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      基于改進組合賦權(quán)法的野戰(zhàn)通信系統(tǒng)效能評估

      2017-11-25 02:04:18鄭益凱邱令存
      航天控制 2017年4期
      關(guān)鍵詞:主客觀權(quán)法標度

      鄭益凱 惠 軼 邱令存

      上海機電工程研究所,上海 201109

      基于改進組合賦權(quán)法的野戰(zhàn)通信系統(tǒng)效能評估

      鄭益凱 惠 軼 邱令存

      上海機電工程研究所,上海 201109

      指標賦權(quán)方法中,1-9標度層次分析法存在的當判斷矩陣階數(shù)較大時構(gòu)造一致矩陣能力較弱,熵權(quán)法可能出現(xiàn)單個指標權(quán)重過大以及單一賦權(quán)方法確定指標權(quán)重具有一定片面性。針對這些不足,結(jié)合指數(shù)標度層次分析法和改進后的熵權(quán)法,基于最小二乘和相對熵原理,提出了兼顧主客觀因素的改進組合賦權(quán)法,并對某野戰(zhàn)通信系統(tǒng)效能指標體系進行賦權(quán),得到效能評估結(jié)果。結(jié)果表明,改進組合賦權(quán)法在一定程度上提高了評估結(jié)果的準確性。

      指標賦權(quán);層次分析法;改進熵權(quán)法;組合賦權(quán)法;野戰(zhàn)通信系統(tǒng)

      在系統(tǒng)效能評估中,確定指標體系中指標的權(quán)重是關(guān)鍵的一環(huán),賦權(quán)方法的選擇是否合理將直接影響評估結(jié)果,因而,探索科學合理的指標賦權(quán)方法具有重要的意義。目前,指標權(quán)重的計算方法大致可分為主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法。主觀賦權(quán)法主要依據(jù)專家對指標的偏好信息來計算權(quán)重,包括專家調(diào)查法、層次分析法等;客觀賦權(quán)法一般依據(jù)指標數(shù)據(jù)信息來計算權(quán)重,主要方法有熵權(quán)法、離差最大化方法等[1]。

      在實際評估中,單一賦權(quán)方法都具有一定的片面性,如何兼顧不同方法的優(yōu)缺點,使效能評估結(jié)果更加符合客觀情況,是評估過程中首要考慮的問題。層次分析法是一種定性和定量相結(jié)合的系統(tǒng)分析方法,尤其適用于特定數(shù)據(jù)不足,必須將專家給出的經(jīng)驗判斷進行量化的情況[2]。但實際應用中,進行1-9標度層次分析法,當判斷矩陣階數(shù)較大時,構(gòu)造一致矩陣的能力下降,可能會導致評價結(jié)論錯誤[3]。熵權(quán)法依據(jù)指標所包含的信息量大小來確定權(quán)重,客觀性強。但當某一指標的數(shù)據(jù)離散程度較大時,該指標權(quán)重會很大[4],導致單一指標決定最終評估結(jié)果,且可能產(chǎn)生與主觀意愿相違背的逆序。

      本文針對層次分析法和熵權(quán)法的不足,利用指數(shù)標度層次分析法和改進后的熵權(quán)法得到主客觀權(quán)重,采用基于最小二乘和相對熵原理的改進組合賦權(quán)法,并以某野戰(zhàn)通信系統(tǒng)為例[1],確定各指標的最優(yōu)組合權(quán)重及方案的效能評估結(jié)果。結(jié)果表明,改進后的組合賦權(quán)法能夠避免單一賦權(quán)方法的局限性,兼顧主客觀因素,指標權(quán)重合理,能夠明顯區(qū)分各方案的優(yōu)劣,所得結(jié)果更加準確合理。

      1 評估指標體系建立

      建立評估指標體系是效能評估的關(guān)鍵工作,只有建立完備的、能夠體現(xiàn)評價要求和目的的指標體系才能得到可信度較高的評價結(jié)果。通過分析野戰(zhàn)通信系統(tǒng)功能,建立評估指標體系[1,5],如圖1所示。

      2 改進組合賦權(quán)效能評估模型

      改進組合賦權(quán)效能評估模型基于最小二乘和相對熵原理,綜合運用主客觀賦權(quán)法對野戰(zhàn)通信系統(tǒng)進行指標賦權(quán),兼具主客觀方法的優(yōu)點,改進組合賦權(quán)效能評估模型如圖2所示。

      圖1 某野戰(zhàn)通信系統(tǒng)效能評估指標體系

      圖2 改進組合賦權(quán)效能評估模型

      2.1 指數(shù)標度層次分析法確定主觀權(quán)重

      運用層次分析法確定主觀權(quán)重,專家根據(jù)自身知識經(jīng)驗合理確定指標權(quán)重排序,但同時也受到經(jīng)驗不足的影響。實際應用中,當判斷矩陣階數(shù)較高時,1-9標度層次分析法構(gòu)造一致矩陣的能力下降[6],且其權(quán)重擬合性較弱[3]。為此,專家學者提出了不同的標度,其中指數(shù)標度以其構(gòu)造一致矩陣的能力最優(yōu),可以較好地克服1-9標度存在的缺陷而被廣泛認可。指數(shù)標度層次分析法將判斷分為5個等級,其通式為:

      u=an(其中,n=0,1,2…)

      (1)

      式中,n為重要性程度劃分等級,a為待定參數(shù)。由式(1)確定指數(shù)標度的權(quán)重標度,見表1。

      表1 指數(shù)標度表

      指數(shù)標度層次分析法的計算步驟如下:

      1)分析各因素間的關(guān)系,將對象劃分為不同層次,建立評估指標體系;

      2)對同層次中各因素的重要性進行兩兩比較,構(gòu)造權(quán)重判斷矩陣;

      3)求判斷矩陣的最大特征值和特征向量,并進行一致性檢驗;

      4)歸一化后得到評估指標的主觀權(quán)重ω1。

      2.2 改進熵權(quán)法確定客觀權(quán)重[4]

      熵權(quán)法依據(jù)指標數(shù)據(jù)所含信息量大小來確定權(quán)重,客觀性強。但當某個指標的數(shù)值離散程度較大時,該指標權(quán)重會很大,導致單一的指標影響最終評估結(jié)果,因此需要對其進行修正。

      (1)熵權(quán)法的修正

      (2)

      (2)改進熵權(quán)法的計算步驟[7]

      對n個樣本的m個評價指標的初始數(shù)據(jù)矩陣,熵權(quán)法對指標賦權(quán)的具體步驟為:

      1)對指標初始數(shù)據(jù)矩陣進行規(guī)范化處理,得到規(guī)范化矩陣;

      2)計算第j項指標下第i個評估對象的指標值比重;

      3)計算第j項指標的熵值;

      4)計算第j項指標的權(quán)重,對計算結(jié)果進行修正,得到各指標的修正熵權(quán)值。

      2.3 組合賦權(quán)確定指標權(quán)重[8-10]

      主客觀賦權(quán)法的優(yōu)缺點具有一定互補性,2類方法都是對指標權(quán)重真值的一種估計,組合賦權(quán)法構(gòu)成對真值更為準確的估計。本文基于最小二乘原理將主客觀權(quán)重綜合起來,組合賦權(quán)的權(quán)系數(shù)依據(jù)相對熵最小確定。組合賦權(quán)法體現(xiàn)了2類方法的優(yōu)點,能很好的融合2類方法的權(quán)重信息。

      (1)基于最小二乘原理的組合賦權(quán)

      層次分析法和改進熵權(quán)法計算得到2組權(quán)重ω1和ω2,以組合權(quán)重與主客觀權(quán)重的偏差平方和最小為目標進行組合賦權(quán),得到合成權(quán)重。因此,建立如下基于最小二乘原理的優(yōu)化模型:

      (3)

      其中,ωj為組合權(quán)重;k1,k2為主、客觀賦權(quán)法的權(quán)系數(shù),且k1+k2=1。構(gòu)造拉格朗日函數(shù):

      (4)

      由極值存在的必要條件可得如下最優(yōu)解:

      (5)

      (2)用相對熵原理求k1,k2的值

      由于2種評估方法的賦權(quán)機理不同,不同方法對被評價問題是有偏好的,因而組合賦權(quán)的關(guān)鍵是確定權(quán)系數(shù),這里通過確定2種方法的“可信度”[9]來計算權(quán)系數(shù)。定義任意2個權(quán)向量u1,u2之間的相對熵h(u1,u2)的形式為:

      (6)

      根據(jù)相對熵的定義可得,當且僅當?i∈m,?u1i=u2i時,有h(u1,u2)=0。

      當主、客觀權(quán)重向量為離散分布時,相對熵可以作為二者之間貼合度的量度[8]。因此,由2種賦權(quán)結(jié)果得到集結(jié)權(quán)重d=(d1,d2,…,dm)的問題可以表示為如下數(shù)學規(guī)劃問題:

      (7)

      (8)

      計算主客觀權(quán)重與集結(jié)權(quán)重的貼近度h(ωi,d*)(i=1,2)及2個權(quán)重的可信度。權(quán)重向量與集結(jié)權(quán)重的貼近度越大,說明該方法在組合賦權(quán)中的作用越大,則該賦權(quán)方法的權(quán)系數(shù)可表示為

      (9)

      將得到的2種賦權(quán)法的可信度權(quán)重k1,k2代入式(5),即可得到指標的組合權(quán)重。

      3 實例分析

      結(jié)合野戰(zhàn)通信系統(tǒng)效能評估指標體系,得到4種通信系統(tǒng)編配方案,采用主、客觀賦權(quán)方法計算指標權(quán)重及改進組合權(quán)重,得到各方案綜合效能值。

      3.1 評估實現(xiàn)

      (1)指標規(guī)范化處理

      通過專家調(diào)查及仿真結(jié)果數(shù)據(jù)的分析得到二級指標值,并對指標值進行規(guī)范化處理。由二級指標值逐層加權(quán)求和得到一級指標值,見表2。

      (2)分別用主客觀方法確定權(quán)重

      結(jié)合決策者實踐經(jīng)驗及層次分析法計算結(jié)果,改進熵權(quán)法的指標權(quán)重上限取a=0.25。采用主客觀賦權(quán)方法確定各指標的權(quán)重,所得結(jié)果見表3。

      (3)組合權(quán)重計算

      由相對熵原理求得權(quán)重的組合權(quán)系數(shù)k1=0.43,k2=0.57,計算一級指標組合權(quán)重,所得結(jié)果見表3。

      表2 方案的指標值

      表3 4種賦權(quán)方法所得權(quán)重

      (4)綜合效能值計算

      利用加權(quán)和法計算各種賦權(quán)方法所得的各方案的綜合效能值,結(jié)果見表4。

      3.2 結(jié)果分析

      由表3和4中數(shù)據(jù)可知,層次分析法能很好地體現(xiàn)決策者對指標重要性的主觀認識,野戰(zhàn)通信系統(tǒng)的基本通信能力相對其他指標而言顯然更為重要。但層次分析法沒有考慮數(shù)據(jù)之間的關(guān)系,評價結(jié)果不夠客觀。4個方案的優(yōu)劣次序依次為:A?D?C?B(“?”表示優(yōu)于關(guān)系)。

      圖3 熵權(quán)法和改進熵權(quán)法計算結(jié)果對比

      熵權(quán)法所得指標權(quán)重差別較大,有利于方案決策,如圖4。由計算結(jié)果及圖3可知,通信系統(tǒng)安全保密能力的權(quán)重為0.3811,遠大于其他指標權(quán)重,該單項指標幾乎決定了各方案的優(yōu)劣:B?D?A?C。然而,安全保密能力相對于其他指標而言并不是最重要的,這與評估者主觀意愿相悖。改進熵權(quán)法將單個指標權(quán)重的上限值定位為0.25,既考慮了數(shù)據(jù)的差異性,又對過大的指標進行了限制,有效避免單一指標決定評估結(jié)果。

      改進組合賦權(quán)法得到各方案的優(yōu)劣次序為:A?B?D?C。改進組合賦權(quán)法能明顯區(qū)分各方案之間的差異,同時具有指數(shù)標度層次分析法和改進熵權(quán)法的優(yōu)點,基于最小二乘和相對熵原理的組合賦權(quán)法的特點是使2種賦權(quán)法具有補償作用,得到的結(jié)果更準確合理。

      圖4 4種賦權(quán)方法所得綜合效能結(jié)果對比

      4 結(jié)語

      綜合主客觀權(quán)重的優(yōu)點,對熵權(quán)法的不足進行改進,結(jié)合指數(shù)標度層次分析法,在基于最小二乘和相對熵原理的基礎(chǔ)上,建立組合賦權(quán)模型,求得組合權(quán)重和效能評估值。通過實例分析,改進組合賦權(quán)法既能合理地反映評估者的主觀意愿,又充分利用指標數(shù)據(jù)的客觀信息,能夠克服單一賦權(quán)法的缺陷,且對熵權(quán)法單一指標權(quán)重過大這一問題進行了修正,使得評價結(jié)果更合理,更符合實際。但是組合賦權(quán)法所采用的組合方法有很多種,很難判斷哪種方法更優(yōu),且熵權(quán)法權(quán)重上限的確定主要依據(jù)主觀經(jīng)驗,如何確定一個合理的上限值,使改進熵權(quán)法所得權(quán)重結(jié)果更具客觀性,這都有待進一步研究。

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      EffectivenessEvaluationofFieldCommunicationSystemBasedonImprovedCombinationWeightMethod

      Zheng Yikai, Hui Yi, Qiu Lingcun

      Shanghai Electro-Mechanical Engineering Institute, Shanghai 201109, China

      Accordingtothedeficienciesof1-9scaleAHP’spoorabilitybyestablishinghigh-orderconsistentmatrix,anoversizeindexweightcausedbyentropymethodandthesidednessofdeterminingtheweightbyusingsinglemethod,amethodisprovidedthatindexweightiscalculatedthroughcombinationofweightingapproachesofsubjectiveandobjectiveevaluationmethodofindexscaleAHPandimprovedentropymethodthatisbasedontheprincipleofleastsquaresandrelativeentropy.Themethodisappliedtoafieldcommunicationsystemtogettheresultsofeffectivenessevaluation.Theresultsshowthattheimprovedcombinationweightingmethodcanimprovetheaccuracyoftheresultstoacertainextent.

      Indexweighting;AHP;Improvedentropymethod;Combinationweightingmethod;Fieldcommunicationsystem

      TN91

      A

      1006-3242(2017)04-0085-05

      2017-04-11

      鄭益凱(1992-),男,浙江人,碩士研究生,主要研究方向為飛行控制軟件構(gòu)架技術(shù);惠軼(1974-),男,黑龍江人,碩士,研究員,主要研究方向為指揮控制;邱令存(1976-),男,山東人,碩士,研究員,主要研究方向為指揮控制。

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