一种效能仿真驱动的综合任务模式参数级体系贡献率评估方法

一种效能仿真驱动的综合任务模式参数级体系贡献率评估方法
所属技术领域
1.本发明提供一种效能仿真驱动的多任务模式下参数级体系贡献率评估方法，尤其使用了一种效能仿真驱动方法，并在多任务模式下考虑关键参数对体系贡献率的影响，能够支持体系贡献率的评估，属于可靠性工程领域。


背景技术：

2.随着现代战争体系化发展速度的加快，以单一型号作战能力为核心的效能评估方法已无法满足体系作战需求。体系贡献率是对体系效能的进一步深化应用，它是体系中要素或要素的组合对体系整体能力作用和影响的度量，反映了在面向特定任务时，要素或要素组合与体系之间的关系。作为体系化论证的关键环节，体系贡献率评估是优化体系结构、加快装备建设的关键，对于装备体系化发展具有重要现实意义。
3.基于仿真方法的体系贡献率评估利用作战模拟系统作为数据来源，通过采集仿真结果数据，对体系贡献率进行统计分析和评估运算，可得到精确的结果，同时具有较强的可操作性。然而，当前体系贡献率仿真评估多面向特定任务模式开展，对于在实际战场环境中，体系的执行任务多样、作战模式及条件复杂多变等特征考虑较少，使得仿真获取的指标和评估结果无法满足体系在长周期、多任务模式下的设计需求。此外，现有面向装备层面体系贡献率仿真评估方法多以装备选型确定待评估指标，通过分析不同装备参与体系时待评指标的变化情况计算体系贡献率，而对于仿真模型设计阶段需满足的参数可调需求以及体系中参数变化对体系贡献率的影响考虑较少，这将导致评估结果存在不准确、不全面的问题。
4.基于此，本发明以效能仿真为基础，考虑体系的多任务特征，重点围绕参数水平变化对体系贡献率的影响，提出一种效能仿真驱动的综合任务模式参数级体系贡献率评估方法，为全面、有效评估体系贡献率提供支撑。


技术实现要素：

5.本发明提出了一种效能仿真驱动的综合任务模式参数级体系贡献率评估方法，目的是解决传统方法难以支持多任务模式下针对不同参数水平变化的体系贡献率分析与评估问题，以提高实现体系贡献率评估的完整性和有效性。
6.具体步骤如下：
7.步骤一：建立基于多智能体的体系效能仿真模型。
8.步骤二：确定不同任务模式的任务权重。
9.步骤三：计算综合任务模式下的体系效能。
10.步骤四：计算参数级体系贡献率。
附图说明
11.图1是本发明中所述方法的整体流程示意图。
具体实施方式
12.本发明提出了一种效能仿真驱动的综合任务模式参数级体系贡献率评估方法，可为体系贡献率分析与评估提供更加全面的技术支撑。
13.本发明的整体流程，如图1所示，下面结合附图和实施例作详细说明，但并不用来限制本发明的保护范围。
14.步骤一：建立基于多智能体的体系效能仿真模型。
15.首先，需要对体系组成、功能进行分析并确定所有任务模式；其次，将体系中各要素抽象为不同类型的智能体，明确智能体的属性和行为；最后，设计智能体协同机制，包括全局协同和局部协同。
16.例1，以某海上装备体系为例，其体系组成包括预警机探测系统、舰载机攻击系统、导弹攻击系统、近防炮系统以及航母综合保障系统，其中预警机探测系统包括预警机4架；舰载机攻击系统与导弹攻击系统由30架舰载机和4艘驱逐舰共同组成；近防炮系统则包括4艘护卫舰；航母综合保障系统包括母舰1艘、可支持任务执行的保障设施10个、设备20个、人员20人。
17.海上装备体系的任务模式包括联合侦察任务、协同攻击任务以及维修保障任务3类。
18.对海上装备体系开展面向智能体的分析，将各要素抽象为任务类智能体、系统类智能体(具体包括舰船编队智能体、侦察编队智能体、攻击单位智能体、母舰智能体、驱逐舰智能体、护卫舰智能体、舰载机智能体、预警机智能体、导弹智能体、卫星智能体共10种)、信息类智能体(指令、情报、状态信息)、环境类智能体、保障类智能体(设施、设备和人员)共5类，各类智能体的属性和行为如表1所示。
19.表1海上装备体系智能体类型、属性和行为
[0020][0021]
上述抽象得到的智能体之间存在广泛的相关性，因此需要对多个智能体进行有效协同以确保模型以有序的方式运行。首先，将智能体的行为相关性分为冲突、促成/依赖、合
作和服务4类关系；其次，采用六元组对协同需求进行描述，即coor＝＜goalset,co,ca,plan,actset,constra＞，其中，goalset为目标集合，co为协同组织者，ca为协同参与者，plan为协同规划，actset为协同通信行为集合，constra为约束；最后，分别建立以任务类智能体之间协同为核心的全局协同机制和系统类智能体之间协同为基础的局部协同机制。
[0022]
步骤二：确定不同任务模式的任务权重。
[0023]
将任务视为属性，采用主观赋权法将任务模式p的任务权重记为ω
p
,0＜ω
p
＜1。由此，可得到任务权重序列：[ω1,ω2,...,ωm]，且有∑ω＝1。
[0024]
例2，接例1。
[0025]
由海上装备体系的任务模式包括联合侦察任务、协同攻击任务以及维修保障任务3类。
[0026]
将3类任务视为属性，采用主观赋权法将联合侦察任务、协同攻击任务以及维修保障任务的任务权重设置为：[ωa,ωb,ωc]＝[0.4,0.4,0.2]。
[0027]
步骤三：计算综合任务模式下的体系效能。
[0028]
首先，通过运行仿真模型得到性能指标输出。假设不同任务模式下，仿真输出的性能指标数量均为k，则在某一任务模式p下单次仿真的输出性能指标可表示为[y
p1
,y
p2
,...,y
pk
]，重复运行仿真模型，可得到n,n＞1次仿真中，第i,1≤i≤k个性能指标的平均值：
[0029][0030]
式中：j为仿真次数。于是，该任务模式下的输出性能指标平均值可表示为：
[0031]
由此，可构建平均性能输出矩阵：
[0032][0033]
式中：m为任务模式总数。
[0034]
将装备a的第x个参数调整单位步长，根据公式(1)和公式(2)，构建参数调整后的平均性能输出矩阵：
[0035][0036]
以此为基础，计算不同任务模式下的体系效能。体系效能包括在不同任务模式下的初始体系效能e(0)和将装备a的第x个参数调整单位步长后的体系效能e(ax)。因此，对于任务模式p下的初始体系效能e
p
(0)，其计算公式为：
[0037][0038]
式中：初始体系效能e
p
(0)被定义为输出性能指标均值的聚合值。
[0039]
同理，任务模式p下e(ax)的计算公式为：
[0040][0041]
最后，假设由步骤二计算得到的任务p的权重为ω
p
，则综合任务模式下的体系效能计算公式为：
[0042][0043]
例3，接例2。
[0044]
对模型运行的全部参数进行设置，其中，资源消耗指标和基础参数指标详见
[0045]
表1。此外，每组仿真均进行1000次。
[0046]
资源消耗指标数值/单位基础参数指标数值/单位航母行驶油耗30/时编队中飞机数量2/架航母行驶电耗50/时巡游区域左上角纬度33航母行驶气耗70/时巡游区域左上角经度124航母保障油耗10/时巡游区域长度200/km航母保障电耗20/时巡游区域宽度200/km航母保障气耗30/时巡游半径20/km驱逐舰行驶油耗20/时己方导弹命中率0.8驱逐舰行驶电耗30/时预警机预警范围200/km驱逐舰行驶气耗50/时预警机巡游半径50/km导弹发射油耗10/次战斗机预警范围100/km导弹发射电耗20/次卫星预警范围50/km导弹发射气耗30/次舰载机飞行速度800/kmph
[0047]
将联合侦察任务、协同攻击任务以及维修保障任务依次表示为a,b和c，3种任务模式下，均对任务成功次数和任务失败次数进行统计，因此，3种任务模式下的仿真输出性能指标数量均为2。将联合侦察任务单次仿真的输出性能指标记为[y
a1
,y
a2
]，重复运行仿真模型，可得到1000次仿真中两类性能指标的平均值，根据公式(1)计算可知，该任务模式下的输出性能指标平均值可表示为：ya＝[47,3]。同理，计算另外两种任务模式的性能输出，根据公式(2)，可得到平均性能输出矩阵：
[0048][0049]
调预警机预警范围至180千米，根据公式(1)和公式(2)，可计算参数调整后的平均性能输出矩阵：
[0050][0051]
根据公式(4)和公式(5)，可计算3种任务模式下的初始体系效能和参数调整后的体系效能，依次为：ea(0)＝141，eb(0)＝336，ec(0)＝504，ea(ax)＝369，eb(ax)＝400，ec(ax)＝544。
[0052]
进一步，考虑到[ωa,ωb,ωc]＝[0.4,0.4,0.2]，可计算综合任务模式下的体系效能，其中初始体系效能ξ(0)＝291.6：，参数调整后的体系效能ξ(ax)＝416.4。
[0053]
步骤四：计算参数级体系贡献率。
[0054]
结合步骤二和步骤三，可给出综合任务模式下的体系贡献率计算方式：
[0055][0056]
式中：ξ(0)为综合任务模式下的初始体系效能，ξ(ax)为将装备a的第x个参数调整单位步长后的体系效能。
[0057]
例4，接例3。
[0058]
根据公式(7)计算综合任务模式下的体系贡献率，可得到，ρ＝0.4279。