一种用于舰载机出动方案非线性模糊物元评估的方法与流程

本发明是一种用于舰载机出动方案非线性模糊物元评估的方法。

(二)背景技术

航母是现代海上作战的重要组成，随着世界各国对领海安全的重视，研究航母作战能力成为新的热点。航母作战能力主要体现为舰载机的架次出动能力。研究对比不同作战方案的舰载机架次出动能力有利于最终作战方案的确定。因此，评估舰载机架次出动能力具有重要的理论意义和应用价值。

目前，常用的评估方法主要为线性加权平均评估方法。b.michele，2010研究了层次分析方法在测量过程的应用。n.bharadwaj，2004利用层次分析方法研究了原件采购的评估。césarmartínez-olvera，2008使用层次分析方法开发了一种供应链信息共享的评估工具。y.zhang，2009研究了风险评估过程中的层次分析法的应用问题。m.ludmil，2010利用改进的层次分析法研究了优先级排序问题。p.valentinas，2009研究了层次分析法在商业管理中的应用问题。l.c.leung，2000研究了模糊原理和层次分析法结合的评估方法，并探讨了该评估方法一致性问题。d.t.wu，2017研究了层次分析法的缺点并改进。j.f.li，2018研究了模糊层次分析法的综合评估过程，x.m.wang，2016基于层次分析方法和模糊数学的采矿方法选择问题。然而，这些评估方法大多采用线性的加权评价方法，其缺陷是无法反映某些评价指标的突出影响，即指标对评价结果的影响仅靠增大权重无法完全体现，因此线性的加权评价方法无法满足实际评估要求。

(三)

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种用于舰载机出动方案非线性模糊物元评估的方法。

本发明的目的是这样实现的：

本发明的一种用于舰载机出动方案非线性模糊物元评估的方法包括舰载机出动方案评估指标体系生成器(1)，基于熵值法的舰载机出动方案评估指标权重确定器(2)，舰载机出动方案模糊组合物元生成器(3)，主要权重模糊组合物元生成器(4)，次要权重模糊组合物元生成器(5)，舰载机出动方案模糊集中物元生成器(6)，舰载机出动方案非线性评估器(7)，舰载机出动方案最终评估结果分析器(8)。利用舰载机出动方案评估指标体系生成器(1)建立舰载机出动方案的评估指标体系，传递给基于熵值法的舰载机出动方案评估指标权重确定器(2)，根据出动方案样本确定评估指标权重，传递给舰载机出动方案模糊组合物元生成器(3)生成模糊组合物元，根据主要权重模糊组合物元生成器(4)和次要权重模糊组合物元生成器(5)解算得到主要评估指标和次要评估指标的权重，传递给舰载机出动方案模糊集中物元生成器(6)解算得到出动方案的模糊集中物元，继续传递给舰载机出动方案非线性评估器(7)解算得到非线性评估值，利用舰载机出动方案最终评估结果分析器(8)对非线性模糊物元评估结果进行分析，最终实现舰载机出动方案的非线性模糊物元评估。

本发明的非线性模糊物元评估方法为：

1)基于熵值法确定舰载机出动方案评估指标权重；

2)然后生成模糊组合物元，得到主要评估指标和次要评估指标的权重；

3)计算模糊集中物元，利用非线性评估方法得到评估结果；

4)对非线性模糊物元评估结果进行分析，最终实现舰载机出动方案的非线性模糊物元评估。

此发明的优点在于对舰载机出动方案某一指标的突出影响，避免传统线性加权法的缺点，区分各个指标权重，利用非线性模糊物元法对舰载机出动方案的一级指标和二级指标进行评估，解决了传统的线性评估方法对某些指标的突出影响难以处理的问题。本发明的评估方法与同类线性加权平均评估方法相比，能够体现突出指标的重要性，避免了突出指标加权平均后被忽略的现象。本发明通过仿真实验验证了评估方法的可靠性和有效性。

(四)附图说明

图1为一种用于舰载机出动方案非线性模糊物元评估的方法总体结构图；

图2为舰载机出动方案评估指标体系；

图3为舰载机出动方案二级指标量化水平比较。

在图1中各数字代表的装置如下：1—舰载机出动方案评估指标体系生成器；2—基于熵值法的舰载机出动方案评估指标权重确定器；3—舰载机出动方案模糊组合物元生成器；4—主要权重模糊组合物元生成器；5—次要权重模糊组合物元生成器；6—舰载机出动方案模糊集中物元生成器；7—舰载机出动方案非线性评估器；8—舰载机出动方案最终评估结果分析器。

(五)具体实施方式

下面对本发明进行详细描述：

如图1所示，本发明的一种用于舰载机出动方案非线性模糊物元评估的方法包括舰载机出动方案评估指标体系生成器(1)，基于熵值法的舰载机出动方案评估指标权重确定器(2)，舰载机出动方案模糊组合物元生成器(3)，主要权重模糊组合物元生成器(4)，次要权重模糊组合物元生成器(5)，舰载机出动方案模糊集中物元生成器(6)，舰载机出动方案非线性评估器(7)，舰载机出动方案最终评估结果分析器(8)。利用舰载机出动方案评估指标体系生成器(1)建立舰载机出动方案的评估指标体系，传递给基于熵值法的舰载机出动方案评估指标权重确定器(2)，根据出动方案样本确定评估指标权重，传递给舰载机出动方案模糊组合物元生成器(3)生成模糊组合物元，根据主要权重模糊组合物元生成器(4)和次要权重模糊组合物元生成器(5)解算得到主要评估指标和次要评估指标的权重，传递给舰载机出动方案模糊集中物元生成器(6)解算得到出动方案的模糊集中物元，继续传递给舰载机出动方案非线性评估器(7)解算得到非线性评估值，利用舰载机出动方案最终评估结果分析器(8)对非线性模糊物元评估结果进行分析，最终实现舰载机出动方案的非线性模糊物元评估。

本发明提出了一种基于非线性模糊物元的评估方法。首先，在确定舰载机出动方案指标体系的基础上，采用熵值法赋权。其次，对于某一指标的突出影响，避免传统线性加权法的缺点，区分各个指标权重，利用非线性模糊物元法对一级指标和二级指标进行评估，解决了传统的线性评估方法对某些指标的突出影响难以处理的问题。但是该方法中熵值法赋权的权重会随着样本的变化而变化，当样本足够大且足够准确时，该方法的评估结果是可信的。

目前，国内对于航母的使用经验很少，作为理论探索，借鉴国外相关研究成果来指导评估指标体系的建立。根据舰载机出动方案评估指标体系生成器(1)，利用递归层次法建立具有层次性、相关性和矛盾性的评估指标体系。图2总结了国外常用的舰载机架次出动能力评估指标，c表示评估指标。

如果有m个舰载机出动方案，每个方案包含n个出动架次能力指标。熵是信息论中测定不确定性的量，系统有序度越高，则熵越小，包含信息量就越多。熵值法就是用熵值来确定权重。将评估对象出动方案集记为{ai}(i＝1,2,…,m)。

利用基于熵值法的舰载机出动方案评估指标权重确定器(2)确定出动方案指标值相对强度的熵e(fj)为

式中：fj(xi)是第i个方案xi的第j个准则值，k为设定参数，m为舰载机出动方案样本数，n为出动架次能力指标数量。

如果各出动方案的第j个准则值fj(xi)全相等，则相对强度此时熵e(fj)取最大值(信息量最小)，即e(fj)max＝klgn，若取k＝1/lgn，则定义准则集f的总熵te为

由于信息量与熵成反比关系，因此可用下式表征出动架次能力信息量权重w＝(w1,w2,…,wm)：

熵值法可能会导致更重要指标比不重要指标的的权重系数小，缺乏合理性。

记出动架次能力系数向量为λ＝(λ1,λ2,…,λn)，λi＞1。λ＝max{λ1,λ2,…,λn}，定义出动架次能力合成算子形式为

记a＝(a1,a2,…,an)，其中ai＞0且x＝(x1,x2,…,xn)，这里xi≥1。

利用改进的合成算子，可以实现相同评价出动架次能力结果下，出动架次能力重要指标比其他出动架次能力指标的评价更高的功能。

模糊物元定义为“事物、特征、模糊量值”三元组，表示为：

将其符号化，则有：

式中，e表示舰载机出动方案的模糊物元，o表示舰载机出动方案，t表示舰载机出动方案的特征，μ(x)表示舰载机出动方案的模糊量值。

将多个舰载机出动方案及其多个特征组合为：

(1)建立舰载机出动方案各类物元

1)根据舰载机出动方案模糊组合物元生成器(3)建立出动方案组合物元en，将包含n个主要因素的出动方案的评价指标划分为m个等级，包含p个次要因素。第j个等级第k项次要因素记作tjk，xjk为对应量值，j＝1,2,…,n，k＝1,2,…,p。

emn为包含m种等级的n维模糊组合物元，xjk在j等级的隶属度为μjik。

2)根据主要权重模糊组合物元生成器(4)和次要权重模糊组合物元生成器(5)建立出动方案的权重。按照主次要分类，次要的权重模糊组合物元为ewik，主要的为ewi。

①次要

式中，wik表示每一等级第i项主要因素所属的第k项次要因素的权重。

②主要

式中，wi为第i项主要因素的权重。

3)根据舰载机出动方案模糊集中物元生成器(6)确定出动方案模糊集中物元eb。通过加权平均方法eb＝ewik*emn实现集中，*代表加权平均，模糊集中物元eb取为

式中，bij(j＝1,2,…,m,i＝1,2,…,n)为模糊集中物元结果。

(2)出动架次能力评价

1)根据舰载机出动方案非线性评估器(7)确定单独出动方案评价结果，以ex表示，出动方案的非线性评估结果为

2)根据舰载机出动方案非线性评估器(7)确定出动方案组合物元结果。取主要因素的均值、最大和最小值来评价模糊组合物元，记dj1，dj2，dj3，则有：

则ed为出动方案的非线性模糊组合物元结果

根据舰载机出动方案最终评估结果分析器(8)，设ed为最终出动方案的评估结果：

式中，dj表示主因的均值、最大和最小值的综合，即：

选取“尼米兹”航母在1997年的高强度演习为评估对象，为保证主成分约简的科学性，随机抽取10个方案作为样本，数据如表1-4。

表1架次率能力指标

表2舰载机可用度能力指标

表3任务完成能力指标

表4保障和弹射回收能力指标

仿真结果见附图3。图3显示了线性模糊物元评估和非线性模糊物元评估下二级指标量化水平的偏差。在线性模糊物元评估和非线性模糊物元评估下，8个二级指标的量化水平相同。线性模糊物元评估下的3个二级指标的量化水平比非线性模糊物元评估的量化水平高1级。线性模糊物元评估下2个二级指标的量化水平比非线性模糊物元评估高2级。线性模糊物元评估下2个二级指标的量化水平比非线性模糊物元评估高3级。通过分析原始数据，可知：

1)原始数据显示，持续出动架次率通常小于高峰出动架次率。因此，持续出动架次率的量化水平应该低于高峰出动架次率的量化水平。然而，线性模糊物元评估下的评估结果是，持续出动架次率的量化水平高于高峰出动架次率的量化水平，这是不合理的。非线性模糊物元评估的结果更令人信服。

2)原始数据表明，能执行任务率受到因等待备件不能执行任务率和因等待维修不能执行任务率的影响。因此，能执行任务率的量化水平应低于因等待备件不能执行任务率和因等待维修不能执行任务率的量化水平。然而，线性模糊物元评估下的评估结果是，能执行任务率、因等待备件不能执行任务率和因等待维修不能执行任务率的量化水平分别为2,4,3，与实际不符。

3)实际中再次出动准备时间是一项很重要的评估指标，但是线性模糊物元评估下，其量化水平为2，这是不合理的。

这一结果的原因是线性模糊物元评估所用的加权平均模型不能反映某些指标对评估结果的显着影响，从而导致评估结果的失真。

根据绝对权重得到最终的评估结果，如表5所示，评估结果为0-1之间的数。

表5总指标评估值

表5表明最优方案为方案4，评估值为0.56，最差的方案为方案5，评估值为0.37。因此，为了提高舰载机出动架次能力，可从权重较大的指标入手，如飞行员利用率、再次出动准备时间和回收间隔时间、紧急架次率、高峰出动架次率、持续出动架次率、能执行任务率、因等待备件不能执行任务率和因等待维修不能执行任务率等指标，按照主次分配有限的资源，使得出动能力最大化。