(xiàn)度”一詞,將其應(yīng)用于軍事領(lǐng)域,用以表征某一性能指標(biāo)對系統(tǒng)綜合效能的影響程度.性能指標(biāo)貢獻(xiàn)度越大,即表示該性能指標(biāo)對系統(tǒng)綜合效能提升的作用越明顯.

2 性能指標(biāo)貢獻(xiàn)度的評估

指標(biāo)對系統(tǒng)綜合效能的作用可以通過本文提出的指標(biāo)貢獻(xiàn)度來衡量,同時也可以通過指標(biāo)權(quán)重來體現(xiàn),例如層次分析法將系統(tǒng)綜合效能設(shè)為一級指標(biāo),其下將一級指標(biāo)分解為多個二級指標(biāo),相應(yīng)地還可繼續(xù)將二級指標(biāo)分解為三級指標(biāo),直至最底層的指標(biāo)可以較容易的度量為止.通過專家打分法,可以得出每一層指標(biāo)的權(quán)重值,最后經(jīng)綜合計算得出最底層指標(biāo)相對于第一層指標(biāo)(即系統(tǒng)綜合效能)的權(quán)重值.該結(jié)果雖然可以作為指標(biāo)對系統(tǒng)綜合效能貢獻(xiàn)程度的一種度量,但其計算過程多次采用專家打分法,因而結(jié)果的準(zhǔn)確性必然受到較多人為因素的影響[6?8].

2.1 灰靶理論原理與適用性分析

灰色系統(tǒng)理論是鄧聚龍教授提出的一種研究少數(shù)據(jù)、貧信息不確定性問題的系統(tǒng)方法.該理論中的“灰色”指的是對于研究對象的認(rèn)識介于“黑”和“白”之間,即對研究對象既不是“完全未知”,也不是“完全了解”,“灰”表示研究對象的部分信息明確、部分不明確.在灰色系統(tǒng)理論的基礎(chǔ)上,鄧聚龍教授提出了一系列灰色決策方法,如灰色局勢決策、灰色層次決策、灰色規(guī)劃、灰靶決策等.灰關(guān)聯(lián)分析是灰色系統(tǒng)理論的主要內(nèi)容之一,是對運行機(jī)制與物理原型不清晰或者根本缺乏物理原型的灰關(guān)系序列化、模塊化,進(jìn)而建立灰關(guān)聯(lián)分析模型,使灰關(guān)系量化、序化、顯化.灰關(guān)聯(lián)分析具有少數(shù)據(jù)、不必考慮數(shù)據(jù)分布、計算簡便等特點.灰靶理論是基于灰關(guān)聯(lián)分析的序化方法,是處理模式序列的灰關(guān)聯(lián)分析理論.對于指揮信息系統(tǒng)來說,其性能指標(biāo)中既有定量指標(biāo),又有定性指標(biāo).對比分析大量文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn),定量指標(biāo)的數(shù)量在整個指標(biāo)體系中并不是很多,而定性指標(biāo)的度量也存在種種不確定性.基于以上分析,本文認(rèn)為指揮信息系統(tǒng)較為滿足灰靶理論研究對象的特征,因此,擬采用灰靶理論評估指揮信息系統(tǒng)性能指標(biāo)貢獻(xiàn)度.

灰靶理論的原理是:按命題信息域ψ(θ)的要求,在一組模式序列中,找出最接近子命題ψi(θ)目標(biāo)值的數(shù)據(jù)構(gòu)造標(biāo)準(zhǔn)模式.然后各模式與標(biāo)準(zhǔn)模式一起構(gòu)成灰靶,則標(biāo)準(zhǔn)模式是灰靶的靶心,按子命題ψi(θ)的含義,遠(yuǎn)離靶心的模式為靶邊,往上遠(yuǎn)離的模式稱上靶邊,往下遠(yuǎn)離的模式為下靶邊.每一個灰關(guān)聯(lián)差異信息空間中的模式與靶心的灰關(guān)聯(lián)度稱為靶心接近度,簡稱靶心度.顯然最后求得的各模式的靶心度必然不同,而這些靶心度的差別是由于模式中各指標(biāo)對模式靶心度的影響造成的,這種指標(biāo)對靶心度影響的分析稱為貢獻(xiàn)度分析[9?10].

灰靶理論的主要思路是,根據(jù)系統(tǒng)實驗獲得系統(tǒng)性能指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)模式,同時由各系統(tǒng)的性能指標(biāo)產(chǎn)生多個模式,然后將其逐個與標(biāo)準(zhǔn)模式進(jìn)行比較,比較后得到各模式的靶心度.由于這些數(shù)據(jù)模式是由系統(tǒng)性能指標(biāo)構(gòu)成的,因此,性能指標(biāo)必然對靶心度有影響,性能指標(biāo)對靶心度的影響程度的灰色量化即灰靶貢獻(xiàn)度.灰靶理論的實質(zhì)是對代表比較方案或系統(tǒng)的數(shù)據(jù)模式序列做有測度、有參考系的“整體比較”[11].

2.2 基于灰靶理論的性能指標(biāo)貢獻(xiàn)度評估方法

2.2.1 選取數(shù)據(jù)模式

令wi為指標(biāo)序列,ψ為wi的命題

k代表k指標(biāo),則稱wi為ψ下的灰模式,則wi(k)為i模式中k指標(biāo)的數(shù)據(jù),k∈K={1,2,···,n}為指標(biāo)分布.

2.2.2 獲得標(biāo)準(zhǔn)模式

令wi為模式,w(k)為指標(biāo)序列

令POL(max),POL(min)POL(mean)分別表示極大極性值、極小極性值、適中極性值.

當(dāng)POL(w(k))=POL(max)時,取w0(k)=wi(k),wi(k)∈w(k);

當(dāng)POL(w(k))=POL(min)時,取w0(k)=wi(k),wi(k)∈w(k);

當(dāng)POL(w(k))=POL(mean)時,取w0(k)=wi(k),wi(k)∈w(k);

則稱序列w0=(w0(1),w0(2),···,w0(n)) 為標(biāo)準(zhǔn)模式.

2.2.3 進(jìn)行灰靶變換

令T為變換,若

有Twi(k)=xi(k),且滿足xi(k)Aprx0(k),?k.

其中Apr的含義為:wi(k)=x0(k),則xi(k)=1;|wi(k)=x0(k)|越小,則xi(k)越接近1;|wi(k)=x0(k)|越大,則xi(k)越遠(yuǎn)離1,xi(k)∈[0,1],則稱T為灰靶變換.

2.2.4 獲得灰關(guān)聯(lián)差異信息空間

令@GRF為灰關(guān)聯(lián)因子集:@GRF={xi|i∈I,xi=Twi,wi∈@INU},T為灰靶變換,令 ?GR 為 @GRF上差異信息空間?GR=(?,ξ,?oi(max),?oi(min)).

2.2.5 計算靶心度

稱γ(x0(k),xi(k))為靶心系數(shù)

稱γ(x0,xi)為xi的靶心度

2.2.6 計算灰靶貢獻(xiàn)度

令@GRF為灰關(guān)聯(lián)因子集

則稱x(k)為第k個貢獻(xiàn)因子,稱@GRF為貢獻(xiàn)因子集;

稱?i(0,k)為xi(0)與xi(k)間的差異信息,?i(0,k)=|xi(0)?xi(k)|,i∈I,k∈K.

稱 ?(0,k)為x(0)與x(k)間的差異信息,?(0,k)=(?1(0,k),?2(0,k),···,?m(0,k)).

稱?為差異信息集,?={?(0,k)|k∈K={1,2,···,n}}.

稱?max(0,k)為貢獻(xiàn)因子集上的上環(huán)境參數(shù),?max(0,k)=

稱?min(0,k)為貢獻(xiàn)因子集上的下環(huán)境參數(shù),?max(0,k)=

稱?GR為貢獻(xiàn)因子集對應(yīng)的灰關(guān)聯(lián)差異信息空間?GR上的灰關(guān)聯(lián)系數(shù)γ(xi(0),xi(k))

稱為k指標(biāo)在i點(模式)的貢獻(xiàn)系數(shù);

灰關(guān)聯(lián)度γ(x(0),x(k))

稱為k指標(biāo)的貢獻(xiàn)度.

3 算法應(yīng)用

本文構(gòu)建了指揮信息系統(tǒng)效能評估指標(biāo)體系,并同時利用專家打分法與灰靶理論求解性能指標(biāo)的貢獻(xiàn)度,以檢驗利用灰靶理論評估指揮信息系統(tǒng)性能指標(biāo)貢獻(xiàn)度的有效性.

3.1 指揮信息系統(tǒng)指標(biāo)體系

現(xiàn)代戰(zhàn)爭對指揮信息系統(tǒng)的定性要求是:戰(zhàn)場態(tài)勢感知全面、準(zhǔn)確、及時;在計算機(jī)輔助作業(yè)條件下指揮員具有較強(qiáng)的決策能力;網(wǎng)絡(luò)連通性好、信息交互能力強(qiáng);系統(tǒng)具有較強(qiáng)的抗毀生存能力.因此,將指揮信息系統(tǒng)綜合效能劃分為5種能力:指揮控制能力、抗毀生存能力、信息控制能力、環(huán)境適應(yīng)能力以及指揮員能力.在此基礎(chǔ)上結(jié)合部隊作戰(zhàn)訓(xùn)練實際與專家建議,將這5項能力進(jìn)一步細(xì)化,從而建立了如圖1所示的層次化的綜合效能指標(biāo)體系[12?15].

3.2 指標(biāo)貢獻(xiàn)度計算

為了簡明地說明問題,本文僅收集了某指揮信息系統(tǒng)以及兩套參考系統(tǒng)信息傳輸能力的性能指標(biāo)值(如表1所示),以求解這些指標(biāo)對系統(tǒng)信息傳輸能力的貢獻(xiàn)度.

圖1 指揮信息系統(tǒng)綜合效能指標(biāo)體系

表1 目標(biāo)系統(tǒng)與參考系統(tǒng)信息傳輸能力指標(biāo)值

分別利用灰靶理論和專家打分法對指標(biāo)貢獻(xiàn)度進(jìn)行評估,最終評估結(jié)果如表2所示.

表2 指標(biāo)對信息傳輸能力的貢獻(xiàn)度

通過表2可以看出,采用灰靶理論產(chǎn)生的指標(biāo)貢獻(xiàn)度排序為:傳輸時延>傳輸速率>信道帶寬>誤碼率,其方差為:1.403×10?2.而采用專家打分法產(chǎn)生的指標(biāo)貢獻(xiàn)度排序為:傳輸時延>信道帶寬>傳輸速率>誤碼率,其方差為8.545×10?4.對于指標(biāo)貢獻(xiàn)度排序來說,我們希望其方差值越大越好,因為方差值越大,意味著各個指標(biāo)的貢獻(xiàn)度區(qū)別越清晰.這里可以看出采用灰靶理論得出的結(jié)果方差遠(yuǎn)大于采用專家打分法得出的結(jié)果方差,因此,在灰靶理論下可以很快分辨出各個指標(biāo)的貢獻(xiàn)度,而在專家打分法下,則相對困難,這是由人對指標(biāo)等級判斷的局限性造成的.本文僅評估了4個指標(biāo)的貢獻(xiàn)度,若是采用專家打分法評估整個指標(biāo)體系,那么可想而知,指標(biāo)的貢獻(xiàn)度將更難分辨.因此,采用灰靶理論進(jìn)行指標(biāo)貢獻(xiàn)度評估更具有效性.根據(jù)評估結(jié)果可知,該系統(tǒng)傳輸性能受到傳輸時延的影響更大,因此,在系統(tǒng)下一步的建設(shè)發(fā)展中應(yīng)重點關(guān)注傳輸時延這一性能指標(biāo).

4 結(jié)論

指揮信息系統(tǒng)具有技術(shù)體制復(fù)雜、網(wǎng)絡(luò)規(guī)模龐大、運行環(huán)境多變等特點.如何定量評估性能指標(biāo)對系統(tǒng)綜合效能的影響,以明確系統(tǒng)建設(shè)與發(fā)展的方向是一個復(fù)雜的問題.本文建立了指揮信息系統(tǒng)指標(biāo)體系,并通過灰靶理論求解性能指標(biāo)貢獻(xiàn)度,評估結(jié)果較為可信,從而為解決上述問題,提供了可參考的方法與途徑.